|
| 1 | +{ |
| 2 | + "cells": [ |
| 3 | + { |
| 4 | + "cell_type": "markdown", |
| 5 | + "metadata": {}, |
| 6 | + "source": [ |
| 7 | + "# <font color='blue'>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 7</font>\n", |
| 8 | + "\n", |
| 9 | + "## Download: http://github.com/dsacademybr" |
| 10 | + ] |
| 11 | + }, |
| 12 | + { |
| 13 | + "cell_type": "markdown", |
| 14 | + "metadata": {}, |
| 15 | + "source": [ |
| 16 | + "## Missão: Implementar um algoritmo para determinar se uma string possui todos os caracteres exclusivos." |
| 17 | + ] |
| 18 | + }, |
| 19 | + { |
| 20 | + "cell_type": "markdown", |
| 21 | + "metadata": {}, |
| 22 | + "source": [ |
| 23 | + "## Nível de Dificuldade: Baixo" |
| 24 | + ] |
| 25 | + }, |
| 26 | + { |
| 27 | + "cell_type": "markdown", |
| 28 | + "metadata": {}, |
| 29 | + "source": [ |
| 30 | + "## Premissas\n", |
| 31 | + "\n", |
| 32 | + "* Podemos assumir que a string é ASCII?\n", |
| 33 | + " * Sim\n", |
| 34 | + " * Nota: As cadeias de caracteres Unicode podem exigir tratamento especial dependendo do seu idioma\n", |
| 35 | + "* Podemos supor que há distinção entre maiúsculas e minúsculas?\n", |
| 36 | + " * Sim\n", |
| 37 | + "* Podemos usar estruturas de dados adicionais?\n", |
| 38 | + " * Sim" |
| 39 | + ] |
| 40 | + }, |
| 41 | + { |
| 42 | + "cell_type": "markdown", |
| 43 | + "metadata": {}, |
| 44 | + "source": [ |
| 45 | + "## Teste Cases\n", |
| 46 | + "\n", |
| 47 | + "* None -> False\n", |
| 48 | + "* '' -> True\n", |
| 49 | + "* 'foo' -> False\n", |
| 50 | + "* 'bar' -> True" |
| 51 | + ] |
| 52 | + }, |
| 53 | + { |
| 54 | + "cell_type": "markdown", |
| 55 | + "metadata": {}, |
| 56 | + "source": [ |
| 57 | + "## Algoritmo: Hash Map Lookup\n", |
| 58 | + "\n", |
| 59 | + "Manteremos um mapa hash (conjunto) para rastrear os caracteres únicos que encontramos.\n", |
| 60 | + "\n", |
| 61 | + "Passos:\n", |
| 62 | + "* Faça um scan cada caracter\n", |
| 63 | + "* Para cada caracter:\n", |
| 64 | + " * Se o caracter não existir em um mapa de hash, adicione o caractere a um mapa de hash\n", |
| 65 | + " * Senão, retorne False\n", |
| 66 | + "* Retornar Verdadeiro\n", |
| 67 | + "\n", |
| 68 | + "Nota:\n", |
| 69 | + "* Também podemos usar um dicionário, mas parece mais lógico usar um set, pois ele não contém elementos duplicados" |
| 70 | + ] |
| 71 | + }, |
| 72 | + { |
| 73 | + "cell_type": "markdown", |
| 74 | + "metadata": {}, |
| 75 | + "source": [ |
| 76 | + "## Solução" |
| 77 | + ] |
| 78 | + }, |
| 79 | + { |
| 80 | + "cell_type": "code", |
| 81 | + "execution_count": 1, |
| 82 | + "metadata": { |
| 83 | + "collapsed": true |
| 84 | + }, |
| 85 | + "outputs": [], |
| 86 | + "source": [ |
| 87 | + "class UniqueChars(object):\n", |
| 88 | + "\n", |
| 89 | + " def has_unique_chars(self, string):\n", |
| 90 | + " # Implemente aqui sua solução" |
| 91 | + ] |
| 92 | + }, |
| 93 | + { |
| 94 | + "cell_type": "markdown", |
| 95 | + "metadata": {}, |
| 96 | + "source": [ |
| 97 | + "## Teste da Solução" |
| 98 | + ] |
| 99 | + }, |
| 100 | + { |
| 101 | + "cell_type": "code", |
| 102 | + "execution_count": 2, |
| 103 | + "metadata": {}, |
| 104 | + "outputs": [ |
| 105 | + { |
| 106 | + "name": "stdout", |
| 107 | + "output_type": "stream", |
| 108 | + "text": [ |
| 109 | + "Overwriting missao1.py\n" |
| 110 | + ] |
| 111 | + } |
| 112 | + ], |
| 113 | + "source": [ |
| 114 | + "%%writefile missao1.py\n", |
| 115 | + "from nose.tools import assert_equal\n", |
| 116 | + "\n", |
| 117 | + "\n", |
| 118 | + "class TestUniqueChars(object):\n", |
| 119 | + "\n", |
| 120 | + " def test_unique_chars(self, func):\n", |
| 121 | + " assert_equal(func(None), False)\n", |
| 122 | + " assert_equal(func(''), True)\n", |
| 123 | + " assert_equal(func('foo'), False)\n", |
| 124 | + " assert_equal(func('bar'), True)\n", |
| 125 | + " print('Sua solução foi executada com sucesso! Parabéns!')\n", |
| 126 | + "\n", |
| 127 | + "\n", |
| 128 | + "def main():\n", |
| 129 | + " test = TestUniqueChars()\n", |
| 130 | + " try:\n", |
| 131 | + " unique_chars = UniqueChars()\n", |
| 132 | + " test.test_unique_chars(unique_chars.has_unique_chars)\n", |
| 133 | + " except NameError:\n", |
| 134 | + " pass\n", |
| 135 | + "\n", |
| 136 | + "\n", |
| 137 | + "if __name__ == '__main__':\n", |
| 138 | + " main()" |
| 139 | + ] |
| 140 | + }, |
| 141 | + { |
| 142 | + "cell_type": "code", |
| 143 | + "execution_count": 3, |
| 144 | + "metadata": {}, |
| 145 | + "outputs": [ |
| 146 | + { |
| 147 | + "name": "stdout", |
| 148 | + "output_type": "stream", |
| 149 | + "text": [ |
| 150 | + "Sua solução foi executada com sucesso! Parabéns!\n" |
| 151 | + ] |
| 152 | + } |
| 153 | + ], |
| 154 | + "source": [ |
| 155 | + "%run -i missao1.py" |
| 156 | + ] |
| 157 | + }, |
| 158 | + { |
| 159 | + "cell_type": "markdown", |
| 160 | + "metadata": {}, |
| 161 | + "source": [ |
| 162 | + "## Fim" |
| 163 | + ] |
| 164 | + }, |
| 165 | + { |
| 166 | + "cell_type": "markdown", |
| 167 | + "metadata": {}, |
| 168 | + "source": [ |
| 169 | + "### Obrigado - Data Science Academy - <a href=http://facebook.com/dsacademy>facebook.com/dsacademybr</a>" |
| 170 | + ] |
| 171 | + } |
| 172 | + ], |
| 173 | + "metadata": { |
| 174 | + "kernelspec": { |
| 175 | + "display_name": "Python 3", |
| 176 | + "language": "python", |
| 177 | + "name": "python3" |
| 178 | + }, |
| 179 | + "language_info": { |
| 180 | + "codemirror_mode": { |
| 181 | + "name": "ipython", |
| 182 | + "version": 3 |
| 183 | + }, |
| 184 | + "file_extension": ".py", |
| 185 | + "mimetype": "text/x-python", |
| 186 | + "name": "python", |
| 187 | + "nbconvert_exporter": "python", |
| 188 | + "pygments_lexer": "ipython3", |
| 189 | + "version": "3.6.4" |
| 190 | + } |
| 191 | + }, |
| 192 | + "nbformat": 4, |
| 193 | + "nbformat_minor": 1 |
| 194 | +} |
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