为什么Python最适合竞争性编程

竞争性编程通常指使用适当数据结构的有效算法编写代码，从而测试程序员的多个技能水平。

通过算法和数据结构的帮助，你必须应用不同的逻辑来解决一个假设的编程问题。你不仅要解决问题，而且必须提供非常高效的解决方案，具有良好的时间和空间复杂度。

竞争性编程中的一个问题声明示例可能是：

给定一个长度为n且仅包含小写拉丁字母的字符串s。

字符串的子串是该字符串的连续子序列。因此，字符串“forces”是字符串“codeforces”的子串，但字符串“coder”不是。

你的任务是计算删除一段子字符串的方式，使得所有剩余的字符都相等（不同字符的数量为零或一）的方案数量。

保证s中至少有两个不同的字符。

请注意，你可以删除整个字符串并且它是正确的。还要注意，你应该删除至少一个字符。

要解决上面的问题，你可以使用任何编程语言。

现在的问题是，为什么Python适合竞争性编程呢？

阅读更多：Python 教程

速度

选择Python的原因之一是它可以极大地缩短编写代码所需的时间，相反，你可以花时间考虑需要用于解决问题的逻辑。

因为在这种类型的竞争中，时间是关键，程序员编写解决方案的速度越快，效果越好。因此，这里所说的速度是指程序员编写解决方案的速度，而不是Python语言的速度。

大量的库

Python带有各种标准库，这些库在竞争性编程中可以得到很好地利用。

以下是选择Python进行竞争性编程的其他常见原因列表 −

i. 常用内置函数：

• Python提供了大量常用函数，如count、min、max、sorted等。这些内置函数非常方便，使得编码者可以轻松跳过编写这些细微冗长过程的代码，这些细节常常很有用。此外，Python函数使用最佳算法进行编写。例如，sorted()函数使用Timsort排序算法，它在最坏情况性能下提供稳定排序的O(nlogn)。这是最好的排序算法之一，它提供了O(1)或恒定运行时间的最佳情况运行时间。

代码

#abs()
print(abs(-7))
#max()
print(max(2, 13, 4, 20))
#memoryview()
print(memoryview(bytes(9)))
#object()
o = object();print(type(o))
#pow()
print(pow(2,6))
#reversed
a = reversed([3, 13, 2, 1]); print(a)
#sorted()
print(sorted([9, 2, 4, 13, 7]))
#sum()
print(sum([2, 9, 12, 19]))
#type()
print (type([]))
print (type({}))
#zip()
print(set(zip([1,2],[3,4,5])))

ii. 列表推导式

• Python提供了最好的列表推导式之一。它允许我们编写通常需要5-20行的代码的1行代码。使用列表推导式，你可以有嵌套的循环和条件。

代码

#使用列表推导迭代字符串
l_string = [ letter for letter in 'Tutorialspoint' ]
print( l_string)
#列表推导式与Lambda函数
l_lambda = list(map(lambda x: x, 'Tutorialspoint'))
print(l_lambda)

输出

['T', 'u', 't', 'o', 'r', 'i', 'a', 'l', 's', 'p', 'o', 'i', 'n', 't']
['T', 'u', 't', 'o', 'r', 'i', 'a', 'l', 's', 'p', 'o', 'i', 'n', 't']

iii.标准库（有大优势）

• Python自带一个非常广泛的标准库，提供了广泛的功能。这些库带有几个数据结构，消除了手动实现它们的需要，还有非常重要的itertools库。
• 例如，您想生成一个列表的所有可能的排列并将其存储在另一个单个列表中，可以使用列表推导和itertools中的排列函数。

Python标准库

iv.各种各样的数据结构

• Python提供了一组大量的数据结构供您在编码中使用，包括字典、集合、元组、列表和许多其他标准包。

v.易于使用

Python语法易读，使用Python编码非常简单快捷。它基本上读起来像伪代码。

>>> print("hello world!")
hello world!
>>> sum([3, 4, 3,5])
15
>>> max(3, 4, 5, 13,2)
13
>>> min(3, 4, 5, 13, 2)
2