Update Version 3

Author: DSA Data Ops

Cap07/DesafioDSA/Missao1/missao1.ipynb

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+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# <font color='blue'>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 7</font>\n",
+    "\n",
+    "## Download: http://github.com/dsacademybr"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook: 3.8.8\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Versão da Linguagem Python\n",
+    "from platform import python_version\n",
+    "print('Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook:', python_version())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Missão: Implementar um algoritmo para determinar se uma string possui todos os caracteres exclusivos."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Nível de Dificuldade: Baixo"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Premissas\n",
+    "\n",
+    "* Podemos assumir que a string é ASCII?\n",
+    "     * Sim\n",
+    "     * Nota: As cadeias de caracteres Unicode podem exigir tratamento especial dependendo do seu idioma\n",
+    "* Podemos supor que há distinção entre maiúsculas e minúsculas?\n",
+    "     * Sim\n",
+    "* Podemos usar estruturas de dados adicionais?\n",
+    "     * Sim"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Teste Cases\n",
+    "\n",
+    "* None -> False\n",
+    "* '' -> True\n",
+    "* 'foo' -> False\n",
+    "* 'bar' -> True"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Algoritmo: Hash Map Lookup\n",
+    "\n",
+    "Manteremos um mapa hash (conjunto) para rastrear os caracteres únicos que encontramos.\n",
+    "\n",
+    "Passos:\n",
+    "* Faça um scan cada caracter\n",
+    "* Para cada caracter:\n",
+    "     * Se o caracter não existir em um mapa de hash, adicione o caractere a um mapa de hash\n",
+    "     * Senão, retorne False\n",
+    "* Retornar Verdadeiro\n",
+    "\n",
+    "Nota:\n",
+    "* Também podemos usar um dicionário, mas parece mais lógico usar um set, pois ele não contém elementos duplicados"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Solução"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class UniqueChars(object):\n",
+    "\n",
+    "    def has_unique_chars(self, string):\n",
+    "        # Implemente aqui sua solução"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Teste da Solução"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%%writefile missao1.py\n",
+    "from nose.tools import assert_equal\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class TestUniqueChars(object):\n",
+    "\n",
+    "    def test_unique_chars(self, func):\n",
+    "        assert_equal(func(None), False)\n",
+    "        assert_equal(func(''), True)\n",
+    "        assert_equal(func('foo'), False)\n",
+    "        assert_equal(func('bar'), True)\n",
+    "        print('Sua solução foi executada com sucesso! Parabéns!')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def main():\n",
+    "    test = TestUniqueChars()\n",
+    "    try:\n",
+    "        unique_chars = UniqueChars()\n",
+    "        test.test_unique_chars(unique_chars.has_unique_chars)\n",
+    "    except NameError:\n",
+    "        pass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "if __name__ == '__main__':\n",
+    "    main()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%run -i missao1.py"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Fim"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n",
+    "### Obrigado\n",
+    "\n",
+    "### Visite o Blog da Data Science Academy - <a href=\"http://blog.dsacademy.com.br\">Blog DSA</a>\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.8"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}