125. Valid Palindrome - #63
Conversation
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| class Solution: | ||
| def isPalindrome(self, s: str) -> bool: | ||
| normalized = re.findall(r"[a-zA-Z0-9]", s.lower()) |
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正規表現でのマッチはs.lower()した後なので、r"[a-z0-9]"で動作します。個人的には解釈の余地がないほうが好きですが、好みの問題かもしれません。
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ありがとうございます。
気づかず大文字を残したままにしていました...
自分もr"[a-z0-9]"の方が良いと感じます。
| normalized = re.findall(r"[a-zA-Z0-9]", s.lower()) | ||
| left = 0 | ||
| right = len(normalized) - 1 | ||
| while left < right: |
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i/leftのわかりやすさ・良し悪しは一長一短ありますが、以下のようにもかけます。参考まで。
half = len(normalized) // 2
return all(normalized[i] == normalized[-i - 1] for i in range(half))単純な実行速度だけでいうと、多分[::-1]の方が早いかなとは思います。
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ありがとうございます。
シンプルで分かりやすいですね。
3つの方法の実行時間を比較してみました。
=== 回文の場合 ===
サイズ 100:
two_pointer: 2.430 ms
all_range: 5.449 ms
slice_reverse: 0.468 ms
サイズ 1,000:
two_pointer: 34.838 ms
all_range: 54.488 ms
slice_reverse: 3.875 ms
サイズ 10,000:
two_pointer: 399.618 ms
all_range: 565.837 ms
slice_reverse: 28.039 ms
サイズ 100,000:
two_pointer: 3807.737 ms
all_range: 5622.369 ms
slice_reverse: 287.209 ms
=== 非回文の場合 ===
サイズ 100:
two_pointer: 0.121 ms
all_range: 0.939 ms
slice_reverse: 0.399 ms
サイズ 1,000:
two_pointer: 0.148 ms
all_range: 0.976 ms
slice_reverse: 2.736 ms
サイズ 10,000:
two_pointer: 0.149 ms
all_range: 0.987 ms
slice_reverse: 17.218 ms
サイズ 100,000:
two_pointer: 0.149 ms
all_range: 0.969 ms
slice_reverse: 172.222 ms
回文の場合は[::-1]が、C実装とかの恩恵で速く、非回文の場合は逆に[::-1]だけはearly returnが効かないので遅い、という解釈です。
huyfififi
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huyfififi
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良いと思います！関数型言語に明るくないので、Generatorがどう関数型っぽい (line 175) のか気になったくらいで、他は特に引っかかるところはなかったです
t-ooka
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t-ooka
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MCPサーバー使ってAIにそれぞれのPRレビューしていただいてるんですかね？
進め方とても参考になりました。
内容もとても良いと思いました、コメント特に思いつかなかったです。
1点だけ問題文のところでコメントしています！
| - Tags: Two Pointers, String | ||
| - Notebook: https://share.solve.it.com/d/e80e6c41b8c79d6a8e2915069f91e325 | ||
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| ## 問題文 |
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問題文にHTMLタグ含まれていると読みにくいと感じる人がいるかもです。（少なくとも自分は読みにくいなと思いました。）
問題文のURLもあるのでもしかしたら不要かもですね 🙇♂️
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フィードバックありがとうございます。
確かにファイルは.mdですし、レビューが不要な部分なのでレビュワーからしたらノイジーに感じますよね。
こちら削除させていただきました。
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MCPサーバー使ってAIにそれぞれのPRレビューしていただいてるんですかね？
MCPサーバーは使っていないですね。
やっていること自体はわりとシンプルで、jupyterのwrapperを作り、promptセルというのを作ります。これは実際にはcodeセルであり、claudeのAPIを叩いていますがそれはwrapper内部実装に隠蔽されており、promptセルにプロンプトを直接書くだけでAPIを叩けるようになっています。またこのとき内部で、そのセルより上のすべてのセルの入出力もcontextとして含まれるようにメッセージを修正してから送信しています。
promptセルの出力についても、APIレスポンスjsonからLLMの出力テキストだけを抽出し、output部分に表示させています。
このpromptセルのinput/outputをexport時にQ&Aとして整えています。
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