в поддержку канала ) надеемся на, то, что народ поддержит эту работу)

Таких бы видосов побольше.Тема собесов очень важна

Вот хороший собес, полезный для просмотра. Все объяснили, достаточно глубоко. Собесы с реальными джунами часто не дают хороших ответов на вопросы. Спасибо, полезно!

Я думал парня на синьора собеседуют, а потом «ну когда найдешь свою первую работу..»

Класс, обязательно посмотрю:)

Хороший собес! Респект ребятам, которые это делают, молодцы. Еще бы тайм коды на видео добавили - супер чудесно бы было. Сервис для перезентаций тоже понравился

Очень полезное интервью и разбор вопросов. Спасибо за такое развернутое видео! Продолжайте в таком же духе!

Прошел три курса "Поколения Python" и привык к конкретным ответам, решая задачи. Точно такая задача про словарь из двух списков была у Пронина, я решил прям как на видео. А по итогу сказали надо расширять сознание, и если списки не равны нельзя терять данные. Необходимо при большем количестве ключей использовать например zip_longest. А если остались не используемые значения их например в отдельный список или в отдельный ключ.

Классные у вас курсы ребят, именно благодаря ним и выучил питон

Рубрика огонь)) Больше подобных видосов Тимур)

шикарное интервью, больше похоже на интересную дискуссию

Отличное видео, очень полезная информация и очень грамотно раскрыто, узнал для себя некоторые новые моменты)

привет, привет. открыл видео на этом канале в первый раз и уже участник команды)))

Приветствую. Как называется плагин автозаполнения для Pycharm ? Стандартно он вроде не так работает.

2:47 в банковских системах обычно используют integer, и там нет такого понятия, как копейки и тому подобное

Классный контент, с удовольствием посмотрел. Многое из внутренностей питона для меня оказалось открытием, а задачку в конце я решил за секунды после ее озвучивания. Но я понимаю, что смотрю это спокойно на диване, а в реале мог бы и потеряться. Даже еще бы предложил метод пузырьковой сортировки для более быстрого обегания границы между нулями и единицами. Т.е. найти последний 0 в первой строке и последний 0 в последней строке, посчитать средний наклон спуска по диагонали... Но в 999 из 1000 случаев это на самом деле не нужно. Тем более питон это не про скорость.

Я не понял - кто кого собеседовал...

в матрицах в первом проходе можно и бинарным поиском найти) но это так, в порядке интереса

в целом интервью очень приятное. "рядовым программистам комплексные числа никогда не потребуются" -- но при этом пару минут убили на обсуждение... а в сумме на обсуждение float/decimal убили минут пять. интервьюер сильно влюбился в слова "гомо/гетерогенный". к чему бы это ))) всегда поражает, как с одной стороны люди в матрице нули ищут, а с другой -- не знают, что такое "+=". и ещё более забавно, когда человек, писавший на с# говорит, что поведение "+=" неочевидно...

Ого, вы теперь еще и собесы делаете - вообще респект. А кто ведущий? Не шахматный ли человек-матрица, случаем? :D P.S. А Эдуарду респект - сразу видно, что разбирается во внутрянке Питона. Зачет.

Про finally и отключение э-ва. Скорость света 300000 км/с. Или 300 км за 1 мс (милисекунду) - Если, допустим, электростанция находится от нас в 3000 км и на ней произошла авария, то свет у нас погаснет только через 10 мс. И если наш код выполняется быстрее, чем 10 мс - то finally имеет шансы быть выполненным.

шедевро питон

🤟

Tough guys. Really.

Вот мое исполнение: def count_zeros(arr: list): if len(arr) == 1: return arr[0].count(0) if len(arr[0]) == 1: return len(arr) - sum([x[0] for x in arr]) c = 0 for i in range(min(len(arr), len(arr[0]))): if arr[i][i]: break c += 1 part1 = [row[:c] for row in arr[c:]] part2 = [row[c:] for row in arr[:c]] return c ** 2 + count_zeros(part1) + count_zeros(part2)

хороший собес

А где ссылка на статью про +=?

Не увидел ссылку, которую говорил, что кинешь на 21.15мин, или просто не нашел

еееееееееееееееееееееееее!!!!!!!!!!!!

Это точно на Джуна собес😮?

привет, а где страничка обещанная на 20:06 страничка?

Как я решил задачу с матрицей: def count_zeros(m): c = 0 i = len(a[0]) for x in a: i = x[0:i].count(0) c += i return c В каждой строке количество нулей (которые только в начале) не больше, чем в предыдущей, таким образом, мы постепенно будем проверять все меньшую и меньшую часть (срез) строки, так как всю строку проверять смысла нет. Я не сделал никаких проверок на единицу в цикле, так как(по моему мнению) сами эти проверки отнимают время. Подскажите, какую скорость имеет данный алгоритм?

Помимо лайка, добавлю комментарий)

видимо перенервничал Эдуард, на последнюю задачку можно было так же легко сделать с ходу используя индексы))) sum(row.index(1) for row in matrix)

если сейчас такие джуны, то я сочувствую тем кто пытается войти в айти) чувак тянет на мидл + пятилетней давности

Задача с матрицей Ментр сообщает, что можно работать с индексами Тогда почему нельзя представить матрицу как typle a = ((0, 0, 1, 1), (0, 0, 1, 1), (0, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1)) summ = 0 а для подсчета сделать так? for i in a: summ += i.index(1) тут ведь так же сложность линеная

Не совсем понял чем не угодил проход циклами по всем строкам матрицы для выявления всех нулей. Сколько раз я уже видел такое, да код красивый, но черт ногу сломит в логике, вместо того что бы написать на 2 строки больше но зато все понятно как в азбуке. Никогда не понимал этого.

С листами и кортежами слишком оверлоад. Не правильно так делать. Это лишь две "почти одинаковые структуры данных" Динамические масив для листа и статический для кортежа. И от туда уже выходит их юз кейс. Человек ответил что итерация через кортеж быстрее что не являеться правдой. ВО первых бенчмарк написать 30 секунд и посмотреть что они одинаковые и даже чаще выигрывает лист(но это зависит от рантайма). Второе чисто знать их структуру что тоже дает ответ что в инетрации как и аксесе нету быстрее или медленее. Пустую аллокацию лист не итерирует.

def count_zeros(matrix): return sum(i.index(1) if 1 in i else len(i) for i in matrix)

Постановка

39:52 Проверил в VS code, вывело это: [10, 'a'] [123] [10, 'a'] Собственно, получается Тимур неправильно сказал, что в первом выводе будет только 10. Или в чем проблема?

def count_zeros(mat): zeroes = 0 for i in range(len(mat)): for j in range(len(mat[i])): if mat[i][j] == 0: zeroes += 1 else: break return zeroes так красивее , нет ?

кортЕжи

Нафига думать если есть консоль, с такими работодателями даже не общаюсь.

шарлотан

никогла не понимал, зачем на инженерном языке решать алгозадачи, вам java мозги жмёт?

27:40 какая компеляция? он о чем? питон интерпритируемый, там все во время выполнения делается

ЭлсЭ, прям коробит от этого косноязычия!! Else [els] Откройте словарь, все названия идут из английского. ну реально невозможно это слушать

Ребята, ну выучите, наконец, как правильно произносить else и прочие английские слова! Так режет ухо, что хочется спросить кто вас так научил? Или сами решили за англичан так произносить? А самое страшное, что свою неграмотность вы ещё и мультиплицируете!

Очередное тупое собеседование. Важны не знания основ, а мышление программиста. Выучить язык при необходимости ума большого не надо, а вот интеллект важен всегда. Короче, очередной эйчаровский тупизм.

И прямо со старта... >>> import decimal >>> a = decimal.Decimal(0.3) >>> b = decimal.Decimal(0.1) >>> a + a + a + b Decimal('0.9999999999999999722444243843') >>> >>> 0.3 + 0.3 + 0.3 + 0.1 0.9999999999999999 >>> Разницы в результате тупо нет, те же самые 16 девяток после точки, а потом неестественный хвост как бы приклеен. Ну, раз кому-то неправильный результат с колбасой в 28 знаков милее -- дело хозяйское. В данном случае "точность" означает "подробность", но никак не "правильность". Что в регистрах, что в ячейках оперативки одна и та же двоичная система, иначе и быть не может. Так что если считать десятичные дроби, нужен не компьютер, а калькулятор. И кортеж со списком длиной даже в миллион -- при линейном чтении разница в районе седьмого-восьмого знака после точки. А поиск элемента по индексу / индекса по значению в коллекции на 10 тысяч оказался тоже весьма неоднозначным. import random lst = [*range(10000)] random.shuffle(lst) tpl = tuple(lst) indexes = [*range(10000)] random.shuffle(indexes) @halt def list_item_by_index(): for x in indexes: a = lst[x] @halt def list_index_of_item(): for x in indexes: a = lst.index(x) @halt def tuple_item_by_index(): for x in indexes: a = tpl[x] @halt def tuple_index_of_item(): for x in indexes: a = tpl.index(x) list_item_by_index(), list_index_of_item() tuple_item_by_index(), tuple_index_of_item() Результаты: list_item_by_index time: 00 h 00 min 0.00274250 s list_index_of_item time: 00 h 00 min 1.06715661 s tuple_item_by_index time: 00 h 00 min 0.00153810 s tuple_index_of_item time: 00 h 00 min 1.17664792 s Ну и создание кортежа командой tuple из генератора тоже медленнее, чем comprehension. А что там насчёт преимуществе кортежа по памяти? >>> tuple([*range(1000000)]).__sizeof__() 8000024 >>> [*range(1000000)].__sizeof__() 8000040 >>> Есть разница))) Но это надо создавать списки/кортежи длиной в 1-3 элемента, а числом в легионы, чтобы профит ощутить.