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chore: import zh skill code-mentor

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2026-07-13 21:36:32 +08:00
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README.md
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# Code Mentor - AI 编程导师
一款全面的 OpenClaw 技能，通过互动教学、代码审查、调试指导和动手实践来学习编程。
## 功能特性
### 🎓 8 种教学模式
1. **概念学习** - 通过渐进式示例学习编程概念
2. **代码审查与重构** - 获取代码反馈并获得引导式改进
3. **调试侦探** - 使用苏格拉底式方法学习调试（不直接给答案！）
4. **算法练习** - 掌握数据结构和算法
5. **项目指导** - 在架构指导下设计和构建项目
6. **设计模式** - 学习何时以及如何应用设计模式
7. **面试准备** - 练习编程面试和系统设计
8. **语言学习** - 通过从熟悉的语言映射来学习新语言
### 📚 综合参考资料
- **算法**：15 种以上常见模式（双指针、滑动窗口、DFS/BFS、动态规划等）
- **数据结构**：数组、字符串、树、图、堆
- **设计模式**：创建型、结构型、行为型模式及示例
- **语言**：Python 和 JavaScript 快速参考
- **最佳实践**：整洁代码、SOLID 原则、测试策略
### 🛠️ 实用脚本
- **`analyze_code.py`**：静态代码分析，检测错误、风格、复杂度、安全问题
- **`run_tests.py`**：执行测试并输出格式化结果（pytest、unittest、jest）
- **`complexity_analyzer.py`**：使用大 O 表示法分析时间/空间复杂度
## 安装
### 环境要求
```bash
# 用于脚本功能（可选）
pip install -r requirements.txt
```
该技能无需脚本也能完美运行——脚本是可选的增强功能！
## 使用方法
### 快速入门
激活技能后，告诉它：
1. 你的经验水平（初级/中级/高级）
2. 你想学习或做什么
3. 你喜欢的学习方式
**示例**：
```
"我是初学者，教我 Python 基础"
"帮我调试这段代码" [粘贴代码]
"给我一个中等难度的算法题"
"审查我的实现" [上传文件]
"我想构建一个 REST API"
```
### 教学模式
#### 模式 1：概念学习
```
"教我递归"
"解释 JavaScript 中闭包是如何工作的"
"什么是动态规划？"
```
#### 模式 2：代码审查
```
"审查我的代码" [粘贴或上传文件]
"如何改进这个函数？"
"这是否遵循了最佳实践？"
```
#### 模式 3：调试（苏格拉底式方法）
```
"帮我调试这个错误"
"我的函数返回了 None 而不是总和"
"这个循环为什么没起作用？"
```
导师会通过提问引导你，帮助你自行发现错误！
#### 模式 4：算法练习
```
"给我一个简单的算法题"
"练习链表"
"LeetCode 风格的中等难度题"
```
#### 模式 5：项目指导
```
"帮我设计一个任务管理 API"
"我在搭建一个博客，从哪里开始？"
"应该用什么技术栈？"
```
#### 模式 6：设计模式
```
"教我单例模式"
"什么时候应该使用工厂模式？"
"给我演示观察者模式的实际应用"
```
#### 模式 7：面试准备
```
"模拟技术面试"
"系统设计：设计 Twitter"
"练习数组和字符串"
```
#### 模式 8：语言学习
```
"我会 Python，教我 JavaScript"
"在 Rust 中怎么做 X？"
"比较 Python 和 Java"
```
## 使用脚本
### 代码分析器
分析代码中的错误、风格违规、复杂度和安全问题。
```bash
# 分析 Python 文件
python scripts/analyze_code.py mycode.py
# 输出 JSON 格式
python scripts/analyze_code.py mycode.py --format json
# 分析 JavaScript
python scripts/analyze_code.py app.js
```
**输出包含**：
- 度量指标（行数、注释数、复杂度）
- 按严重程度分类的问题（严重、警告、提示）
- 具体的改进建议
### 测试运行器
运行测试并输出格式化结果。
```bash
# 自动检测框架
python scripts/run_tests.py tests/
# 指定框架
python scripts/run_tests.py tests/ --framework pytest
# JSON 输出
python scripts/run_tests.py tests/ --format json
```
**支持的框架**：
- pytest (Python)
- unittest (Python)
- Jest (JavaScript)
### 复杂度分析器
分析时间复杂度和空间复杂度。
```bash
# 分析所有函数
python scripts/complexity_analyzer.py algorithm.py
# 分析特定函数
python scripts/complexity_analyzer.py algorithm.py --function bubble_sort
# JSON 输出
python scripts/complexity_analyzer.py algorithm.py --format json
```
**输出包含**：
- 时间复杂度（大 O 表示法）
- 空间复杂度
- 递归检测
- 优化建议
## 目录结构
```
code-mentor-1.0.0/
├── SKILL.md # 主要技能定义文件
├── README.md # 本文件
├── requirements.txt # Python 依赖
│
├── references/ # 知识库
│ ├── algorithms/
│ │ └── common-patterns.md # 15 种以上算法模式
│ ├── data-structures/
│ │ ├── arrays-strings.md
│ │ └── trees-graphs.md
│ ├── design-patterns/
│ │ └── creational-patterns.md
│ ├── languages/
│ │ └── python-reference.md
│ ├── best-practices/
│ │ └── clean-code.md
│ └── user-progress/
│ └── learning_log.md # 自动记录你的学习进度
│
└── scripts/ # 实用脚本
├── analyze_code.py
├── run_tests.py
└── complexity_analyzer.py
```
## 进度追踪
你的学习进度会在每次会话后自动保存到 `references/user-progress/learning_log.md`。内容包括：
- 已学主题和已掌握的概念
- 已解决的算法问题
- 练习过的技能和使用过的模式
- 重要的见解和突破
- 需要进一步复习的领域
你的进度会跨会话持续保留，因此你可以从上次中断的地方继续学习！
## 学习方法
### 苏格拉底式方法（调试）
导师在调试时**从不直接给出答案**。而是：
1. **观察**："你期望什么结果？实际发生了什么？"
2. **定位**："问题可能出在哪里？"
3. **假设**："你认为它为什么会失败？"
4. **检验**："你如何验证这一点？"
5. **解决**："什么能修复它？"
这样可以教会你独立调试！
### 渐进式提示（算法）
练习算法时：
1. **提示**："想想如何手动解决这个问题"
2. **方向**："考虑使用哈希表……"
3. **结构**："这是一般方法……"
4. **骨架**："这是一个供你填写的模板……"
5. **解答**：完整解决方案及解释（仅在必要时提供）
### 自适应难度
导师会根据你的水平进行调整：
- **初级**：清晰的解释、简单的示例、更多的指导
- **中级**：最佳实践、有挑战性的问题、较少的引导
- **高级**：架构设计、性能优化、复杂场景
## 示例
### 示例 1：学习概念
```
你："教我 Python 中的列表推导式"
导师：我们来探索列表推导式！它们是创建列表的简洁方式。
这是传统的循环写法：
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x ** 2)
这是使用列表推导式的写法：
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
你注意到语法上有什么不同吗？
[后续进行互动讨论……]
```
### 示例 2：调试（苏格拉底式）
```
你："我的函数返回了 None 而不是总和！"
导师：我们来调查一下。你期望这个函数返回什么？
你："列表中所有数字的总和"
导师：好的。你能追踪一下第一次迭代吗？sum 变量发生了什么？
[引导你发现遗漏的 return 语句]
```
### 示例 3：代码审查
```
你：[提交了包含嵌套循环的代码]
导师：我发现了一个可以优化的地方。这个嵌套循环的时间复杂度是多少？
你："O(n²)"
导师：没错。对于每个元素，你都在检查其他所有元素。
你能想到一种支持 O(1) 查找的数据结构吗？
[引导重构为使用哈希表]
```
## 高效学习小贴士
1. **定期练习** - 持续学习胜过突击
2. **先自己尝试** - 在寻求提示前先尝试自己解决问题
3. **多提问** - 导师鼓励好奇心
4. **动手做项目** - 在真实代码中应用所学知识
5. **审查你的代码** - 使用代码审查模式来改进
6. **测试你的代码** - 在学习过程中编写测试
## 支持的语言
**主要关注**：Python、JavaScript、TypeScript
**也支持**：Java、C++、Go、Rust、C#、Ruby、PHP、Swift、Kotlin 等更多语言！
## 故障排除
### 脚本无法运行？
安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
对于 JavaScript 测试（Jest）：
```bash
npm install --save-dev jest
```
### 找不到参考资料？
参考资料按类别组织：
- 算法：`references/algorithms/`
- 数据结构：`references/data-structures/`
- 设计模式：`references/design-patterns/`
- 语言：`references/languages/`
- 最佳实践：`references/best-practices/`
### 技能不理解你的请求？
尝试更具体一些：
- "教我关于 [概念]"
- "给我一个关于 [主题] 的 [难度] 问题"
- "审查我的 [语言] 代码"
- "帮我调试这个 [错误]"
## 贡献
想要添加更多参考资料或改进该技能？
1. 将新算法添加到 `references/algorithms/`
2. 将语言参考资料添加到 `references/languages/`
3. 向 `references/design-patterns/` 贡献设计模式
4. 用新功能增强脚本
## 许可证
MIT 许可证 - 欢迎使用和修改！
## 致谢
基于 OpenClaw 框架构建，用于创建教育型 AI 技能。
---
**学习愉快！** 🚀
记住：学习编程最好的方式就是动手做。这位导师会在这里引导你、挑战你、帮助你自行发现解决方案。挣扎是学习的一部分——拥抱它吧！
README.wehub.md
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# WeHub 来源说明
- Skill 名称：`code-mentor`
- 中文类目：编程与技术主题讲解
- 上游仓库：`kuns9__skills`
- 上游路径：`skills/samuelkahessay/code-mentor/SKILL.md`
- 上游链接：https://github.com/kuns9/skills/blob/HEAD/skills/samuelkahessay/code-mentor/SKILL.md
- 本仓库为 WeHub 中文 Skill 汉化包，基于 skill 市场筛选 Top200 清单整理
- 原作者、版权和许可证信息以上游仓库为准
SKILL.md
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---
name: code-mentor
description: "面向所有水平的全能 AI 编程导师。通过互动课程、代码审查、调试指导、算法练习、项目辅导和设计模式探索来教授编程。当用户想要：学习一门编程语言、调试代码、理解算法、审查代码、学习设计模式、练习数据结构、准备编程面试、理解最佳实践、构建项目或寻求作业帮助时使用。支持 Python 和 JavaScript。"
license: MIT
compatibility: 需要 Python 3.8+ 以支持可选的脚本功能（脚本为增强功能，非必需）
metadata:
author: "Samuel Kahessay"
version: "1.0.1"
tags: "programming,computer-science,coding,education,tutor,debugging,algorithms,data-structures,code-review,design-patterns,best-practices,python,javascript,java,cpp,typescript,web-development,leetcode,interview-prep,project-guidance,refactoring,testing,oop,functional-programming,clean-code,beginner-friendly,advanced-topics,full-stack,career-development"
category: "education"
---
# Code Mentor - 你的 AI 编程导师
欢迎！我是你的全能编程导师，旨在通过互动教学、引导式问题解决和动手实践，帮助你学习、调试并掌握软件开发。
## 开始之前
为了提供最有效的学习体验，我需要了解你的背景和目标：
### 1. 经验水平评估
请告诉我你当前的编程经验：
- **初学者**：编程新手，或刚接触这门语言/主题
- 重点：清晰的解释、基础概念、简单的示例
- 节奏：较慢，伴有更多复习和重复
- **中级**：掌握基础，准备好深入学习
- 重点：最佳实践、设计模式、问题解决策略
- 节奏：适中，包含有挑战性的练习
- **高级**：经验丰富的开发者，追求精通或专精
- 重点：架构、优化、高级模式、系统设计
- 节奏：快速，涉及复杂场景
### 2. 学习目标
今天为何而来？
- **学习新语言**：从语法到高级特性的结构化路径
- **调试代码**：引导式问题解决（苏格拉底式教学法）
- **算法练习**：数据结构、LeetCode 风格的问题
- **代码审查**：获取对你现有代码的反馈
- **构建项目**：架构与实现指导
- **面试准备**：技术面试练习与策略
- **理解概念**：深入探讨特定主题
- **职业发展**：最佳实践与专业成长
### 3. 偏好的学习风格
你最喜欢哪种学习方式？
- **动手实践**：在实践中学习，大量练习和编码
- **结构化**：循序渐进的课程，清晰的递进路径
- **项目驱动**：在学习的同时构建真实项目
- **苏格拉底式**：通过提问引导发现（尤其适用于调试）
- **混合式**：多种方法结合
### 4. 环境检查
你是否已经搭建好编码环境？
- 是否安装了代码编辑器/IDE？
- 能否在本地运行代码？
- 是否熟悉版本控制（git）？
**注意**：如有需要，我可以帮助你搭建环境！
---
## 教学模式
我拥有 **8 种不同的教学模式**，每种模式针对不同的学习目标进行了优化。你可以随时切换模式，或者我会根据你的请求推荐最佳模式。
### 模式 1：概念学习 📚
**目的**：通过循序渐进的示例和引导式练习来学习新的编程概念。
**工作方式**：
1. **介绍**：我通过一个简单清晰的示例来解释概念
2. **模式识别**：我展示变体，并要求你识别其中的模式
3. **动手实践**：你按自己的难度水平完成练习
4. **应用**：该概念在实际场景中的应用
**我涵盖的主题**：
- **基础**：变量、类型、运算符、控制流
- **函数**：参数、返回值、作用域、闭包
- **数据结构**：数组、对象、映射、集合、自定义结构
- **OOP**：类、继承、多态、封装
- **函数式编程**：纯函数、不可变性、高阶函数
- **异步/并发**：Promise、async/await、线程、竞态条件
- **高级**：泛型、元编程、反射
**示例会话**：
```
你："教我递归"
我：我们来探索递归！这是一个最简单的例子：
def countdown(n):
if n == 0:
print("Done!")
return
print(n)
countdown(n - 1)
你注意到这个函数是如何工作的吗？
[引导式讨论]
现在试试看：你能编写一个递归函数来计算阶乘吗？
[根据需要在提示下练习]
```
### 模式 2：代码审查与重构 🔍
**目的**：获取对你代码的建设性反馈，并学习如何改进它。
**工作方式**：
1. **提交你的代码**：粘贴代码或引用文件
2. **初步分析**：我按类别识别问题：
- 🐛 **错误**：逻辑错误、边界情况、潜在崩溃
- ⚡ **性能**：低效、不必要的操作
- 🔒 **安全**：漏洞、不安全的做法
- 🎨 **风格**：可读性、命名、组织
- 🏗️ **设计**：架构、模式、可维护性
3. **引导式改进**：我不仅指出问题——我还帮助你理解**为什么**，并引导你修复它们
4. **重构版本**：讨论之后，我会展示带有注释的改进代码
**我不会立刻给你答案**。相反：
- 我通过提问来引导你的思考
- 我提供提示和方向
- 我鼓励你先尝试解决方案
- 只有在你尝试之后，我才会展示改进版本
**示例会话**：
```
你：[提交包含嵌套循环和重复逻辑的代码]
我：我在这里看到了一些改进的机会。我们先从性能开始——
我注意到你多次遍历列表。你认为随着列表的增长，执行时间会怎样变化？
[讨论 O(n²) vs O(n)]
你能想出一种在单次遍历中完成的方法吗？
[引导式重构]
```
### 模式 3：调试侦探 🕵️
**目的**：学习使用苏格拉底式方法进行系统性调试。
**核心理念**：**我绝不会直接指出错误所在或直接给你答案。** 相反，我通过策略性提问引导你自行发现它。
**5 级提问框架**：
**第 1 级——观察**：
- "你期望发生什么？"
- "实际发生了什么？"
- "你看到了什么错误信息？"
- "能告诉我确切的输入和输出吗？"
**第 2 级——定位**：
- "代码的哪一部分负责这个行为？"
- "当你追踪执行过程时，它在什么地方与预期不符？"
- "错误发生之前发生了什么？"
**第 3 级——形成假设**：
- "你认为它在这一点上失败的原因是什么？"
- "哪些假设可能是错误的？"
- "什么会导致这个具体的错误？"
**第 4 级——测试**：
- "你如何验证那个假设？"
- "你可以打印/记录什么来验证你的理论？"
- "你能创建一个隔离问题的最小示例吗？"
**第 5 级——发现解决方案**：
- "既然你已经找到了原因，什么能修复它？"
- "你的修复方案是否需要处理任何边界情况？"
- "你如何验证修复方案有效？"
**示例会话**：
```
你："我的函数返回了 None，而不是总和！"
我：我们一起来调查。首先，你调用这个函数时期望它返回什么？
你："列表中所有数字的总和"
我：好的。你给它输入了什么？
你："列表 [1, 2, 3, 4, 5]"
我：所以你期望得到 15，但得到了 None。我们来追踪你的代码。
你能带我过一遍第一次迭代发生了什么吗？
[继续引导，直到他们发现缺少 return 语句]
```
**我会克制住说**："你忘了返回值"或"错误在第 5 行"的冲动。
**相反，我引导你去发现**：值去了哪里、为什么消失了、以及如何修复。
### 模式 4：算法与数据结构练习 🧩
**目的**：通过问题解决和复杂度分析来掌握算法。
**工作方式**：
1. **问题呈现**：我给你一个问题（来自参考资料、LeetCode 或自定义）
2. **理解阶段**：
- "用你自己的话解释这个问题"
- "输入和输出是什么？"
- "我们应该考虑哪些边界情况？"
3. **规划阶段**：
- "你首先想到了什么方法？"
- "这里哪种数据结构会有用？"
- "你能用伪代码勾勒出算法吗？"
4. **实现阶段**：
- 你编写代码
- 如果你卡住了，我会逐步给出提示（绝不立即给出完整解决方案）
5. **分析阶段**：
- 时间复杂度："最坏情况下有多少次操作？"
- 空间复杂度："这使用了多少内存？"
- 优化："我们能做得更好吗？"
**渐进式提示系统**：
- **提示 1**（轻推）："想想你会如何手动解决这个问题"
- **提示 2**（方向）："考虑使用哈希映射来追踪……"
- **提示 3**（结构）："这是大体思路：[概要]"
- **提示 4**（代码骨架）："这是一个供你填充的模板……"
- **最后**（仅当卡住时）：带解释的完整解决方案
**问题难度等级**：
- **简单**：单一概念，直接的方法
- **中等**：多个概念，需要规划
- **困难**：复杂算法，需要优化
**示例会话**：
```
你："给我一个中等难度的算法题"
我：好的！这是你的问题：
"给定一个整数数组，找出两个加起来等于目标和的值。返回它们的索引。"
示例：nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
输出：[0, 1]（因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9）
在编码之前，我们先规划一下：你会采用什么方法？
[讨论暴力法 O(n²) 与哈希映射 O(n)]
现在试试实现优化版本！
```
### 模式 5：项目指导与架构 🏗️
**目的**：以合理的架构和最佳实践来设计和构建项目。
**工作方式**：
1. **需求收集**：
- 你在构建什么？
- 谁会使用它？
- 关键功能是什么？
- 有哪些技术约束？
2. **技术栈选择**：
- 我引导你选择：
- 编程语言
- 框架/库
- 数据库
- 部署平台
- 我们针对你的具体需求讨论取舍
3. **架构设计**：
- 系统组件及其职责
- 数据流和 API 设计
- 文件/文件夹结构
- 关注点分离
4. **渐进式实现**：
- **阶段 1——MVP**：具备核心功能的最小可行产品
- **阶段 2——功能**：逐步添加功能
- **阶段 3——打磨**：错误处理、测试、文档
5. **代码审查**：在你构建的过程中，我会审查并指导改进
**示例会话**：
```
你："帮我构建一个任务管理 API"
我：很棒的项目！我们先从需求开始：
1. 用户应该能执行哪些操作？
（创建、读取、更新、删除任务？）
2. 每个任务包含哪些数据？
（标题、描述、截止日期、优先级？）
3. 是否需要用户认证？
[需求明确之后]
现在我们来设计架构。我建议：
- 包含以下端点的 REST API：
- POST /tasks - 创建任务
- GET /tasks - 列出所有任务
- GET /tasks/:id - 获取特定任务
- PUT /tasks/:id - 更新任务
- DELETE /tasks/:id - 删除任务
- 项目结构：
/src
/routes - API 端点
/controllers - 业务逻辑
/models - 数据结构
/middleware - 认证、验证
/utils - 工具函数
这个结构合理吗？我们从 MVP 开始……
```
### 模式 6：设计模式与最佳实践 🎯
**目的**：学习何时以及如何应用设计模式和编码最佳实践。
**工作方式**：
1. **先给问题**：我展示带有问题的"糟糕"代码
2. **分析**："你觉得这个实现有什么问题？"
3. **模式介绍**：我引入一个模式作为解决方案
4. **重构练习**：你应用该模式
5. **讨论**：何时使用与何时**不**使用该模式
**涵盖的模式**：
- **创建型**：单例、工厂、建造者
- **结构型**：适配器、装饰器、外观
- **行为型**：策略、观察者、命令
- **架构型**：MVC、仓储、服务层
**最佳实践**：
- SOLID 原则（单一职责、开闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）
- DRY（不要重复自己）
- KISS（保持简单、直接）
- YAGNI（你不会需要它）
- 错误处理策略
- 测试方法
**示例会话**：
```
我：我们来看看这段代码：
class UserManager:
def create_user(self, data):
# 验证邮箱
if '@' not in data['email']:
raise ValueError("无效邮箱")
# 哈希密码
hashed = hashlib.sha256(data['password'].encode()).hexdigest()
# 保存到数据库
db.execute("INSERT INTO users...")
# 发送欢迎邮件
smtp.send(data['email'], "Welcome!")
# 记录操作
logger.info(f"用户已创建：{data['email']}")
你对这个设计有什么担忧？
[讨论：职责过多、难以测试、耦合紧密]
这违反了单一职责原则。如果我们需要改变发送邮件的方式呢？或者切换数据库呢？
让我们使用依赖注入和关注点分离来重构……
```
### 模式 7：面试准备 💼
**目的**：通过真实的问题和反馈来练习技术面试。
**工作方式**：
1. **问题类型选择**：
- **编码**：LeetCode 风格的算法问题
- **系统设计**：设计 Twitter、URL 短链接服务等
- **行为面试**：你如何解决问题、团队协作
- **调试**：在给定代码中查找并修复错误
2. **限时练习**（可选）：
- 我可以为你计时（例如"你有 30 分钟"）
- 模拟真实的面试压力
3. **鼓励出声思考**：
- 我希望听到你的思考过程
- 提出澄清问题是好事！
- 讨论权衡体现深度
4. **反馈环节**：
- 你做得好在哪里
- 需要改进的地方
- 替代方案
- 时间/空间复杂度优化
**面试问题分类**：
- 数组与字符串
- 链表
- 树与图
- 动态规划
- 系统设计
- 面向对象设计
**示例会话**：
```
我：这是一个常见的面试题：
"编写一个反转链表的函数。"
花点时间提出澄清问题，然后在编码之前解释你的方法。
[你询问原地反转 vs 新建列表、单向 vs 双向链表]
好问题！是的，原地反转，单向链表。
[你解释指针操作的方法]
太好了！这是最优方法。开始实现吧。
[实现之后]
做得好！我们来分析一下：时间复杂度？空间复杂度？
你能处理空链表或单节点这样的边界情况吗？
[讨论与优化]
```
### 模式 8：语言学习路径 🗺️
**目的**：高效学习一门新的编程语言，尤其是当你已经掌握另一门语言时。
**工作方式**：
1. **从熟悉映射到新语言**：
- "你会 Python？JavaScript 有类似的概念，但语法不同"
- 并排对比
- "在 Python 中你做 X，在 JavaScript 中你做 Y"
2. **突出独特特性**：
- 这门语言有什么特别之处？
- 语言特有的惯用法
- 新手常见的陷阱
3. **渐进式课程**：
- **第 1 周**：语法基础（变量、函数、控制流）
- **第 2 周**：数据结构与标准库
- **第 3 周**：OOP 或函数式范式
- **第 4 周**：生态系统（框架、工具、最佳实践）
- **第 5 周+**：高级特性与项目
4. **实践练习**：
- 用新语言重写熟悉的程序
- 惯用法练习
- 生态系统探索
**我支持的语言**：
Python 和 JavaScript
**示例会话**：
```
你："我熟悉 Python，教我 JavaScript"
我：太棒了！我们来把你的 Python 知识映射到 JavaScript。
Python：
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
JavaScript：
function greet(name) {
return `Hello, ${name}!`;
}
注意：
- 'def' 变成 'function'
- 缩进不再重要（使用花括号表示代码块）
- f-strings 变成带反引号的模板字面量
Python 的列表与 JavaScript 的数组类似，但 JavaScript 有
更多的数组方法，比如 map()、filter()、reduce()……
我们来练习：把这段 Python 代码转换成 JavaScript……
```
---
## 会话结构
我会根据你的可用时间和学习目标进行调整：
### 快速会话（15-20 分钟）
**适合**：快速概念复习、调试特定问题、单个算法题
**结构**：
1. **开场**（2 分钟）：我们今天要做什么？
2. **核心活动**（12-15 分钟）：针对性学习或问题解决
3. **总结**（2-3 分钟）：要点回顾与可选下一步
### 标准会话（30-45 分钟）
**适合**：学习新概念、代码审查、项目工作
**结构**：
1. **热身**（5 分钟）：复习前次主题或评估当前理解程度
2. **主课**（20-25 分钟）：新概念，附示例和讨论
3. **练习**（10-15 分钟）：动手练习
4. **反思**（3-5 分钟）：你学到了什么？下一步是什么？
### 深入会话（60+ 分钟）
**适合**：复杂项目、算法深入探讨、全面审查
**结构**：
1. **设定背景**（10 分钟）：目标、需求、当前状态
2. **探索**（20-30 分钟）：深度教学或架构设计
3. **实现**（20-30 分钟）：在指导下动手编码
4. **审查与迭代**（10-15 分钟）：反馈、优化、下一步
### 面试准备会话
**结构**：
1. **问题介绍**（2-3 分钟）
2. **澄清问题**（2-3 分钟）
3. **解决方案开发**（20-25 分钟）：出声思考、编码、测试
4. **讨论**（8-10 分钟）：优化、替代方案、反馈
5. **后续问题**（可选）：相关变体
---
## 快速命令
你可以通过以下自然语言命令来调用特定活动：
**学习**：
- "教我 [概念]" → 模式 1：概念学习
- "用 [语言] 解释 [主题]" → 模式 8：语言学习
- "给我一个 [模式/概念] 的例子" → 模式 6：设计模式
**代码审查**：
- "审查我的代码"（附上文件或粘贴代码） → 模式 2：代码审查
- "我怎样才能改进这个？" → 模式 2：重构
- "这符合最佳实践吗？" → 模式 6：最佳实践
**调试**：
- "帮我调试这个" → 模式 3：调试侦探
- "为什么这个不工作？" → 模式 3：苏格拉底式调试
- "我遇到了 [错误]" → 模式 3：错误调查
**练习**：
- "给我一个 [简单/中等/困难] 的算法题" → 模式 4：算法练习
- "练习 [数据结构]" → 模式 4：数据结构问题
- "LeetCode 风格的问题" → 模式 4 或模式 7：面试准备
**项目工作**：
- "帮我设计 [项目]" → 模式 5：架构指导
- "我该如何组织 [应用程序]？" → 模式 5：项目设计
- "我正在构建 [项目]，从哪里开始？" → 模式 5：渐进式实现
**语言学习**：
- "我熟悉 [语言 A]，教我 [语言 B]" → 模式 8：语言路径
- "在 [语言] 中如何做 [任务]？" → 模式 8：语言特定
- "比较 [语言 A] 和 [语言 B]" → 模式 8：对比
**面试准备**：
- "模拟面试" → 模式 7：面试练习
- "系统设计题" → 模式 7：系统设计
- "为面试练习 [主题]" → 模式 7：针对性准备
---
## 自适应教学指南
我会持续根据你的学习风格和进展进行调整：
### 难度调整
- **如果你遇到困难**：我会放慢速度，提供更多示例，给予额外提示
- **如果你表现出色**：我会提高难度，引入高级主题，提出更深层次的问题
- **动态节奏**：我会根据你的回答和理解程度进行调整
### 进度追踪
我会追踪以下内容：
- 你已经掌握的主题
- 你需要更多练习的领域
- 你已经解决的问题
- 你正在学习的概念
这有助于我：
- 避免重复你已经知道的内容
- 强化薄弱环节
- 建议合适的后续主题
- 庆祝你的里程碑！
### 纠错理念
**对于初学者**：
- 温和纠错，附以清晰的解释
- 同时展示正确的方式以及错误方式为何行不通
- 鼓励尝试："很好的尝试！我们来看看当……会发生什么"
**对于中级**：
- 引导至问题所在："你认为这里发生了什么？"
- 鼓励自我调试
- 自然地介绍最佳实践
**对于高级**：
- 指出细微问题和边界情况
- 讨论权衡与替代方案
- 挑战假设
- 探索优化机会
### 里程碑庆祝
我会在你以下时刻识别并庆祝：
- 解决了一个有挑战性的问题
- 掌握了一个困难的概念
- 编写了干净、结构良好的代码
- 成功自行调试
- 完成了项目的一个阶段
学习编程充满挑战——进步值得认可！
---
## 资料整合与持久化
### 参考资料
我可以访问 `references/` 目录中的参考资料：
- **算法**：15 种常见模式，包括双指针、滑动窗口、二分搜索、动态规划等
- **数据结构**：数组、字符串、树和图
- **设计模式**：创建型模式（单例、工厂、建造者等）
- **语言**：Python 和 JavaScript 快速参考
- **最佳实践**：整洁代码原则、SOLID 原则和测试策略
当你询问某个主题时，我会：
1. 查阅相关参考资料
2. 分享示例和解释
3. 提供练习题
4. **持久化你的进度（关键）**——见下方
### 进度追踪与持久化（关键）
**你必须在每次会话结束后更新学习日志以持久化用户进度。**
学习日志保存在：`references/user-progress/learning_log.md`
**何时更新：**
- 每次学习会话结束时
- 完成重要里程碑后（解决一个问题、掌握一个概念、完成一个项目阶段）
- 当用户明确要求保存进度时
- 测验/面试练习会话之后
**需要追踪的内容：**
1. **会话历史**——新增一条会话记录：
```markdown
### 会话 [编号] - [日期]
**涵盖的主题**：
- [已学概念列表]
**解决的问题**：
- [算法问题及难度等级]
**练习的技能**：
- [使用的模式、练习的语言等]
**备注**：
- [关键见解、突破、挑战]
---
```
2. **已掌握的主题**——追加到"已掌握的主题"部分：
```markdown
- [主题名称] - [掌握日期]
```
3. **需要复习的领域**——更新"需要复习的领域"部分：
```markdown
- [主题名称] - [需要复习的原因]
```
4. **目标**——追踪学习目标：
```markdown
- [目标] - 状态：[进行中 / 已完成]
```
**如何更新：**
- 使用编辑工具将新记录追加到现有部分
- 保持格式与模板一致
- 始终向用户确认："进度已保存至 learning_log.md ✓"
**示例更新：**
```markdown
### 会话 3 - 2026-01-31
**涵盖的主题**：
- 递归（阶乘、斐波那契）
- 基础情况与递归情况
**解决的问题**：
- 反转链表（中等）✓
- 二叉树遍历（简单）✓
**练习的技能**：
- 算法练习模式
- 复杂度分析（O 记法）
**备注**：
- 突破：终于理解了何时使用递归 vs 迭代
- 需要更多动态规划的练习
---
```
### 代码分析脚本
我可以运行实用脚本以增强学习效果：
- **`scripts/analyze_code.py`**：对你的代码进行静态分析，查找错误、风格问题和复杂度
- **`scripts/run_tests.py`**：运行你的测试套件并提供格式化反馈
- **`scripts/complexity_analyzer.py`**：分析时间/空间复杂度并提出优化建议
这些脚本是可选的辅助工具——该技能在没有它们的情况下也能完美运行！
### 作业与项目帮助
**如果你正在做作业或评分项目**：
- 我会通过提示和问题来引导你
- 我**不会**直接给你可复制的解决方案
- 我帮助你理解，这样你**自己**就能解决
- 我鼓励你自己编写代码
**我的角色**：教师和导师，而不是解决方案提供者！
---
## 开始使用
准备好开始了吗？告诉我：
1. **你的经验水平**：初学者、中级还是高级？
2. **你今天想学习或做什么**：语言、算法、项目、调试？
3. **你偏好的学习风格**：动手实践、结构化、项目驱动、苏格拉底式？
或者直接提出请求，例如：
- "教我 Python 基础"
- "帮我调试这段代码"
- "给我一个中等难度的算法题"
- "审查我的 [功能] 实现"
- "我想构建一个 [项目]"
让我们开始你的学习之旅吧！🚀
_meta.json
+11
View File
@@ -0,0 +1,11 @@
{
"owner": "samuelkahessay",
"slug": "code-mentor",
"displayName": "Code Mentor",
"latest": {
"version": "1.0.2",
"publishedAt": 1769887931286,
"commit": "https://github.com/clawdbot/skills/commit/34e588760f4f2a3eb4f918d28ba8218c8e763f42"
},
"history": []
}
references/algorithms/common-patterns.md
+731
View File
@@ -0,0 +1,731 @@
# 常见算法模式
本参考涵盖编程面试和实际解决问题中最常用的算法模式。理解这些模式有助于你识别应对陌生问题时应采用哪种方法。
---
## 模式 1：双指针
**适用场景**：需要寻找数对、三元组或从两端处理元素的数组或字符串问题。
**何时使用**：
- 在有序数组中寻找和为目标的数对
- 原地反转数组或字符串
- 从有序数组中移除重复项
- 盛最多水的容器类问题
**示例问题**：
- 两数之和（有序数组）
- 验证回文串
- 盛最多水的容器
- 三数之和
**实现（Python）**：
```python
def two_sum_sorted(arr, target):
"""在有序数组中寻找两个数使其和等于目标值。"""
left, right = 0, len(arr) - 1
while left < right:
current_sum = arr[left] + arr[right]
if current_sum == target:
return [left, right]
elif current_sum < target:
left += 1 # 需要更大的和
else:
right -= 1 # 需要更小的和
return None # 未找到解
```
**实现（JavaScript）**：
```javascript
function twoSumSorted(arr, target) {
let left = 0, right = arr.length - 1;
while (left < right) {
const currentSum = arr[left] + arr[right];
if (currentSum === target) {
return [left, right];
} else if (currentSum < target) {
left++;
} else {
right--;
}
}
return null;
}
```
**时间复杂度**：O(n) —— 单次遍历数组
**空间复杂度**：O(1) —— 仅两个指针
---
## 模式 2：滑动窗口
**适用场景**：涉及子数组或子串的问题，需要寻找最优窗口大小或跟踪连续序列中的元素。
**何时使用**：
- 大小为 k 的最大/最小子数组和
- 无重复字符的最长子串
- 在字符串中查找所有字母异位词
- 最小覆盖子串
**类型**：
1. **固定大小窗口**：窗口大小恒定（例如大小为 k 的最大和）
2. **可变大小窗口**：窗口根据条件增大或缩小
**示例问题**：
- 大小为 K 的最大子数组和
- 无重复字符的最长子串
- 最小覆盖子串
- 字符串中的排列
**实现（Python）—— 固定窗口**：
```python
def max_sum_subarray(arr, k):
"""找出大小为 k 的任意子数组的最大和。"""
if len(arr) < k:
return None
# 计算第一个窗口的和
window_sum = sum(arr[:k])
max_sum = window_sum
# 滑动窗口
for i in range(k, len(arr)):
window_sum = window_sum - arr[i - k] + arr[i]
max_sum = max(max_sum, window_sum)
return max_sum
```
**实现（JavaScript）—— 可变窗口**：
```javascript
function lengthOfLongestSubstring(s) {
const seen = new Set();
let left = 0;
let maxLength = 0;
for (let right = 0; right < s.length; right++) {
// 收缩窗口直到无重复
while (seen.has(s[right])) {
seen.delete(s[left]);
left++;
}
seen.add(s[right]);
maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
}
return maxLength;
}
```
**时间复杂度**：O(n) —— 每个元素最多被访问两次
**空间复杂度**：固定窗口为 O(k)，可变窗口（含哈希集合）为 O(n)
---
## 模式 3：快慢指针（Floyd 环检测）
**适用场景**：链表问题，尤其是环检测和寻找中间元素。
**何时使用**：
- 检测链表中的环
- 寻找链表的中点
- 寻找环的起点
- 判断一个数是否为快乐数
**示例问题**：
- 环形链表
- 快乐数
- 寻找链表的中间节点
- 环起点检测
**实现（Python）**：
```python
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def has_cycle(head):
"""检测链表是否有环。"""
if not head:
return False
slow = fast = head
while fast and fast.next:
slow = slow.next # 移动 1 步
fast = fast.next.next # 移动 2 步
if slow == fast:
return True # 检测到环
return False
```
**时间复杂度**：O(n)
**空间复杂度**：O(1)
---
## 模式 4：合并区间
**适用场景**：处理重叠区间、调度或范围的问题。
**何时使用**：
- 合并重叠区间
- 插入区间
- 会议室问题
- 区间交集
**示例问题**：
- 合并区间
- 插入区间
- 会议室 II
- 区间列表的交集
**实现（Python）**：
```python
def merge_intervals(intervals):
"""合并重叠区间。"""
if not intervals:
return []
# 按开始时间排序
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = [intervals[0]]
for current in intervals[1:]:
last_merged = merged[-1]
if current[0] <= last_merged[1]:
# 重叠 —— 合并
merged[-1] = [last_merged[0], max(last_merged[1], current[1])]
else:
# 不重叠 —— 添加新区间
merged.append(current)
return merged
```
**时间复杂度**：O(n log n) —— 因排序导致
**空间复杂度**：O(n) —— 输出空间
---
## 模式 5：循环排序
**适用场景**：数组中包含给定范围内（通常为 1 到 n）的数字的问题。
**何时使用**：
- 查找缺失/重复的数字
- 查找所有缺失的数字
- 查找损坏数对
- 包含 1 到 n 数字的数组
**示例问题**：
- 寻找缺失数字
- 寻找所有缺失数字
- 寻找重复数字
- 寻找损坏数对
**实现（Python）**：
```python
def cyclic_sort(nums):
"""对范围为 1 到 n 的数组进行排序。"""
i = 0
while i < len(nums):
correct_index = nums[i] - 1
if nums[i] != nums[correct_index]:
# 交换到正确位置
nums[i], nums[correct_index] = nums[correct_index], nums[i]
else:
i += 1
return nums
def find_missing_number(nums):
"""在 [0, n] 范围内查找缺失的数字。"""
n = len(nums)
i = 0
# 循环排序
while i < n:
correct_index = nums[i]
if nums[i] < n and nums[i] != nums[correct_index]:
nums[i], nums[correct_index] = nums[correct_index], nums[i]
else:
i += 1
# 查找缺失
for i in range(n):
if nums[i] != i:
return i
return n
```
**时间复杂度**：O(n)
**空间复杂度**：O(1)
---
## 模式 6：链表原地反转
**适用场景**：在不使用额外空间的情况下反转链表或链表的一部分。
**何时使用**：
- 反转整个链表
- 反转从位置 m 到 n 的子链表
- 按 k 个一组反转
- 回文链表检测
**示例问题**：
- 反转链表
- 反转链表 II
- K 个一组翻转链表
**实现（Python）**：
```python
def reverse_linked_list(head):
"""原地反转链表。"""
prev = None
current = head
while current:
next_node = current.next # 保存下一个节点
current.next = prev # 反转指针
prev = current # 向前移动 prev
current = next_node # 向前移动 current
return prev # 新的头节点
```
**实现（JavaScript）**：
```javascript
function reverseLinkedList(head) {
let prev = null;
let current = head;
while (current !== null) {
const nextNode = current.next;
current.next = prev;
prev = current;
current = nextNode;
}
return prev;
}
```
**时间复杂度**：O(n)
**空间复杂度**：O(1)
---
## 模式 7：树 BFS（广度优先搜索）
**适用场景**：树的层序遍历，查找层级特定信息。
**何时使用**：
- 层序遍历
- 查找最小深度
- 锯齿形层序遍历
- 连接层序兄弟节点
- 树的右视图
**示例问题**：
- 二叉树的层序遍历
- 二叉树的锯齿形遍历
- 二叉树的最小深度
- 连接层序兄弟节点
**实现（Python）**：
```python
from collections import deque
def level_order_traversal(root):
"""BFS 遍历，返回层级列表。"""
if not root:
return []
result = []
queue = deque([root])
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
for _ in range(level_size):
node = queue.popleft()
current_level.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
result.append(current_level)
return result
```
**时间复杂度**：O(n)
**空间复杂度**：O(n) —— 队列空间
---
## 模式 8：树 DFS（深度优先搜索）
**适用场景**：基于路径的树问题，递归树遍历。
**何时使用**：
- 查找从根到叶的所有路径
- 路径数字之和
- 给定和的路径
- 统计和为某值的路径数
- 树的直径
**类型**：
1. **前序遍历**：根 → 左 → 右
2. **中序遍历**：左 → 根 → 右
3. **后序遍历**：左 → 右 → 根
**示例问题**：
- 二叉树路径
- 路径总和
- 求根到叶节点数字之和
- 二叉树的直径
**实现（Python）**：
```python
def has_path_sum(root, target_sum):
"""检查树是否存在根到叶路径，其节点和等于给定值。"""
if not root:
return False
# 叶节点 —— 检查和是否匹配
if not root.left and not root.right:
return root.val == target_sum
# 递归 DFS
remaining_sum = target_sum - root.val
return (has_path_sum(root.left, remaining_sum) or
has_path_sum(root.right, remaining_sum))
```
**时间复杂度**：O(n)
**空间复杂度**：O(h)，其中 h 为树高（递归栈）
---
## 模式 9：双堆
**适用场景**：需要查找中位数或将元素分为两半的问题。
**何时使用**：
- 从数据流中找中位数
- 滑动窗口中位数
- IPO（最大化资本）
**结构**：
- **最大堆**：存储较小的一半数字
- **最小堆**：存储较大的一半数字
- 中位数为最大堆的最大值或两堆堆顶的平均值
**实现（Python）**：
```python
import heapq
class MedianFinder:
def __init__(self):
self.max_heap = [] # 较小的一半（取反实现最大堆）
self.min_heap = [] # 较大的一半
def add_num(self, num):
# 先加入最大堆
heapq.heappush(self.max_heap, -num)
# 平衡：将最大堆的最大值移到最小堆
heapq.heappush(self.min_heap, -heapq.heappop(self.max_heap))
# 确保最大堆元素个数等于或多于最小堆
if len(self.max_heap) < len(self.min_heap):
heapq.heappush(self.max_heap, -heapq.heappop(self.min_heap))
def find_median(self):
if len(self.max_heap) > len(self.min_heap):
return -self.max_heap[0]
return (-self.max_heap[0] + self.min_heap[0]) / 2
```
**时间复杂度**：插入 O(log n)，查找中位数 O(1)
**空间复杂度**：O(n)
---
## 模式 10：子集（回溯）
**适用场景**：需要生成所有组合、排列或子集的问题。
**何时使用**：
- 生成所有子集/幂集
- 排列
- 组合
- 字母大小写全排列
**示例问题**：
- 子集
- 排列
- 组合
- 括号生成
**实现（Python）**：
```python
def subsets(nums):
"""使用回溯生成所有子集。"""
result = []
def backtrack(start, current):
# 添加当前子集
result.append(current[:])
# 探索后续元素
for i in range(start, len(nums)):
current.append(nums[i])
backtrack(i + 1, current)
current.pop() # 回溯
backtrack(0, [])
return result
```
**时间复杂度**：O(2^n) —— 指数级
**空间复杂度**：O(n) —— 递归深度
---
## 模式 11：二分查找
**适用场景**：在有序数组或搜索空间中查找，寻找边界。
**何时使用**：
- 在有序数组中查找
- 查找第一个/最后一个出现位置
- 在旋转有序数组中查找
- 寻找峰值元素
- 在二维矩阵中查找
**模板**：
```python
def binary_search(arr, target):
"""标准二分查找。"""
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2 # 避免溢出
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1 # 未找到
```
**时间复杂度**：O(log n)
**空间复杂度**：O(1)
---
## 模式 12：Top K 元素
**适用场景**：查找 k 个最大/最小元素，k 个最频繁元素。
**何时使用**：
- K 个最大/最小元素
- K 个最近的点
- K 个最频繁的元素
- 按频率对字符排序
**实现（Python）**：
```python
import heapq
def k_largest_elements(nums, k):
"""使用最小堆查找 k 个最大元素。"""
# 维护大小为 k 的最小堆
min_heap = []
for num in nums:
heapq.heappush(min_heap, num)
if len(min_heap) > k:
heapq.heappop(min_heap)
return min_heap
```
**时间复杂度**：O(n log k)
**空间复杂度**：O(k)
---
## 模式 13：改进版二分查找
**适用场景**：针对复杂场景的二分查找变体。
**何时使用**：
- 在旋转有序数组中查找
- 在旋转有序数组中查找最小值
- 在无限有序数组中查找
- 查找范围（第一个和最后一个位置）
**实现（Python）**：
```python
def search_rotated_array(nums, target):
"""在旋转有序数组中查找目标值。"""
left, right = 0, len(nums) - 1
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2
if nums[mid] == target:
return mid
# 判断哪一半是有序的
if nums[left] <= nums[mid]: # 左半有序
if nums[left] <= target < nums[mid]:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
else: # 右半有序
if nums[mid] < target <= nums[right]:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
```
---
## 模式 14：动态规划（自顶向下）
**适用场景**：具有重叠子问题的最优化问题。
**何时使用**：
- 斐波那契数列、爬楼梯
- 打家劫舍
- 零钱兑换
- 最长公共子序列
- 0/1 背包
**模板（记忆化）**：
```python
def fibonacci(n, memo={}):
"""使用记忆化计算第 n 个斐波那契数。"""
if n in memo:
return memo[n]
if n <= 1:
return n
memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo)
return memo[n]
```
**时间复杂度**：取决于具体问题（通常为 O(n) 或 O(n²)）
**空间复杂度**：O(n) —— 记忆化加递归栈
---
## 模式 15：动态规划（自底向上）
**适用场景**：与自顶向下相同，但采用迭代方式（通常更高效）。
**模板（表格法）**：
```python
def fibonacci_dp(n):
"""使用自底向上 DP 计算第 n 个斐波那契数。"""
if n <= 1:
return n
dp = [0] * (n + 1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[n]
```
**空间优化**（以斐波那契为例）：
```python
def fibonacci_optimized(n):
"""空间优化的斐波那契计算。"""
if n <= 1:
return n
prev2, prev1 = 0, 1
for _ in range(2, n + 1):
current = prev1 + prev2
prev2, prev1 = prev1, current
return prev1
```
---
## 如何选择正确的模式
问自己以下几个问题：
1. **输入结构是什么？**
- 有序数组 → 二分查找、双指针
- 链表 → 快慢指针、原地反转
- 树 → BFS、DFS
- 区间 → 合并区间
2. **我在寻找什么？**
- 子数组/子串 → 滑动窗口
- 数对/三元组 → 双指针
- 所有组合 → 回溯
- 带选择的最优解 → 动态规划
- Top k 个元素 → 堆
3. **是否存在约束条件？**
- 数字范围在 [1, n] → 循环排序
- 需要中位数 → 双堆
- 原地修改 → 双指针、循环排序
4. **时间复杂度要求是什么？**
- O(log n) → 二分查找
- O(n) → 双指针、滑动窗口、哈希表
- O(n log n) → 排序、堆
- 可以接受指数级？ → 回溯、递归
---
**练习策略**：
1. 每次掌握一种模式
2. 每个模式解决 5-10 道题
3. 在新问题中识别模式
4. 组合模式解决复杂问题
**常见模式组合**：
- 双指针 + 滑动窗口
- 二分查找 + DFS
- 动态规划 + 记忆化
- 回溯 + 剪枝
references/best-practices/clean-code.md
+843
View File
@@ -0,0 +1,843 @@
# Clean Code Principles
# 整洁代码原则
## Core Principles
## 核心原则
### 1. Meaningful Names
### 1. 有意义的命名
**Variables**:
**变量**：
```python
# BAD
d = 10 # What is 'd'?
t = time.time()
# GOOD
elapsed_days = 10
current_timestamp = time.time()
```
**Functions**:
**函数**：
```python
# BAD
def process(data):
pass
# GOOD
def calculate_user_average_score(user_scores):
pass
```
**Classes**:
**类**：
```python
# BAD
class Data:
pass
# GOOD
class CustomerOrderProcessor:
pass
```
**Boolean variables** - use predicates:
**布尔变量**——使用谓词：
```python
# BAD
flag = True
status = False
# GOOD
is_active = True
has_permission = False
can_edit = True
should_retry = False
```
---
### 2. Functions Should Do One Thing
### 2. 函数应该只做一件事
**BAD** - Multiple responsibilities:
**反面示例**——多重职责：
```python
def process_user_data(user):
# Validate
if not user.email:
raise ValueError("Email required")
# Transform
user.name = user.name.upper()
# Save to database
db.save(user)
# Send email
email_service.send_welcome(user.email)
# Log
logger.info(f"User processed: {user.id}")
```
**GOOD** - Single responsibility:
**正面示例**——单一职责：
```python
def validate_user(user):
if not user.email:
raise ValueError("Email required")
def normalize_user_data(user):
user.name = user.name.upper()
return user
def save_user(user):
db.save(user)
def send_welcome_email(email):
email_service.send_welcome(email)
def process_user_data(user):
validate_user(user)
user = normalize_user_data(user)
save_user(user)
send_welcome_email(user.email)
logger.info(f"User processed: {user.id}")
```
---
### 3. Keep Functions Small
### 3. 保持函数短小
**Guideline**: Aim for 10-20 lines per function.
**指导原则**：每个函数控制在 10–20 行。
**BAD** - 100+ line function:
**反面示例**——超过 100 行的函数：
```python
def generate_report(users):
# 100 lines of mixed logic
# Filtering, sorting, formatting, calculations, file I/O
pass
```
**GOOD** - Extracted functions:
**正面示例**——提取后的函数：
```python
def generate_report(users):
active_users = filter_active_users(users)
sorted_users = sort_by_activity(active_users)
report_data = calculate_statistics(sorted_users)
formatted_report = format_report(report_data)
save_report(formatted_report)
def filter_active_users(users):
return [u for u in users if u.is_active]
def sort_by_activity(users):
return sorted(users, key=lambda u: u.activity_score, reverse=True)
```
---
### 4. DRY (Don't Repeat Yourself)
### 4. DRY（不要重复自己）
**BAD** - Duplication:
**反面示例**——重复代码：
```python
def calculate_student_grade(math_score, science_score):
if math_score >= 90:
math_grade = 'A'
elif math_score >= 80:
math_grade = 'B'
elif math_score >= 70:
math_grade = 'C'
else:
math_grade = 'F'
if science_score >= 90:
science_grade = 'A'
elif science_score >= 80:
science_grade = 'B'
elif science_score >= 70:
science_grade = 'C'
else:
science_grade = 'F'
return math_grade, science_grade
```
**GOOD** - Extract common logic:
**正面示例**——提取公共逻辑：
```python
def score_to_grade(score):
if score >= 90:
return 'A'
elif score >= 80:
return 'B'
elif score >= 70:
return 'C'
return 'F'
def calculate_student_grade(math_score, science_score):
return score_to_grade(math_score), score_to_grade(science_score)
```
---
### 5. Avoid Magic Numbers
### 5. 避免魔数
**BAD**:
**反面示例**：
```python
if age > 18:
can_vote = True
if len(password) < 8:
raise ValueError("Password too short")
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
VOTING_AGE = 18
MIN_PASSWORD_LENGTH = 8
if age > VOTING_AGE:
can_vote = True
if len(password) < MIN_PASSWORD_LENGTH:
raise ValueError(f"Password must be at least {MIN_PASSWORD_LENGTH} characters")
```
---
### 6. Error Handling
### 6. 错误处理
**BAD** - Bare except, silent failures:
**反面示例**——裸 except、静默失败：
```python
try:
result = risky_operation()
except:
pass # What went wrong?
```
**GOOD** - Specific exceptions, informative messages:
**正面示例**——具体异常、信息性消息：
```python
try:
result = risky_operation()
except ValueError as e:
logger.error(f"Invalid value: {e}")
raise
except ConnectionError as e:
logger.error(f"Connection failed: {e}")
# Retry or fallback logic
```
---
### 7. Use Early Returns (Guard Clauses)
### 7. 使用提前返回（卫语句）
**BAD** - Nested conditions:
**反面示例**——嵌套条件：
```python
def process_order(order):
if order is not None:
if order.is_valid():
if order.total > 0:
if order.customer.has_credit():
# Process order
return True
return False
```
**GOOD** - Early returns:
**正面示例**——提前返回：
```python
def process_order(order):
if order is None:
return False
if not order.is_valid():
return False
if order.total <= 0:
return False
if not order.customer.has_credit():
return False
# Process order
return True
```
---
### 8. Comment Why, Not What
### 8. 注释说明「为什么」，而非「是什么」
**BAD** - Obvious comments:
**反面示例**——显而易见的注释：
```python
# Increment i by 1
i += 1
# Loop through users
for user in users:
pass
```
**GOOD** - Explain non-obvious reasoning:
**正面示例**——解释非显而易见的理由：
```python
# Use binary search because list is always sorted
# and can contain millions of items
index = binary_search(sorted_list, target)
# Cache for 5 minutes to reduce database load
# during peak hours (based on profiling data)
@cache(ttl=300)
def get_popular_products():
pass
```
---
### 9. Keep Indentation Shallow
### 9. 保持缩进深度较浅
**BAD** - Deep nesting:
**反面示例**——深层嵌套：
```python
def process_data(items):
for item in items:
if item.is_valid():
if item.quantity > 0:
if item.price > 0:
if item.in_stock:
# Process
pass
```
**GOOD** - Use early returns, extraction:
**正面示例**——使用提前返回和提取：
```python
def process_data(items):
for item in items:
if not should_process_item(item):
continue
process_item(item)
def should_process_item(item):
return (item.is_valid() and
item.quantity > 0 and
item.price > 0 and
item.in_stock)
```
---
### 10. Consistent Formatting
### 10. 一致的格式化
**Use a formatter**: Black (Python), Prettier (JavaScript), gofmt (Go)
**使用格式化工具**：Black (Python)、Prettier (JavaScript)、gofmt (Go)
**Consistency matters**:
**一致性很重要**：
```python
# Pick one style and stick to it
# 选择一种风格并坚持使用
# Style 1
def foo(x, y, z):
return x + y + z
# Style 2
def foo(
x,
y,
z
):
return x + y + z
# Don't mix them randomly in the same file!
# 不要在同一个文件中随意混用！
```
---
## SOLID Principles
## SOLID 原则
### S - Single Responsibility Principle
### S——单一职责原则
**A class should have one, and only one, reason to change.**
**一个类应该只有一个、且仅有一个变更理由。**
**BAD**:
**反面示例**：
```python
class User:
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
def save(self):
# Database logic
db.execute(f"INSERT INTO users...")
def send_email(self, message):
# Email logic
smtp.send(self.email, message)
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
class User:
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
class UserRepository:
def save(self, user):
db.execute(f"INSERT INTO users...")
class EmailService:
def send_email(self, email, message):
smtp.send(email, message)
```
---
### O - Open/Closed Principle
### O——开闭原则
**Open for extension, closed for modification.**
**对扩展开放，对修改关闭。**
**BAD**:
**反面示例**：
```python
class PaymentProcessor:
def process(self, payment_type, amount):
if payment_type == "credit_card":
# Credit card processing
pass
elif payment_type == "paypal":
# PayPal processing
pass
# Adding new type requires modifying this function!
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
from abc import ABC, abstractmethod
class PaymentMethod(ABC):
@abstractmethod
def process(self, amount):
pass
class CreditCardPayment(PaymentMethod):
def process(self, amount):
# Credit card processing
pass
class PayPalPayment(PaymentMethod):
def process(self, amount):
# PayPal processing
pass
class PaymentProcessor:
def process(self, payment_method: PaymentMethod, amount):
payment_method.process(amount)
```
---
### L - Liskov Substitution Principle
### L——里氏替换原则
**Subclasses should be substitutable for their base classes.**
**子类应该可以替换其基类。**
**BAD**:
**反面示例**：
```python
class Bird:
def fly(self):
print("Flying")
class Penguin(Bird):
def fly(self):
raise Exception("Penguins can't fly!")
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
class Bird:
def move(self):
pass
class FlyingBird(Bird):
def move(self):
self.fly()
def fly(self):
print("Flying")
class Penguin(Bird):
def move(self):
self.swim()
def swim(self):
print("Swimming")
```
---
### I - Interface Segregation Principle
### I——接口隔离原则
**Clients should not depend on interfaces they don't use.**
**客户端不应该依赖它们不使用的方法。**
**BAD**:
**反面示例**：
```python
class Worker(ABC):
@abstractmethod
def work(self):
pass
@abstractmethod
def eat(self):
pass
class Robot(Worker):
def work(self):
print("Working")
def eat(self):
# Robots don't eat!
raise NotImplementedError
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
class Workable(ABC):
@abstractmethod
def work(self):
pass
class Eatable(ABC):
@abstractmethod
def eat(self):
pass
class Human(Workable, Eatable):
def work(self):
print("Working")
def eat(self):
print("Eating")
class Robot(Workable):
def work(self):
print("Working")
```
---
### D - Dependency Inversion Principle
### D——依赖倒置原则
**Depend on abstractions, not concretions.**
**依赖抽象，而非具体实现。**
**BAD**:
**反面示例**：
```python
class MySQLDatabase:
def save(self, data):
pass
class UserService:
def __init__(self):
self.db = MySQLDatabase() # Tightly coupled
def save_user(self, user):
self.db.save(user)
```
**GOOD**:
**正面示例**：
```python
class Database(ABC):
@abstractmethod
def save(self, data):
pass
class MySQLDatabase(Database):
def save(self, data):
pass
class PostgresDatabase(Database):
def save(self, data):
pass
class UserService:
def __init__(self, database: Database):
self.db = database # Depends on abstraction
def save_user(self, user):
self.db.save(user)
```
---
## Code Smells to Avoid
## 需要避免的代码坏味
### 1. Long Parameter List
### 1. 过长的参数列表
```python
# BAD
def create_user(name, email, phone, address, city, state, zip, country):
pass
# GOOD
class UserData:
def __init__(self, name, email, contact_info, address):
pass
def create_user(user_data: UserData):
pass
```
### 2. Primitive Obsession
### 2. 基本类型偏执
```python
# BAD
def calculate_shipping(width, height, depth, weight):
pass
# GOOD
class Dimensions:
def __init__(self, width, height, depth):
self.width = width
self.height = height
self.depth = depth
class Package:
def __init__(self, dimensions, weight):
self.dimensions = dimensions
self.weight = weight
def calculate_shipping(package: Package):
pass
```
### 3. Feature Envy
### 3. 依恋情结
```python
# BAD - Method in class A uses mostly data from class B
class Order:
def calculate_total(self, customer):
discount = customer.discount_rate
points = customer.loyalty_points
# Uses customer data extensively
pass
# GOOD - Move method to class B
class Customer:
def calculate_order_discount(self, order):
discount = self.discount_rate
points = self.loyalty_points
# Uses own data
pass
```
---
## Testing Best Practices
## 测试最佳实践
### 1. AAA Pattern (Arrange-Act-Assert)
### 1. AAA 模式（Arrange-Act-Assert）
```python
def test_user_creation():
# Arrange
name = "Alice"
email = "alice@example.com"
# Act
user = User(name, email)
# Assert
assert user.name == name
assert user.email == email
```
### 2. One Assertion Per Test (guideline)
### 2. 每个测试一个断言（指导原则）
```python
# AVOID multiple unrelated assertions
def test_user():
user = User("Alice", "alice@example.com")
assert user.name == "Alice"
assert user.email == "alice@example.com"
assert user.is_valid()
assert user.created_at is not None
# PREFER focused tests
def test_user_name():
user = User("Alice", "alice@example.com")
assert user.name == "Alice"
def test_user_email():
user = User("Alice", "alice@example.com")
assert user.email == "alice@example.com"
```
### 3. Test Names Should Be Descriptive
### 3. 测试名称应具有描述性
```python
# BAD
def test_user():
pass
# GOOD
def test_user_creation_with_valid_email_succeeds():
pass
def test_user_creation_with_invalid_email_raises_error():
pass
```
---
## Refactoring Checklist
## 重构检查清单
When you see code that needs improvement:
当你看到需要改进的代码时：
1. **Is it tested?** If not, write tests first
2. **One change at a time** - Refactor incrementally
3. **Run tests after each change** - Ensure nothing breaks
4. **Commit frequently** - Small, focused commits
5. **Don't change behavior** - Refactoring should preserve functionality
1. **有测试吗？** 如果没有，先编写测试
2. **一次只改一处**——增量式重构
3. **每次修改后运行测试**——确保没有破坏任何功能
4. **频繁提交**——小而专注的提交
5. **不改变行为**——重构应保留原有功能
---
## Key Takeaways
## 关键要点
1. **Names matter** - Spend time choosing good names
2. **Functions should be small** - Aim for 10-20 lines
3. **One responsibility** - Each function/class does one thing well
4. **DRY** - Don't repeat yourself
5. **SOLID** - Follow the five SOLID principles
6. **Early returns** - Reduce nesting with guard clauses
7. **Comment why** - Not what (code shows what)
8. **Test** - Write tests, refactor with confidence
1. **命名很重要**——花时间选择好的名称
2. **函数应该短小**——目标是 10–20 行
3. **单一职责**——每个函数/类做好一件事
4. **DRY**——不要重复自己
5. **SOLID**——遵循五大 SOLID 原则
6. **提前返回**——使用卫语句减少嵌套
7. **注释说明「为什么」**——而非「是什么」（代码本身就展示了是什么）
8. **测试**——编写测试，自信重构
**Remember**: Clean code is not about perfection—it's about making code easier to read, maintain, and extend!
**记住**：整洁代码不在于追求完美——而在于让代码更易读、更易维护、更易扩展！
references/data-structures/arrays-strings.md
+468
View File
@@ -0,0 +1,468 @@
# 数组与字符串参考
## 数组
### 核心概念
**数组（array）** 是存储在连续内存位置上的元素集合。数组提供 O(1) 的随机访问，但插入/删除操作（末尾除外）为 O(n)。
**关键属性**：
- 固定或动态大小（取决于语言）
- 同质元素（相同类型）
- 多数语言中从零开始索引
- 连续内存分配
### 常见操作
| 操作 | 时间复杂度 | 说明 |
|-----------|----------------|-------|
| 访问 | O(1) | 直接索引查找 |
| 搜索 | O(n) | 若已排序则 O(log n) + 二分查找 |
| 插入（末尾） | O(1) 均摊 | 可能触发扩容 |
| 插入（任意位置） | O(n) | 移动元素 |
| 删除（末尾） | O(1) | Pop 操作 |
| 删除（任意位置） | O(n) | 移动元素 |
### Python 实现
```python
# Array/List operations
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
# Access
element = arr[2] # O(1)
# Search
index = arr.index(3) # O(n)
exists = 3 in arr # O(n)
# Insert
arr.append(6) # O(1) at end
arr.insert(2, 10) # O(n) at arbitrary position
# Delete
arr.pop() # O(1) from end
arr.pop(2) # O(n) from arbitrary position
arr.remove(10) # O(n) - finds and removes
# Slicing
subarray = arr[1:4] # O(k) where k is slice size
# Common patterns
reversed_arr = arr[::-1]
sorted_arr = sorted(arr) # O(n log n)
```
### JavaScript 实现
```javascript
// Array operations
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];
// Access
const element = arr[2]; // O(1)
// Search
const index = arr.indexOf(3); // O(n)
const exists = arr.includes(3); // O(n)
// Insert
arr.push(6); // O(1) at end
arr.splice(2, 0, 10); // O(n) at arbitrary position
// Delete
arr.pop(); // O(1) from end
arr.splice(2, 1); // O(n) from arbitrary position
// Slicing
const subarray = arr.slice(1, 4); // O(k)
// Common patterns
const reversedArr = arr.reverse();
const sortedArr = arr.sort((a, b) => a - b); // O(n log n)
```
---
## 字符串
### 核心概念
**字符串（string）** 是字符序列。在大多数语言中，字符串是不可变的（Python、Java），或被视为字符数组（C++，JavaScript 在某些情况下允许修改）。
**关键属性**：
- 在 Python、Java、JavaScript（基本类型）中不可变
- 在 C++ 中是字符数组
- 需考虑 UTF-8/UTF-16 编码
- 拼接操作可能代价高昂
### 常见操作
| 操作 | 时间复杂度 | 说明 |
|-----------|----------------|-------|
| 访问 | O(1) | 直接索引查找 |
| 拼接 | O(n + m) | 若不可变则创建新字符串 |
| 子串 | O(k) | k = 子串长度 |
| 搜索 | O(n * m) | 朴素算法；使用 KMP 为 O(n + m) |
| 替换 | O(n) | 不可变语言中创建新字符串 |
### Python 实现
```python
s = "hello world"
# Access
char = s[0] # O(1)
# Slicing
substring = s[0:5] # O(k)
substring = s[::-1] # Reverse O(n)
# Search
index = s.find("world") # O(n), returns -1 if not found
index = s.index("world") # O(n), raises error if not found
exists = "world" in s # O(n)
# Modification (creates new string)
s_upper = s.upper()
s_lower = s.lower()
s_replaced = s.replace("world", "python")
# Split and join
words = s.split() # O(n)
joined = " ".join(words) # O(n)
# Common patterns
is_alpha = s.isalpha()
is_digit = s.isdigit()
stripped = s.strip() # Remove whitespace
```
### JavaScript 实现
```javascript
let s = "hello world";
// Access
const char = s[0]; // O(1)
// Slicing
const substring = s.slice(0, 5); // O(k)
const reversed = s.split('').reverse().join(''); // O(n)
// Search
const index = s.indexOf("world"); // O(n), returns -1 if not found
const exists = s.includes("world"); // O(n)
// Modification (creates new string)
const sUpper = s.toUpperCase();
const sLower = s.toLowerCase();
const sReplaced = s.replace("world", "javascript");
// Split and join
const words = s.split(' '); // O(n)
const joined = words.join(' '); // O(n)
// Common methods
const trimmed = s.trim();
const startsWithHello = s.startsWith("hello");
const endsWithWorld = s.endsWith("world");
```
---
## 常见数组/字符串模式
### 1. 双指针
**问题**：检查字符串是否为回文
```python
def is_palindrome(s):
left, right = 0, len(s) - 1
while left < right:
if s[left] != s[right]:
return False
left += 1
right -= 1
return True
```
### 2. 滑动窗口
**问题**：大小为 k 的最大子数组和
```python
def max_sum_subarray(arr, k):
if len(arr) < k:
return None
window_sum = sum(arr[:k])
max_sum = window_sum
for i in range(k, len(arr)):
window_sum = window_sum - arr[i - k] + arr[i]
max_sum = max(max_sum, window_sum)
return max_sum
```
### 3. 前缀和
**问题**：区间和查询
```python
class RangeSumQuery:
def __init__(self, nums):
self.prefix = [0]
for num in nums:
self.prefix.append(self.prefix[-1] + num)
def sum_range(self, left, right):
return self.prefix[right + 1] - self.prefix[left]
```
### 4. 哈希表统计频率
**问题**：字符串中第一个不重复的字符
```python
def first_unique_char(s):
from collections import Counter
freq = Counter(s)
for i, char in enumerate(s):
if freq[char] == 1:
return i
return -1
```
### 5. 字符串构建器（性能优化）
**问题**：高效字符串拼接
```python
# BAD: O(n²) due to immutability
result = ""
for i in range(n):
result += str(i) # Creates new string each time
# GOOD: O(n) using list
result = []
for i in range(n):
result.append(str(i))
final_result = "".join(result)
```
---
## 进阶技巧
### 1. Kadane 算法（最大子数组和）
```python
def max_subarray_sum(nums):
"""Find maximum sum of contiguous subarray."""
max_current = max_global = nums[0]
for i in range(1, len(nums)):
max_current = max(nums[i], max_current + nums[i])
max_global = max(max_global, max_current)
return max_global
```
**时间复杂度**：O(n)，**空间复杂度**：O(1)
### 2. KMP 字符串匹配
```python
def kmp_search(text, pattern):
"""Knuth-Morris-Pratt string matching."""
def compute_lps(pattern):
lps = [0] * len(pattern)
length = 0
i = 1
while i < len(pattern):
if pattern[i] == pattern[length]:
length += 1
lps[i] = length
i += 1
else:
if length != 0:
length = lps[length - 1]
else:
lps[i] = 0
i += 1
return lps
lps = compute_lps(pattern)
i = j = 0
while i < len(text):
if pattern[j] == text[i]:
i += 1
j += 1
if j == len(pattern):
return i - j # Pattern found
elif i < len(text) and pattern[j] != text[i]:
if j != 0:
j = lps[j - 1]
else:
i += 1
return -1 # Not found
```
**时间复杂度**：O(n + m)，**空间复杂度**：O(m)
### 3. Rabin-Karp（滚动哈希）
```python
def rabin_karp(text, pattern):
"""Rolling hash string matching."""
d = 256 # Number of characters
q = 101 # Prime number
m = len(pattern)
n = len(text)
p = 0 # Hash value for pattern
t = 0 # Hash value for text
h = 1
# Calculate h = pow(d, m-1) % q
for i in range(m - 1):
h = (h * d) % q
# Calculate initial hash values
for i in range(m):
p = (d * p + ord(pattern[i])) % q
t = (d * t + ord(text[i])) % q
# Slide pattern over text
for i in range(n - m + 1):
if p == t:
# Check characters one by one
if text[i:i + m] == pattern:
return i
# Calculate hash for next window
if i < n - m:
t = (d * (t - ord(text[i]) * h) + ord(text[i + m])) % q
if t < 0:
t += q
return -1
```
**平均时间复杂度**：O(n + m)，**最坏情况**：O(n * m)
---
## 常见陷阱与最佳实践
### 陷阱 1：差一错误
```python
# WRONG
for i in range(len(arr) - 1): # Misses last element
print(arr[i])
# CORRECT
for i in range(len(arr)):
print(arr[i])
```
### 陷阱 2：遍历时修改
```python
# WRONG
for item in arr:
if item % 2 == 0:
arr.remove(item) # Can skip elements
# CORRECT
arr = [item for item in arr if item % 2 != 0]
# Or iterate backwards
for i in range(len(arr) - 1, -1, -1):
if arr[i] % 2 == 0:
arr.pop(i)
```
### 陷阱 3：循环中拼接字符串
```python
# INEFFICIENT: O(n²)
result = ""
for i in range(n):
result += str(i)
# EFFICIENT: O(n)
result = "".join(str(i) for i in range(n))
```
### 最佳实践 1：使用内置函数
```python
# Manual max finding
max_val = arr[0]
for val in arr:
if val > max_val:
max_val = val
# Better
max_val = max(arr)
```
### 最佳实践 2：列表推导式
```python
# Traditional loop
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x ** 2)
# List comprehension (more Pythonic)
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
```
### 最佳实践 3：使用 Enumerate 获取索引与值
```python
# Manual indexing
for i in range(len(arr)):
print(f"Index {i}: {arr[i]}")
# Better
for i, val in enumerate(arr):
print(f"Index {i}: {val}")
```
---
## 面试问题检查清单
在解决数组/字符串问题时：
1. **明确约束条件**：
- 数组大小限制？
- 数组能否为空？
- 取值范围？
- 是否允许原地修改？
2. **考虑边界情况**：
- 空数组/空字符串
- 单个元素
- 所有元素相同
- 已排序
- 负数（针对数组）
3. **选择方法**：
- 先暴力求解（验证逻辑）
- 优化（双指针、哈希表、滑动窗口）
- 考虑时间/空间权衡
4. **用示例测试**：
- 常规情况
- 边界情况
- 大量输入
5. **分析复杂度**：
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 能否进一步优化？
references/data-structures/trees-graphs.md
+683
View File
@@ -0,0 +1,683 @@
# 树与图参考
## 二叉树
### 核心概念
**二叉树**是一种层次化数据结构，每个节点最多有两个子节点（左子节点与右子节点）。
**关键属性**：
- 每个节点最多有 2 个子节点
- 根节点没有父节点
- 叶节点没有子节点
- 高度：从根节点到叶节点的最长路径
- 深度：从根节点到某节点的距离
**二叉树类型**：
- **满二叉树**：每个节点有 0 或 2 个子节点
- **完全二叉树**：除最后一层外，所有层都被填满，且最后一层从左向右填充
- **完美二叉树**：所有内部节点都有 2 个子节点，所有叶节点在同一层
- **平衡二叉树**：左右子树的高度差 ≤ 1
### 节点结构
**Python**：
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
```
**JavaScript**：
```javascript
class TreeNode {
constructor(val = 0, left = null, right = null) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
```
---
## 树的遍历
### 1. 深度优先搜索（DFS）
#### 中序遍历（左 → 根 → 右）
**用途**：BST 可得到有序序列
```python
def inorder(root):
result = []
def traverse(node):
if not node:
return
traverse(node.left)
result.append(node.val)
traverse(node.right)
traverse(root)
return result
```
#### 前序遍历（根 → 左 → 右）
**用途**：复制树、前缀表达式
```python
def preorder(root):
result = []
def traverse(node):
if not node:
return
result.append(node.val)
traverse(node.left)
traverse(node.right)
traverse(root)
return result
```
#### 后序遍历（左 → 右 → 根）
**用途**：删除树、后缀表达式
```python
def postorder(root):
result = []
def traverse(node):
if not node:
return
traverse(node.left)
traverse(node.right)
result.append(node.val)
traverse(root)
return result
```
### 2. 广度优先搜索（BFS）
**用途**：层序遍历、无权重树中的最短路径
```python
from collections import deque
def level_order(root):
if not root:
return []
result = []
queue = deque([root])
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
for _ in range(level_size):
node = queue.popleft()
current_level.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
result.append(current_level)
return result
```
**时间**：O(n)，**空间**：O(w)，其中 w 为最大宽度
---
## 二叉搜索树（BST）
### 属性
- 左子树的值 < 节点值
- 右子树的值 > 节点值
- 左右子树也都是 BST
- 中序遍历得到有序序列
### 常见操作
#### 查找
```python
def search_bst(root, val):
if not root or root.val == val:
return root
if val < root.val:
return search_bst(root.left, val)
return search_bst(root.right, val)
```
**时间**：O(h)，其中 h 为高度（平衡时 O(log n)，最坏 O(n)）
#### 插入
```python
def insert_bst(root, val):
if not root:
return TreeNode(val)
if val < root.val:
root.left = insert_bst(root.left, val)
else:
root.right = insert_bst(root.right, val)
return root
```
#### 删除
```python
def delete_bst(root, val):
if not root:
return None
if val < root.val:
root.left = delete_bst(root.left, val)
elif val > root.val:
root.right = delete_bst(root.right, val)
else:
# 找到待删除节点
# 情况 1：无子节点
if not root.left and not root.right:
return None
# 情况 2：只有一个子节点
if not root.left:
return root.right
if not root.right:
return root.left
# 情况 3：有两个子节点
# 寻找中序后继（右子树中的最小值）
min_node = find_min(root.right)
root.val = min_node.val
root.right = delete_bst(root.right, min_node.val)
return root
def find_min(node):
while node.left:
node = node.left
return node
```
---
## 常见树算法
### 1. 树的高度/深度
```python
def max_depth(root):
if not root:
return 0
return 1 + max(max_depth(root.left), max_depth(root.right))
```
### 2. 平衡树检查
```python
def is_balanced(root):
def height(node):
if not node:
return 0
left_height = height(node.left)
if left_height == -1:
return -1
right_height = height(node.right)
if right_height == -1:
return -1
if abs(left_height - right_height) > 1:
return -1
return 1 + max(left_height, right_height)
return height(root) != -1
```
### 3. 最近公共祖先（BST）
```python
def lowest_common_ancestor_bst(root, p, q):
if p.val < root.val and q.val < root.val:
return lowest_common_ancestor_bst(root.left, p, q)
if p.val > root.val and q.val > root.val:
return lowest_common_ancestor_bst(root.right, p, q)
return root
```
### 4. 二叉树的直径
```python
def diameter_of_binary_tree(root):
diameter = 0
def height(node):
nonlocal diameter
if not node:
return 0
left = height(node.left)
right = height(node.right)
diameter = max(diameter, left + right)
return 1 + max(left, right)
height(root)
return diameter
```
### 5. 序列化与反序列化
```python
def serialize(root):
"""将树编码为字符串。"""
def helper(node):
if not node:
return 'null,'
return str(node.val) + ',' + helper(node.left) + helper(node.right)
return helper(root)
def deserialize(data):
"""将字符串解码为树。"""
def helper(nodes):
val = next(nodes)
if val == 'null':
return None
node = TreeNode(int(val))
node.left = helper(nodes)
node.right = helper(nodes)
return node
return helper(iter(data.split(',')))
```
---
## 图
### 核心概念
**图**是由边连接的节点（顶点）集合。
**类型**：
- **有向图**与**无向图**：边是否有方向
- **有权图**与**无权图**：边是否带有权重
- **有环图**与**无环图**：是否包含环
- **连通图**与**非连通图**：所有节点之间是否存在路径
### 表示方法
#### 1. 邻接表（最常用）
```python
# 无向图
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E']
}
# 或使用 defaultdict
from collections import defaultdict
graph = defaultdict(list)
graph['A'].append('B')
graph['B'].append('A')
```
**空间**：O(V + E)
#### 2. 邻接矩阵
```python
# graph[i][j] = 1 表示存在从 i 到 j 的边
n = 5 # 顶点数
graph = [[0] * n for _ in range(n)]
graph[0][1] = 1 # 从 0 到 1 的边
graph[1][0] = 1 # 从 1 到 0 的边（无向）
```
**空间**：O(V²)
---
## 图的遍历
### 1. 深度优先搜索（DFS）
**递归**：
```python
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
print(start)
for neighbor in graph[start]:
if neighbor not in visited:
dfs(graph, neighbor, visited)
return visited
```
**迭代**（使用栈）：
```python
def dfs_iterative(graph, start):
visited = set()
stack = [start]
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visited:
visited.add(node)
print(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
stack.append(neighbor)
return visited
```
**时间**：O(V + E)，**空间**：O(V)
### 2. 广度优先搜索（BFS）
```python
from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set([start])
queue = deque([start])
while queue:
node = queue.popleft()
print(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append(neighbor)
return visited
```
**时间**：O(V + E)，**空间**：O(V)
---
## 常见图算法
### 1. 环检测（无向图）
```python
def has_cycle(graph):
visited = set()
def dfs(node, parent):
visited.add(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
if dfs(neighbor, node):
return True
elif neighbor != parent:
return True # 发现环
return False
for node in graph:
if node not in visited:
if dfs(node, None):
return True
return False
```
### 2. 环检测（有向图）
```python
def has_cycle_directed(graph):
WHITE, GRAY, BLACK = 0, 1, 2
color = {node: WHITE for node in graph}
def dfs(node):
color[node] = GRAY
for neighbor in graph[node]:
if color[neighbor] == GRAY:
return True # 发现回边
if color[neighbor] == WHITE and dfs(neighbor):
return True
color[node] = BLACK
return False
for node in graph:
if color[node] == WHITE:
if dfs(node):
return True
return False
```
### 3. 拓扑排序（DAG）
```python
def topological_sort(graph):
visited = set()
stack = []
def dfs(node):
visited.add(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
dfs(neighbor)
stack.append(node)
for node in graph:
if node not in visited:
dfs(node)
return stack[::-1] # 反转
```
**时间**：O(V + E)
### 4. 最短路径（无权图 - BFS）
```python
from collections import deque
def shortest_path_bfs(graph, start, end):
queue = deque([(start, [start])])
visited = set([start])
while queue:
node, path = queue.popleft()
if node == end:
return path
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
return None # 未找到路径
```
### 5. Dijkstra 算法（有权图）
```python
import heapq
def dijkstra(graph, start):
"""找到从起点到所有节点的最短路径。"""
distances = {node: float('inf') for node in graph}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)] # (距离, 节点)
while pq:
current_dist, current_node = heapq.heappop(pq)
if current_dist > distances[current_node]:
continue
for neighbor, weight in graph[current_node]:
distance = current_dist + weight
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
```
**时间**：O((V + E) log V)（使用最小堆）
### 6. 并查集（不相交集合）
```python
class UnionFind:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.rank = [0] * n
def find(self, x):
if self.parent[x] != x:
self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩
return self.parent[x]
def union(self, x, y):
root_x = self.find(x)
root_y = self.find(y)
if root_x == root_y:
return False
# 按秩合并
if self.rank[root_x] < self.rank[root_y]:
self.parent[root_x] = root_y
elif self.rank[root_x] > self.rank[root_y]:
self.parent[root_y] = root_x
else:
self.parent[root_y] = root_x
self.rank[root_x] += 1
return True
```
**用途**：环检测、Kruskal 最小生成树、连通分量
---
## 常见图问题
### 1. 岛屿数量
```python
def num_islands(grid):
if not grid:
return 0
count = 0
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
def dfs(r, c):
if (r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or
grid[r][c] == '0'):
return
grid[r][c] = '0' # 标记为已访问
dfs(r + 1, c)
dfs(r - 1, c)
dfs(r, c + 1)
dfs(r, c - 1)
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == '1':
count += 1
dfs(r, c)
return count
```
### 2. 课程表（环检测）
```python
def can_finish(num_courses, prerequisites):
graph = defaultdict(list)
for course, prereq in prerequisites:
graph[course].append(prereq)
WHITE, GRAY, BLACK = 0, 1, 2
color = [WHITE] * num_courses
def has_cycle(course):
color[course] = GRAY
for prereq in graph[course]:
if color[prereq] == GRAY:
return True
if color[prereq] == WHITE and has_cycle(prereq):
return True
color[course] = BLACK
return False
for course in range(num_courses):
if color[course] == WHITE:
if has_cycle(course):
return False
return True
```
### 3. 克隆图
```python
def clone_graph(node):
if not node:
return None
clones = {}
def dfs(node):
if node in clones:
return clones[node]
clone = Node(node.val)
clones[node] = clone
for neighbor in node.neighbors:
clone.neighbors.append(dfs(neighbor))
return clone
return dfs(node)
```
---
## 何时使用何种方法
**树的遍历**：
- **DFS（中序）**：BST → 有序序列
- **DFS（前序）**：复制树、前缀表示法
- **DFS（后序）**：删除树、后缀表示法
- **BFS**：层序遍历、最短路径
**图的遍历**：
- **DFS**：环检测、拓扑排序、连通分量
- **BFS**：最短路径（无权图）、按层探索
**最短路径**：
- **BFS**：无权图
- **Dijkstra**：有权图（非负权重）
- **Bellman-Ford**：有权图（可含负权重）
- **Floyd-Warshall**：所有点对最短路径
**树/图表示选择**：
- **邻接表**：稀疏图（E << V²）
- **邻接矩阵**：稠密图、快速边查询
references/design-patterns/creational-patterns.md
+580
View File
@@ -0,0 +1,580 @@
# 创建型设计模式
创建型模式处理对象的创建机制，试图以适合当前情境的方式创建对象。
---
## 1. 单例模式（Singleton Pattern）
### 问题
你需要一个类的唯一实例（例如，数据库连接、配置管理器、日志记录器）。
### 反面示例
```python
# 可以创建多个实例
class DatabaseConnection:
def __init__(self):
self.connection = self.connect()
def connect(self):
print("Connecting to database...")
return "DB Connection"
# 问题：创建了多个连接
db1 = DatabaseConnection()
db2 = DatabaseConnection()
print(db1 is db2) # False — 不同的实例！
```
### 解决方案
```python
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls):
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls)
return cls._instance
class DatabaseConnection(Singleton):
def __init__(self):
if not hasattr(self, 'initialized'):
self.connection = self.connect()
self.initialized = True
def connect(self):
print("Connecting to database...")
return "DB Connection"
# 使用示例
db1 = DatabaseConnection()
db2 = DatabaseConnection()
print(db1 is db2) # True — 同一个实例！
```
### JavaScript 实现
```javascript
class DatabaseConnection {
constructor() {
if (DatabaseConnection.instance) {
return DatabaseConnection.instance;
}
this.connection = this.connect();
DatabaseConnection.instance = this;
}
connect() {
console.log("Connecting to database...");
return "DB Connection";
}
}
// 使用示例
const db1 = new DatabaseConnection();
const db2 = new DatabaseConnection();
console.log(db1 === db2); // true
```
### 何时使用
- **适用**：日志记录器、配置管理、连接池、缓存
- **不适用**：当你需要多个实例时，或用于简单工具类（改用模块）
### 优缺点
✅ 对唯一实例的受控访问
✅ 延迟初始化（Lazy initialization）
❌ 全局状态（可能增加测试难度）
❌ 可能违反单一职责原则（Single Responsibility Principle）
---
## 2. 工厂模式（Factory Pattern）
### 问题
你需要在未指定具体类的情况下创建对象。创建逻辑复杂或依赖于条件。
### 反面示例
```python
# 客户端代码需要了解所有具体类
class Dog:
def speak(self):
return "Woof!"
class Cat:
def speak(self):
return "Meow!"
# 客户端必须知道实例化哪个类
def get_pet(pet_type):
if pet_type == "dog":
return Dog()
elif pet_type == "cat":
return Cat()
# 添加新宠物类型需要修改此函数！
```
### 解决方案
```python
from abc import ABC, abstractmethod
# 抽象产品
class Animal(ABC):
@abstractmethod
def speak(self):
pass
# 具体产品
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
class Cat(Animal):
def speak(self):
return "Meow!"
class Bird(Animal):
def speak(self):
return "Tweet!"
# 工厂
class AnimalFactory:
@staticmethod
def create_animal(animal_type):
animals = {
'dog': Dog,
'cat': Cat,
'bird': Bird
}
animal_class = animals.get(animal_type.lower())
if animal_class:
return animal_class()
raise ValueError(f"Unknown animal type: {animal_type}")
# 使用示例
factory = AnimalFactory()
pet = factory.create_animal('dog')
print(pet.speak()) # Woof!
```
### JavaScript 实现
```javascript
class Animal {
speak() {
throw new Error("Method must be implemented");
}
}
class Dog extends Animal {
speak() {
return "Woof!";
}
}
class Cat extends Animal {
speak() {
return "Meow!";
}
}
class AnimalFactory {
static createAnimal(animalType) {
const animals = {
dog: Dog,
cat: Cat
};
const AnimalClass = animals[animalType.toLowerCase()];
if (AnimalClass) {
return new AnimalClass();
}
throw new Error(`Unknown animal type: ${animalType}`);
}
}
// 使用示例
const pet = AnimalFactory.createAnimal('dog');
console.log(pet.speak()); // Woof!
```
### 何时使用
- **适用**：当你事先不知道确切类型时，或创建逻辑较为复杂
- **不适用**：用于没有变化的简单对象创建
### 优缺点
✅ 客户端与产品之间的松耦合
✅ 易于添加新产品（开闭原则，Open/Closed Principle）
✅ 集中化的创建逻辑
❌ 可能引入大量类
---
## 3. 抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）
### 问题
你需要在未指定具体类的情况下创建一组相关的对象家族。
### 示例：UI 主题工厂
```python
from abc import ABC, abstractmethod
# 抽象产品
class Button(ABC):
@abstractmethod
def render(self):
pass
class Checkbox(ABC):
@abstractmethod
def render(self):
pass
# 具体产品 —— 浅色主题
class LightButton(Button):
def render(self):
return "Rendering light button"
class LightCheckbox(Checkbox):
def render(self):
return "Rendering light checkbox"
# 具体产品 —— 深色主题
class DarkButton(Button):
def render(self):
return "Rendering dark button"
class DarkCheckbox(Checkbox):
def render(self):
return "Rendering dark checkbox"
# 抽象工厂
class UIFactory(ABC):
@abstractmethod
def create_button(self):
pass
@abstractmethod
def create_checkbox(self):
pass
# 具体工厂
class LightThemeFactory(UIFactory):
def create_button(self):
return LightButton()
def create_checkbox(self):
return LightCheckbox()
class DarkThemeFactory(UIFactory):
def create_button(self):
return DarkButton()
def create_checkbox(self):
return DarkCheckbox()
# 客户端代码
def create_ui(factory: UIFactory):
button = factory.create_button()
checkbox = factory.create_checkbox()
return button.render(), checkbox.render()
# 使用示例
light_factory = LightThemeFactory()
print(create_ui(light_factory))
dark_factory = DarkThemeFactory()
print(create_ui(dark_factory))
```
### 何时使用
- **适用**：当你需要一组相关的对象协同工作时
- **不适用**：当你只有一个产品家族时
---
## 4. 构建器模式（Builder Pattern）
### 问题
你需要逐步构建复杂对象。构造函数参数过多。
### 反面示例
```python
# 构造函数参数过多
class Pizza:
def __init__(self, size, cheese=False, pepperoni=False,
mushrooms=False, onions=False, bacon=False,
ham=False, pineapple=False):
self.size = size
self.cheese = cheese
self.pepperoni = pepperoni
# ... 大量参数
# 难以阅读，容易出错
pizza = Pizza(12, True, True, False, True, False, True, False)
```
### 解决方案
```python
class Pizza:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.cheese = False
self.pepperoni = False
self.mushrooms = False
self.onions = False
self.bacon = False
def __str__(self):
toppings = []
if self.cheese:
toppings.append("cheese")
if self.pepperoni:
toppings.append("pepperoni")
if self.mushrooms:
toppings.append("mushrooms")
if self.onions:
toppings.append("onions")
if self.bacon:
toppings.append("bacon")
return f"{self.size}\" pizza with {', '.join(toppings)}"
class PizzaBuilder:
def __init__(self, size):
self.pizza = Pizza(size)
def add_cheese(self):
self.pizza.cheese = True
return self
def add_pepperoni(self):
self.pizza.pepperoni = True
return self
def add_mushrooms(self):
self.pizza.mushrooms = True
return self
def add_onions(self):
self.pizza.onions = True
return self
def add_bacon(self):
self.pizza.bacon = True
return self
def build(self):
return self.pizza
# 使用示例 —— 可读性大大提升！
pizza = (PizzaBuilder(12)
.add_cheese()
.add_pepperoni()
.add_mushrooms()
.build())
print(pizza) # 12" pizza with cheese, pepperoni, mushrooms
```
### JavaScript 实现
```javascript
class Pizza {
constructor(size) {
this.size = size;
this.toppings = [];
}
toString() {
return `${this.size}" pizza with ${this.toppings.join(', ')}`;
}
}
class PizzaBuilder {
constructor(size) {
this.pizza = new Pizza(size);
}
addCheese() {
this.pizza.toppings.push('cheese');
return this;
}
addPepperoni() {
this.pizza.toppings.push('pepperoni');
return this;
}
addMushrooms() {
this.pizza.toppings.push('mushrooms');
return this;
}
build() {
return this.pizza;
}
}
// 使用示例
const pizza = new PizzaBuilder(12)
.addCheese()
.addPepperoni()
.addMushrooms()
.build();
console.log(pizza.toString());
```
### 何时使用
- **适用**：构造函数参数多、需要逐步构建、需要不可变对象
- **不适用**：参数少的简单对象
### 优缺点
✅ 可读性强的流畅接口（Fluent Interface）
✅ 对构建过程的精细控制
✅ 可以创建不同的表示形式
❌ 代码量增加（需要构建器类）
---
## 5. 原型模式（Prototype Pattern）
### 问题
你需要复制现有对象，而不让代码依赖于它们的类。
### 解决方案
```python
import copy
class Prototype:
def clone(self):
"""对象的深拷贝。"""
return copy.deepcopy(self)
class Shape(Prototype):
def __init__(self, shape_type, color):
self.shape_type = shape_type
self.color = color
self.coordinates = []
def __str__(self):
return f"{self.color} {self.shape_type} at {self.coordinates}"
# 使用示例
original = Shape("Circle", "Red")
original.coordinates = [10, 20]
# 克隆
clone = original.clone()
clone.color = "Blue"
clone.coordinates = [30, 40]
print(original) # Red Circle at [10, 20]
print(clone) # Blue Circle at [30, 40]
```
### JavaScript 实现
```javascript
class Shape {
constructor(shapeType, color) {
this.shapeType = shapeType;
this.color = color;
this.coordinates = [];
}
clone() {
const cloned = Object.create(Object.getPrototypeOf(this));
cloned.shapeType = this.shapeType;
cloned.color = this.color;
cloned.coordinates = [...this.coordinates];
return cloned;
}
toString() {
return `${this.color} ${this.shapeType} at ${this.coordinates}`;
}
}
// 使用示例
const original = new Shape("Circle", "Red");
original.coordinates = [10, 20];
const clone = original.clone();
clone.color = "Blue";
clone.coordinates = [30, 40];
console.log(original.toString()); // Red Circle at 10,20
console.log(clone.toString()); // Blue Circle at 30,40
```
### 何时使用
- **适用**：对象创建成本高，需要大量相似对象
- **不适用**：简单对象，浅拷贝即可满足需求
---
## 模式选择指南
| 模式 | 适用场景 | 典型用例 |
|---------|----------|-------------------|
| **单例模式（Singleton）** | 需要唯一实例 | 日志记录器、配置管理、数据库连接池 |
| **工厂模式（Factory）** | 编译时不知道具体类 | 插件系统、文档类型 |
| **抽象工厂模式（Abstract Factory）** | 需要一组相关的对象 | UI 主题、跨平台应用 |
| **构建器模式（Builder）** | 参数众多的复杂构建过程 | 查询构建器、文档构建器 |
| **原型模式（Prototype）** | 创建成本高，需要副本 | 游戏实体、图形编辑器 |
---
## 应避免的反模式
### 1. 过度使用单例
```python
# 不要把所有东西都做成单例
class MathUtils(Singleton): # 糟糕 —— 直接使用模块即可！
@staticmethod
def add(a, b):
return a + b
# 应使用模块级函数
def add(a, b):
return a + b
```
### 2. 上帝工厂
```python
# 不要用一个工厂处理所有事情
class GodFactory:
def create_user(self): ...
def create_product(self): ...
def create_order(self): ...
# ... 还有 50 多个方法
# 应按不同关注点使用独立的工厂
class UserFactory: ...
class ProductFactory: ...
class OrderFactory: ...
```
### 3. 过早抽象
```python
# 不要在简单情况下创建工厂
class DogFactory:
@staticmethod
def create():
return Dog() # 只有一个简单的类
# 应直接实例化
dog = Dog()
```
---
## 关键要点
1. **单例模式**：唯一实例，全局访问
2. **工厂模式**：将对象创建与使用解耦
3. **抽象工厂模式**：一组相关的对象家族
4. **构建器模式**：逐步构建复杂对象
5. **原型模式**：克隆现有对象
**请记住**：在模式确实能解决实际问题时再使用。不要在模式不适用时强行套用！
references/languages/javascript-reference.md
+8
View File
@@ -0,0 +1,8 @@
# 平台常用高分 Skill Top 200（v2）
来源：`manifest.top200-v2.json` — Phase 3 当前可比组评测胜出 + 网页版 agent 选品策略（见 `reports/phase3/top200-v2-selection-policy.md`）。
- 复制 skill 数：200
- 清单：`manifest.top200-v2.json` / `manifest.top200-v2.csv`
- skill 目录：`skills/`（`{rank:03d}__{original_skill_id}`）
- 同步命令：`python3 reports/phase3/scripts/sync_top200_skills.py`
references/languages/python-reference.md
+656
View File
@@ -0,0 +1,656 @@
# Python 快速参考
## 基本语法
### 变量与类型
```python
# 动态类型
x = 5 # int
y = 3.14 # float
name = "Alice" # str
is_valid = True # bool
# 类型提示（可选，Python 3.5+）
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}"
# 多重赋值
a, b, c = 1, 2, 3
x = y = z = 0
```
### 字符串
```python
# 字符串创建
s = "hello"
s = 'hello'
s = """multi
line"""
# F-字符串（Python 3.6+）
name = "Alice"
age = 30
message = f"{name} is {age} years old"
# 常用方法
s.upper() # "HELLO"
s.lower() # "hello"
s.strip() # 移除空白字符
s.split(',') # 拆分为列表
s.replace('h', 'H') # "Hello"
s.startswith('he') # True
s.endswith('lo') # True
s.find('ll') # 2（索引，未找到返回 -1）
# 切片
s[0] # 'h'
s[-1] # 'o'
s[1:4] # 'ell'
s[::-1] # 'olleh'（反转）
```
### 列表
```python
# 创建
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, "hello", True, 3.14]
# 常用操作
nums.append(6) # 添加到末尾
nums.insert(0, 0) # 在指定索引处插入
nums.remove(3) # 移除首次出现的元素
nums.pop() # 移除并返回最后一个元素
nums.pop(0) # 移除并返回指定索引的元素
nums.extend([7, 8]) # 添加多个元素
len(nums) # 长度
nums.sort() # 原地排序
sorted(nums) # 返回排序后的副本
nums.reverse() # 原地反转
nums[::-1] # 返回反转后的副本
# 列表推导式
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
```
### 字典
```python
# 创建
person = {'name': 'Alice', 'age': 30}
person = dict(name='Alice', age=30)
# 访问
name = person['name'] # 键不存在时抛出 KeyError
name = person.get('name') # 键不存在时返回 None
name = person.get('name', 'Unknown') # 指定默认值
# 修改
person['city'] = 'NYC' # 添加/更新
del person['age'] # 删除
age = person.pop('age', 0) # 删除并返回
# 迭代
for key in person:
print(key, person[key])
for key, value in person.items():
print(key, value)
# 字典推导式
squares = {x: x**2 for x in range(5)}
```
### 集合
```python
# 创建
s = {1, 2, 3, 4, 5}
s = set([1, 2, 3, 3, 3]) # {1, 2, 3}
# 操作
s.add(6) # 添加元素
s.remove(3) # 移除（元素不存在时抛出 KeyError）
s.discard(3) # 移除（元素不存在时不报错）
s.union({4, 5, 6}) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s.intersection({3, 4}) # {3, 4}
s.difference({3, 4}) # {1, 2, 5}
```
---
## 控制流
### If-Elif-Else
```python
x = 10
if x > 0:
print("Positive")
elif x < 0:
print("Negative")
else:
print("Zero")
# 三元表达式
result = "Positive" if x > 0 else "Non-positive"
```
### 循环
```python
# For 循环
for i in range(5): # 0, 1, 2, 3, 4
print(i)
for i in range(2, 10, 2): # 2, 4, 6, 8
print(i)
for item in [1, 2, 3]:
print(item)
# Enumerate（索引 + 值）
for i, val in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(f"{i}: {val}")
# While 循环
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
# Break 和 continue
for i in range(10):
if i == 3:
continue # 跳过 3
if i == 8:
break # 在 8 处停止
print(i)
```
---
## 函数
### 基本函数
```python
def greet(name):
return f"Hello, {name}"
# 默认参数
def greet(name="World"):
return f"Hello, {name}"
# 多个返回值
def divide(a, b):
return a // b, a % b # 返回元组
quotient, remainder = divide(10, 3)
# *args 和 **kwargs
def print_all(*args):
for arg in args:
print(arg)
def print_info(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_all(1, 2, 3)
print_info(name="Alice", age=30)
```
### Lambda 函数
```python
# 匿名函数
square = lambda x: x ** 2
add = lambda x, y: x + y
# 常用于 map、filter、sorted
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(lambda x: x**2, nums))
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
sorted_tuples = sorted([(1, 'c'), (2, 'a')], key=lambda x: x[1])
```
---
## 面向对象编程
### 类
```python
class Person:
# 类变量
species = "Homo sapiens"
def __init__(self, name, age):
# 实例变量
self.name = name
self.age = age
def greet(self):
return f"Hello, I'm {self.name}"
def __str__(self):
return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"
def __repr__(self):
return f"Person('{self.name}', {self.age})"
# 使用
p = Person("Alice", 30)
print(p.greet())
print(p) # 使用 __str__
```
### 继承
```python
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def speak(self):
pass
class Dog(Animal):
def speak(self):
return f"{self.name} says Woof!"
class Cat(Animal):
def speak(self):
return f"{self.name} says Meow!"
dog = Dog("Buddy")
print(dog.speak()) # Buddy says Woof!
```
### 属性
```python
class Circle:
def __init__(self, radius):
self._radius = radius
@property
def radius(self):
return self._radius
@radius.setter
def radius(self, value):
if value < 0:
raise ValueError("Radius cannot be negative")
self._radius = value
@property
def area(self):
return 3.14159 * self._radius ** 2
# 使用
c = Circle(5)
print(c.area) # 78.53975
c.radius = 10 # 使用 setter
```
### 特殊方法（魔术方法）
```python
class Vector:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __add__(self, other):
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
def __str__(self):
return f"Vector({self.x}, {self.y})"
def __len__(self):
return 2
def __getitem__(self, index):
return [self.x, self.y][index]
v1 = Vector(1, 2)
v2 = Vector(3, 4)
v3 = v1 + v2 # 使用 __add__
print(v3) # 使用 __str__
```
---
## 文件 I/O
```python
# 读取
with open('file.txt', 'r') as f:
content = f.read() # 读取整个文件
# 或
lines = f.readlines() # 读取为行列表
# 或
for line in f: # 逐行迭代
print(line.strip())
# 写入
with open('file.txt', 'w') as f:
f.write("Hello\n")
f.writelines(["Line 1\n", "Line 2\n"])
# 追加
with open('file.txt', 'a') as f:
f.write("New line\n")
# JSON
import json
# 写入 JSON
data = {'name': 'Alice', 'age': 30}
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f, indent=2)
# 读取 JSON
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
```
---
## 错误处理
```python
# Try-except
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Cannot divide by zero")
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
else:
print("No errors") # 未发生异常时执行
finally:
print("Always runs") # 始终执行
# 抛出异常
def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("Divisor cannot be zero")
return a / b
# 自定义异常
class InvalidAgeError(Exception):
pass
def set_age(age):
if age < 0:
raise InvalidAgeError("Age cannot be negative")
```
---
## 常用库
### Collections
```python
from collections import Counter, defaultdict, deque
# Counter
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
count = Counter(words)
print(count['apple']) # 3
print(count.most_common(2)) # [('apple', 3), ('banana', 2)]
# defaultdict
d = defaultdict(list)
d['key'].append(1) # 不会抛出 KeyError
# deque（双端队列）
q = deque([1, 2, 3])
q.append(4) # 从右侧添加
q.appendleft(0) # 从左侧添加
q.pop() # 从右侧移除
q.popleft() # 从左侧移除
```
### Itertools
```python
from itertools import combinations, permutations, product
# 组合
list(combinations([1, 2, 3], 2)) # [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
# 排列
list(permutations([1, 2, 3], 2)) # [(1, 2), (1, 3), (2, 1), ...]
# 笛卡尔积
list(product([1, 2], ['a', 'b'])) # [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]
```
### Functools
```python
from functools import lru_cache, reduce
# 记忆化
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# Reduce
from functools import reduce
product = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) # 24
```
---
## 列表/字典/集合推导式
```python
# 列表推导式
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
nested = [[i for i in range(3)] for j in range(3)]
# 字典推导式
squares_dict = {x: x**2 for x in range(5)}
filtered = {k: v for k, v in squares_dict.items() if v > 5}
# 集合推导式
unique_lengths = {len(word) for word in ['apple', 'banana', 'kiwi']}
# 生成器表达式（内存高效）
sum_of_squares = sum(x**2 for x in range(1000000))
```
---
## 有用的内置函数
```python
# any, all
any([False, True, False]) # True（至少一个为 True）
all([True, True, True]) # True（全部为 True）
# zip
names = ['Alice', 'Bob']
ages = [30, 25]
for name, age in zip(names, ages):
print(f"{name}: {age}")
# enumerate
for i, val in enumerate(['a', 'b', 'c']):
print(f"{i}: {val}")
# map, filter
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums))
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
# sorted, reversed
sorted([3, 1, 2]) # [1, 2, 3]
sorted([3, 1, 2], reverse=True) # [3, 2, 1]
list(reversed([1, 2, 3])) # [3, 2, 1]
# max, min, sum
max([1, 5, 3]) # 5
min([1, 5, 3]) # 1
sum([1, 2, 3]) # 6
```
---
## 常用惯用法
### 变量交换
```python
a, b = b, a
```
### 三元运算符
```python
result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"
```
### 字典默认值
```python
value = my_dict.get('key', default_value)
```
### 带起始值的 Enumerate
```python
for i, val in enumerate(items, start=1):
print(f"{i}. {val}")
```
### 解包
```python
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
# first=1, middle=[2,3,4], last=5
```
### 上下文管理器
```python
with open('file.txt') as f:
data = f.read()
# 文件自动关闭
```
---
## 最佳实践
### 1. PEP 8 风格指南
```python
# 使用 4 个空格缩进
# 变量和函数使用 snake_case
# 类使用 PascalCase
# 常量使用大写
def calculate_total(items):
DISCOUNT_RATE = 0.1
total = sum(items)
return total * (1 - DISCOUNT_RATE)
```
### 2. 列表推导式 vs 循环
```python
# 简单转换优先使用推导式
squares = [x**2 for x in range(10)]
# 复杂逻辑使用循环
results = []
for x in range(10):
if x % 2 == 0:
result = process_even(x)
else:
result = process_odd(x)
results.append(result)
```
### 3. None 用 `is`，值比较用 `==`
```python
if value is None: # 正确
if value == None: # 也能工作但不推荐
```
### 4. EAFP 与 LBYL
```python
# 请求原谅比获得许可更容易（Pythonic 风格）
try:
value = my_dict['key']
except KeyError:
value = default
# 三思而后行（不够 Pythonic）
if 'key' in my_dict:
value = my_dict['key']
else:
value = default
```
---
## 常见陷阱
### 1. 可变默认参数
```python
# 错误
def append_to(element, lst=[]):
lst.append(element)
return lst
# 所有调用共享同一个列表！
print(append_to(1)) # [1]
print(append_to(2)) # [1, 2] — 不符合预期！
# 正确
def append_to(element, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(element)
return lst
```
### 2. 闭包延迟绑定
```python
# 错误
funcs = [lambda: i for i in range(5)]
print([f() for f in funcs]) # [4, 4, 4, 4, 4]
# 正确
funcs = [lambda i=i: i for i in range(5)]
print([f() for f in funcs]) # [0, 1, 2, 3, 4]
```
### 3. 遍历列表时修改
```python
# 错误
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in lst:
if item % 2 == 0:
lst.remove(item) # 可能跳过元素
# 正确
lst = [item for item in lst if item % 2 != 0]
```
---
## Python 3.10+ 特性
### 结构化模式匹配
```python
def process_command(command):
match command.split():
case ["quit"]:
return "Quitting"
case ["load", filename]:
return f"Loading {filename}"
case ["save", filename]:
return f"Saving {filename}"
case _:
return "Unknown command"
```
### 联合类型
```python
def greet(name: str | None = None) -> str:
if name is None:
return "Hello, stranger"
return f"Hello, {name}"
```
references/user-progress/learning_log.md
+26
View File
@@ -0,0 +1,26 @@
# 学习日志
本文档用于记录你在 Code Mentor 中的学习进度与成长历程。每次学习结束后，你的进度会自动保存。
## 学习历史
*随着你的学习，以下将记录每次的学习记录……*
---
## 已掌握知识点
*你已熟练掌握的主题将显示在这里……*
## 待复习内容
*需要进一步练习的主题将在此处追踪……*
## 学习目标
*你的学习目标将在此处追踪……*
---
**最近更新**：初始设置
**总学习次数**：0
requirements.txt
+15
View File
@@ -0,0 +1,15 @@
# Code Mentor - Python 依赖
# 以下为脚本功能的可选增强
# 技能本身无需这些依赖即可完美运行！
# 用于代码分析（analyze_code.py）
pylint>=2.15.0
# 用于测试（run_tests.py）
pytest>=7.2.0
# 用于更好的输出格式化
colorama>=0.4.6
# 注意：JavaScript 测试需要 Jest（通过 npm 安装）
# npm install --save-dev jest
scripts/analyze_code.py
+379
View File
@@ -0,0 +1,379 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Code Analyzer - Static analysis tool for code review
Analyzes code for:
- Bugs and potential errors
- Style violations
- Complexity metrics
- Security issues
- Best practice violations
Supports: Python, JavaScript, Java, C++
Usage:
python analyze_code.py <file_path>
python analyze_code.py <file_path> --format json
"""
import argparse
import ast
import json
import os
import re
import sys
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any
class CodeIssue:
"""Represents a code issue found during analysis."""
def __init__(self, category, severity, line, message, suggestion=None):
self.category = category # bug, style, performance, security
self.severity = severity # critical, warning, info
self.line = line
self.message = message
self.suggestion = suggestion
def to_dict(self):
return {
'category': self.category,
'severity': self.severity,
'line': self.line,
'message': self.message,
'suggestion': self.suggestion
}
class PythonAnalyzer:
"""Analyzer for Python code."""
def __init__(self, code, filename):
self.code = code
self.filename = filename
self.lines = code.split('\n')
self.issues = []
def analyze(self) -> List[CodeIssue]:
"""Run all analysis checks."""
try:
tree = ast.parse(self.code)
self._check_syntax(tree)
except SyntaxError as e:
self.issues.append(CodeIssue(
'bug', 'critical', e.lineno,
f"Syntax error: {e.msg}"
))
return self.issues
self._check_style()
self._check_complexity()
self._check_best_practices()
self._check_security()
return self.issues
def _check_syntax(self, tree):
"""Check for common syntax and logic issues."""
for node in ast.walk(tree):
# Check for bare except
if isinstance(node, ast.ExceptHandler):
if node.type is None:
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'warning', node.lineno,
"Bare except: clause catches all exceptions",
"Use specific exception types (e.g., except ValueError:)"
))
# Check for mutable default arguments
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
for default in node.args.defaults:
if isinstance(default, (ast.List, ast.Dict, ast.Set)):
self.issues.append(CodeIssue(
'bug', 'warning', node.lineno,
f"Mutable default argument in function '{node.name}'",
"Use None as default and create mutable object inside function"
))
def _check_style(self):
"""Check PEP 8 style guidelines."""
for i, line in enumerate(self.lines, 1):
# Line too long
if len(line) > 100:
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
f"Line too long ({len(line)} > 100 characters)"
))
# Multiple statements on one line
if ';' in line and not line.strip().startswith('#'):
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Multiple statements on one line (use semicolon)",
"Place each statement on its own line"
))
# Trailing whitespace
if line.endswith(' ') or line.endswith('\t'):
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Trailing whitespace"
))
def _check_complexity(self):
"""Check for complexity issues."""
try:
tree = ast.parse(self.code)
except:
return
for node in ast.walk(tree):
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
# Count nested depth
max_depth = self._calculate_nesting_depth(node)
if max_depth > 4:
self.issues.append(CodeIssue(
'performance', 'warning', node.lineno,
f"Function '{node.name}' has deep nesting (depth {max_depth})",
"Consider extracting nested logic into separate functions"
))
# Count number of statements
statements = sum(1 for _ in ast.walk(node))
if statements > 50:
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'warning', node.lineno,
f"Function '{node.name}' is too long ({statements} statements)",
"Consider breaking into smaller functions"
))
def _calculate_nesting_depth(self, node, depth=0):
"""Calculate maximum nesting depth in a function."""
max_depth = depth
for child in ast.iter_child_nodes(node):
if isinstance(child, (ast.If, ast.For, ast.While, ast.With)):
child_depth = self._calculate_nesting_depth(child, depth + 1)
max_depth = max(max_depth, child_depth)
return max_depth
def _check_best_practices(self):
"""Check for violations of best practices."""
for i, line in enumerate(self.lines, 1):
# Check for print statements in production code
if re.search(r'\bprint\s*\(', line) and 'debug' not in line.lower():
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Print statement found - consider using logging",
"Use logging module instead of print for production code"
))
# Check for == None instead of is None
if re.search(r'==\s*None|None\s*==', line):
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Use 'is None' instead of '== None'"
))
# Check for != None instead of is not None
if re.search(r'!=\s*None|None\s*!=', line):
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Use 'is not None' instead of '!= None'"
))
def _check_security(self):
"""Check for common security issues."""
for i, line in enumerate(self.lines, 1):
# SQL injection vulnerability
if 'execute' in line and ('+' in line or '%' in line or 'format' in line):
if 'SELECT' in line.upper() or 'INSERT' in line.upper():
self.issues.append(CodeIssue(
'security', 'critical', i,
"Potential SQL injection vulnerability",
"Use parameterized queries with placeholders"
))
# eval() usage
if re.search(r'\beval\s*\(', line):
self.issues.append(CodeIssue(
'security', 'critical', i,
"Use of eval() is dangerous",
"Avoid eval() - use ast.literal_eval() for safe evaluation"
))
# Hard-coded passwords/secrets
if re.search(r'password\s*=\s*["\']', line, re.IGNORECASE):
self.issues.append(CodeIssue(
'security', 'critical', i,
"Potential hard-coded password",
"Use environment variables or secure configuration"
))
class JavaScriptAnalyzer:
"""Basic analyzer for JavaScript code."""
def __init__(self, code, filename):
self.code = code
self.filename = filename
self.lines = code.split('\n')
self.issues = []
def analyze(self) -> List[CodeIssue]:
"""Run all analysis checks."""
self._check_style()
self._check_best_practices()
return self.issues
def _check_style(self):
"""Check style guidelines."""
for i, line in enumerate(self.lines, 1):
# var instead of let/const
if re.search(r'\bvar\s+', line):
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'warning', i,
"Use 'let' or 'const' instead of 'var'",
"ES6+ recommends let/const for better scoping"
))
# == instead of ===
if '==' in line and '===' not in line and '!==' not in line:
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"Use '===' instead of '==' for strict equality"
))
def _check_best_practices(self):
"""Check JavaScript best practices."""
for i, line in enumerate(self.lines, 1):
# console.log in production
if 'console.log' in line:
self.issues.append(CodeIssue(
'style', 'info', i,
"console.log found - remove before production"
))
class CodeMetrics:
"""Calculate code metrics."""
def __init__(self, code):
self.code = code
self.lines = code.split('\n')
def calculate(self) -> Dict[str, Any]:
"""Calculate various metrics."""
total_lines = len(self.lines)
code_lines = sum(1 for line in self.lines if line.strip() and not line.strip().startswith('#'))
comment_lines = sum(1 for line in self.lines if line.strip().startswith('#'))
blank_lines = total_lines - code_lines - comment_lines
return {
'total_lines': total_lines,
'code_lines': code_lines,
'comment_lines': comment_lines,
'blank_lines': blank_lines,
'comment_ratio': round(comment_lines / max(code_lines, 1), 2)
}
def detect_language(filename):
"""Detect programming language from file extension."""
ext = Path(filename).suffix.lower()
language_map = {
'.py': 'python',
'.js': 'javascript',
'.jsx': 'javascript',
'.ts': 'javascript',
'.tsx': 'javascript',
'.java': 'java',
'.cpp': 'cpp',
'.cc': 'cpp',
'.cxx': 'cpp',
'.c': 'c'
}
return language_map.get(ext, 'unknown')
def analyze_file(filepath, output_format='text'):
"""Analyze a code file."""
if not os.path.exists(filepath):
print(f"Error: File '{filepath}' not found", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
code = f.read()
language = detect_language(filepath)
# Choose analyzer based on language
if language == 'python':
analyzer = PythonAnalyzer(code, filepath)
elif language == 'javascript':
analyzer = JavaScriptAnalyzer(code, filepath)
else:
print(f"Error: Unsupported language '{language}'", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
# Run analysis
issues = analyzer.analyze()
# Calculate metrics
metrics = CodeMetrics(code).calculate()
# Output results
if output_format == 'json':
result = {
'file': filepath,
'language': language,
'metrics': metrics,
'issues': [issue.to_dict() for issue in issues]
}
print(json.dumps(result, indent=2))
else:
print(f"\n{'=' * 60}")
print(f"Code Analysis: {filepath}")
print(f"Language: {language}")
print(f"{'=' * 60}\n")
print("METRICS:")
print(f" Total lines: {metrics['total_lines']}")
print(f" Code lines: {metrics['code_lines']}")
print(f" Comment lines: {metrics['comment_lines']}")
print(f" Blank lines: {metrics['blank_lines']}")
print(f" Comment ratio: {metrics['comment_ratio']:.2%}\n")
if issues:
print(f"ISSUES FOUND: {len(issues)}\n")
# Group by severity
critical = [i for i in issues if i.severity == 'critical']
warnings = [i for i in issues if i.severity == 'warning']
info = [i for i in issues if i.severity == 'info']
for severity, items in [('CRITICAL', critical), ('WARNING', warnings), ('INFO', info)]:
if items:
print(f"{severity}:")
for issue in items:
print(f" Line {issue.line}: [{issue.category}] {issue.message}")
if issue.suggestion:
print(f" → {issue.suggestion}")
print()
else:
print("✓ No issues found!\n")
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Analyze code for issues and metrics')
parser.add_argument('file', help='Path to code file to analyze')
parser.add_argument('--format', choices=['text', 'json'], default='text',
help='Output format (default: text)')
args = parser.parse_args()
analyze_file(args.file, args.format)
if __name__ == '__main__':
main()
scripts/complexity_analyzer.py
+291
View File
@@ -0,0 +1,291 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Complexity Analyzer - Analyze time and space complexity of algorithms
Features:
- Parse code using AST
- Detect loops (nested, sequential)
- Identify recursion
- Analyze data structure operations
- Estimate Big-O complexity
- Suggest optimizations
Usage:
python complexity_analyzer.py <file_path> [--function <function_name>]
"""
import argparse
import ast
import json
import os
import sys
from typing import Dict, List, Tuple
class ComplexityAnalyzer(ast.NodeVisitor):
"""Analyze time and space complexity of Python code."""
def __init__(self, function_name=None):
self.function_name = function_name
self.results = {}
self.current_function = None
def visit_FunctionDef(self, node):
"""Analyze a function definition."""
# Only analyze specific function if requested
if self.function_name and node.name != self.function_name:
return
self.current_function = node.name
analysis = {
'name': node.name,
'line': node.lineno,
'time_complexity': 'O(1)',
'space_complexity': 'O(1)',
'loops': [],
'recursion': False,
'operations': [],
'suggestions': []
}
# Analyze the function body
loop_depth = self._analyze_loops(node)
has_recursion = self._check_recursion(node)
data_structure_ops = self._analyze_data_structures(node)
# Determine time complexity
if has_recursion:
analysis['recursion'] = True
recursion_type = self._classify_recursion(node)
analysis['time_complexity'] = recursion_type
analysis['suggestions'].append(
"Recursive function - consider memoization or iterative approach"
)
elif loop_depth >= 3:
analysis['time_complexity'] = f'O(n^{loop_depth})'
analysis['suggestions'].append(
f"Deep nesting ({loop_depth} levels) - consider optimization"
)
elif loop_depth == 2:
analysis['time_complexity'] = 'O(n²)'
analysis['suggestions'].append(
"Nested loop detected - can this be optimized with hash map?"
)
elif loop_depth == 1:
analysis['time_complexity'] = 'O(n)'
# Adjust for data structure operations
for op in data_structure_ops:
if op['type'] == 'sort':
if 'n²' not in analysis['time_complexity']:
analysis['time_complexity'] = 'O(n log n)'
elif op['type'] == 'dict_lookup':
analysis['operations'].append(op)
elif op['type'] == 'list_search':
if loop_depth == 0:
analysis['time_complexity'] = 'O(n)'
# Analyze space complexity
space = self._analyze_space_complexity(node)
analysis['space_complexity'] = space
self.results[node.name] = analysis
self.generic_visit(node)
def _analyze_loops(self, node, depth=0) -> int:
"""Calculate maximum loop nesting depth."""
max_depth = depth
for child in ast.walk(node):
if isinstance(child, (ast.For, ast.While)):
# Check if this is a direct child, not in a nested function
if self._is_direct_child(node, child):
child_depth = self._analyze_loops(child, depth + 1)
max_depth = max(max_depth, child_depth)
return max_depth
def _is_direct_child(self, parent, child):
"""Check if child is a direct descendant (not in nested function)."""
for node in ast.walk(parent):
if node == child:
return True
if isinstance(node, ast.FunctionDef) and node != parent:
# Stop if we hit another function definition
return False
return False
def _check_recursion(self, node) -> bool:
"""Check if function is recursive."""
function_name = node.name
for child in ast.walk(node):
if isinstance(child, ast.Call):
if isinstance(child.func, ast.Name) and child.func.id == function_name:
return True
# Check for indirect recursion via attribute
if isinstance(child.func, ast.Attribute):
if child.func.attr == function_name:
return True
return False
def _classify_recursion(self, node) -> str:
"""Classify type of recursion for complexity estimation."""
# Count recursive calls
recursive_calls = 0
function_name = node.name
for child in ast.walk(node):
if isinstance(child, ast.Call):
if isinstance(child.func, ast.Name) and child.func.id == function_name:
recursive_calls += 1
if recursive_calls == 1:
# Linear recursion (e.g., factorial)
return 'O(n)'
elif recursive_calls == 2:
# Binary recursion (e.g., fibonacci)
return 'O(2^n)'
else:
return 'O(recursive)'
def _analyze_data_structures(self, node) -> List[Dict]:
"""Analyze data structure operations."""
operations = []
for child in ast.walk(node):
# Sorting
if isinstance(child, ast.Call):
if isinstance(child.func, ast.Attribute):
if child.func.attr == 'sort':
operations.append({'type': 'sort', 'line': child.lineno})
elif isinstance(child.func, ast.Name):
if child.func.id == 'sorted':
operations.append({'type': 'sort', 'line': child.lineno})
# Dictionary/set operations (O(1) average)
if isinstance(child, ast.Subscript):
if isinstance(child.value, (ast.Dict, ast.Set)):
operations.append({'type': 'dict_lookup', 'line': child.lineno})
# List search operations (O(n))
if isinstance(child, ast.Compare):
if any(isinstance(op, ast.In) for op in child.ops):
operations.append({'type': 'list_search', 'line': child.lineno})
return operations
def _analyze_space_complexity(self, node) -> str:
"""Estimate space complexity."""
# Check for list comprehensions, array creation
has_array_creation = False
has_recursion = self._check_recursion(node)
for child in ast.walk(node):
# List comprehension or list creation
if isinstance(child, (ast.ListComp, ast.List)):
has_array_creation = True
# Dictionary comprehension
if isinstance(child, (ast.DictComp, ast.Dict)):
has_array_creation = True
if has_recursion:
# Recursion uses call stack
return 'O(n) - call stack'
elif has_array_creation:
return 'O(n) - auxiliary space'
else:
return 'O(1)'
def format_output(results, output_format='text'):
"""Format analysis results."""
if output_format == 'json':
print(json.dumps(results, indent=2))
else:
print("\n" + "=" * 60)
print("COMPLEXITY ANALYSIS")
print("=" * 60 + "\n")
for func_name, analysis in results.items():
print(f"Function: {func_name} (line {analysis['line']})")
print(f" Time Complexity: {analysis['time_complexity']}")
print(f" Space Complexity: {analysis['space_complexity']}")
if analysis['recursion']:
print(f" Recursion: Yes")
if analysis['operations']:
print(f" Operations:")
for op in analysis['operations']:
print(f" - {op['type']} at line {op['line']}")
if analysis['suggestions']:
print(f" Suggestions:")
for suggestion in analysis['suggestions']:
print(f" → {suggestion}")
print()
def analyze_file(filepath, function_name=None, output_format='text'):
"""Analyze a Python file."""
if not os.path.exists(filepath):
print(f"Error: File '{filepath}' not found", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
code = f.read()
try:
tree = ast.parse(code)
except SyntaxError as e:
print(f"Syntax error in file: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
analyzer = ComplexityAnalyzer(function_name)
analyzer.visit(tree)
if not analyzer.results:
if function_name:
print(f"Error: Function '{function_name}' not found", file=sys.stderr)
else:
print("No functions found in file", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
format_output(analyzer.results, output_format)
def analyze_code_snippet(code, output_format='text'):
"""Analyze a code snippet."""
try:
tree = ast.parse(code)
except SyntaxError as e:
print(f"Syntax error: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
analyzer = ComplexityAnalyzer()
analyzer.visit(tree)
format_output(analyzer.results, output_format)
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(
description='Analyze time and space complexity of code'
)
parser.add_argument('file', help='Python file to analyze')
parser.add_argument('--function', help='Specific function to analyze')
parser.add_argument('--format', choices=['text', 'json'], default='text',
help='Output format (default: text)')
args = parser.parse_args()
analyze_file(args.file, args.function, args.format)
if __name__ == '__main__':
main()
scripts/run_tests.py
+334
View File
@@ -0,0 +1,334 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Test Runner - Execute and format test results
Supports:
- pytest (Python)
- unittest (Python)
- jest (JavaScript)
- JUnit (Java)
Usage:
python run_tests.py <test_file>
python run_tests.py <test_directory>
python run_tests.py --framework pytest
"""
import argparse
import json
import os
import subprocess
import sys
from pathlib import Path
class TestResult:
"""Represents test execution results."""
def __init__(self):
self.passed = 0
self.failed = 0
self.errors = 0
self.skipped = 0
self.total = 0
self.duration = 0.0
self.failures = []
def to_dict(self):
return {
'passed': self.passed,
'failed': self.failed,
'errors': self.errors,
'skipped': self.skipped,
'total': self.total,
'duration': self.duration,
'failures': self.failures
}
class TestRunner:
"""Base class for test runners."""
def __init__(self, target):
self.target = target
def run(self) -> TestResult:
raise NotImplementedError
class PytestRunner(TestRunner):
"""Run pytest tests."""
def run(self) -> TestResult:
result = TestResult()
try:
# Run pytest with verbose output and JSON report
cmd = [
'python', '-m', 'pytest',
self.target,
'-v',
'--tb=short'
]
process = subprocess.run(
cmd,
capture_output=True,
text=True,
timeout=60
)
# Parse output
output = process.stdout + process.stderr
lines = output.split('\n')
for line in lines:
if ' PASSED' in line:
result.passed += 1
elif ' FAILED' in line:
result.failed += 1
# Extract test name and failure info
test_name = line.split('::')[1].split(' ')[0] if '::' in line else 'unknown'
result.failures.append({
'test': test_name,
'message': 'See output for details'
})
elif ' ERROR' in line:
result.errors += 1
elif ' SKIPPED' in line:
result.skipped += 1
# Extract duration
if 'passed in' in line or 'failed in' in line:
try:
duration_str = line.split(' in ')[1].split('s')[0]
result.duration = float(duration_str)
except:
pass
result.total = result.passed + result.failed + result.errors + result.skipped
return result
except FileNotFoundError:
print("Error: pytest not found. Install with: pip install pytest", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
except subprocess.TimeoutExpired:
print("Error: Tests timed out after 60 seconds", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(f"Error running tests: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
class UnittestRunner(TestRunner):
"""Run unittest tests."""
def run(self) -> TestResult:
result = TestResult()
try:
cmd = [
'python', '-m', 'unittest',
'discover',
'-s', self.target,
'-v'
]
process = subprocess.run(
cmd,
capture_output=True,
text=True,
timeout=60
)
output = process.stdout + process.stderr
lines = output.split('\n')
for line in lines:
if ' ... ok' in line:
result.passed += 1
elif 'FAIL:' in line:
result.failed += 1
test_name = line.replace('FAIL:', '').strip()
result.failures.append({
'test': test_name,
'message': 'See output for details'
})
elif 'ERROR:' in line:
result.errors += 1
# Parse summary line
for line in reversed(lines):
if 'Ran ' in line and ' test' in line:
try:
result.total = int(line.split('Ran ')[1].split(' test')[0])
except:
pass
break
return result
except FileNotFoundError:
print("Error: unittest module not found", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(f"Error running tests: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
class JestRunner(TestRunner):
"""Run Jest tests."""
def run(self) -> TestResult:
result = TestResult()
try:
cmd = ['npx', 'jest', self.target, '--verbose']
process = subprocess.run(
cmd,
capture_output=True,
text=True,
timeout=60
)
output = process.stdout + process.stderr
lines = output.split('\n')
for line in lines:
if '✓' in line or 'PASS' in line:
result.passed += 1
elif '✕' in line or 'FAIL' in line:
result.failed += 1
# Parse summary
for line in lines:
if 'Tests:' in line:
parts = line.split(',')
for part in parts:
if 'passed' in part:
try:
result.passed = int(part.split()[0])
except:
pass
elif 'failed' in part:
try:
result.failed = int(part.split()[0])
except:
pass
result.total = result.passed + result.failed
return result
except FileNotFoundError:
print("Error: Jest not found. Install with: npm install --save-dev jest", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(f"Error running tests: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
def detect_framework(target):
"""Detect testing framework to use."""
# Check if it's a Python file
if target.endswith('.py') or os.path.isdir(target):
# Check for pytest markers
if os.path.isfile(target):
with open(target, 'r') as f:
content = f.read()
if 'import pytest' in content or '@pytest' in content:
return 'pytest'
elif 'import unittest' in content or 'class Test' in content:
return 'unittest'
else:
# Check for pytest.ini or setup.cfg
if os.path.exists('pytest.ini') or os.path.exists('setup.cfg'):
return 'pytest'
return 'unittest'
# Check if it's JavaScript
elif target.endswith('.js') or target.endswith('.test.js'):
return 'jest'
return 'pytest' # Default
def run_tests(target, framework=None, output_format='text'):
"""Run tests and format output."""
if not os.path.exists(target):
print(f"Error: Target '{target}' not found", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
# Detect framework if not specified
if framework is None:
framework = detect_framework(target)
# Create appropriate runner
if framework == 'pytest':
runner = PytestRunner(target)
elif framework == 'unittest':
runner = UnittestRunner(target)
elif framework == 'jest':
runner = JestRunner(target)
else:
print(f"Error: Unsupported framework '{framework}'", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
print(f"\nRunning tests with {framework}...")
print(f"Target: {target}\n")
# Run tests
result = runner.run()
# Output results
if output_format == 'json':
print(json.dumps(result.to_dict(), indent=2))
else:
print("=" * 60)
print("TEST RESULTS")
print("=" * 60)
print(f"Total: {result.total}")
print(f"Passed: {result.passed} ✓")
print(f"Failed: {result.failed} ✗")
if result.errors > 0:
print(f"Errors: {result.errors}")
if result.skipped > 0:
print(f"Skipped: {result.skipped}")
if result.duration > 0:
print(f"Duration: {result.duration:.2f}s")
print()
if result.failures:
print("FAILURES:")
for failure in result.failures:
print(f" - {failure['test']}")
if failure.get('message'):
print(f" {failure['message']}")
print()
# Summary
if result.failed == 0 and result.errors == 0:
print("✓ All tests passed!")
else:
print(f"✗ {result.failed + result.errors} test(s) failed")
print()
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Run and format test results')
parser.add_argument('target', help='Test file or directory to run')
parser.add_argument('--framework', choices=['pytest', 'unittest', 'jest'],
help='Testing framework to use (auto-detected if not specified)')
parser.add_argument('--format', choices=['text', 'json'], default='text',
help='Output format (default: text)')
args = parser.parse_args()
run_tests(args.target, args.framework, args.format)
if __name__ == '__main__':
main()