Помощь с кодом в чате с Алисой

3. and bin(x)[2:] == bin(x)[2:][::-1] - проверяем, является ли число палиндромом в двоичной системе:

• bin(x) превращает число в двоичную строку
• [2:] убирает префикс ‘0b’, который добавляется функцией bin()
• снова проверяем равенство строки самой себе перевернутой

4. Все числа, удовлетворяющие обоим условиям, добавляются в список, который затем выводится на экран.

По сути, код ищет числа, которые читаются одинаково слева направо и справа налево как в привычной нам десятичной системе (например, 121), так и в двоичной (например, 1111).

Результат выполнения: [1, 3, 5, 7, 9, 33, 99, 313, 585, 717, 7447]

Это числа, которые:

• Читаются одинаково в обе стороны в десятичной системе

• При переводе в двоичную систему тоже читаются одинаково в обе стороны

• Не превышают 1000

2. Динамическое программирование с мемоизацией:

from math import sqrt

fib_dict = {0: 0, 1: 1}

def fibonacci_dp(n):
    if n not in fib_dict:
        fib_dict[n] = fibonacci_dp(n-1) + fibonacci_dp(n-2)
    return fib_dict[n]

Этот метод сохраняет уже вычисленные значения в словаре, что исключает повторные вычисления.

3. Формула Бине (самый быстрый метод):

def fibonacci_binet(n):
    phi = (1 + sqrt(5)) / 2
    psi = (1 - sqrt(5)) / 2
    return int((phi**n - psi**n) / sqrt(5))

Этот метод вычисляет число Фибоначчи за константное время O(1), но может иметь небольшую погрешность для больших чисел из-за работы с плавающей точкой.

Рекомендую использовать итерационный метод или метод с мемоизацией - они обеспечивают хороший баланс между скоростью и точностью. Формула Бине хороша для быстрого получения одного числа, но может давать неточные результаты для больших n.

Для чисел Фибоначчи до 1000 итерационный метод будет самым надежным выбором.

def neighbors(arr, x, y, n):
   result = []
   row_start = max(0, x-n)
   row_end = min(len(arr)-1, x+n)
   col_start = max(0, y-n)
   col_end = min(len(arr[0])-1, y+n)
   
   for i in range(row_start, row_end+1):
       for j in range(col_start, col_end+1):
           if (i, j) != (x, y):
               result.append((i, j))
   return result

Основные изменения:

• Исправлена формула для col_end

• Добавлен +1 в range(col_start, col_end+1)

• Добавлена проверка if (i, j) != (x, y) для исключения центральной точки

Теперь функция будет корректно возвращать координаты всех соседей точки (x, y) в радиусе n, учитывая границы массива.

2. Замена строк на байты для экономии памяти

class Product:
    name: bytes
    price: int
    unit: bytes

shop.items = [Product(b"телефон", 20000, b"RUB")] * 200

3. Использование более компактных типов данных:

• Для цены можно использовать int вместо float
• Для unit можно использовать enum

4. Применение генератора вместо списка:

class Shop:
    def __init__(self):
        self.items = []
        
    def get_items(self):
        for item in self.items:
            yield item

5. Использование shared memory для повторяющихся данных:

from types import SimpleNamespace

shared_data = SimpleNamespace(
    name=b"телефон",
    unit=b"RUB"
)

class Product:
    def __init__(self, price):
        self.name = shared_data.name
        self.price = price
        self.unit = shared_data.unit

6. Оптимизация хранения списка товаров:

class Shop:
    def __init__(self):
        self.items = bytearray()
        self.price_list = array.array('i')

7. Использование pickle для сериализации при необходимости сохранения

8. Применение lazy loading для загрузки товаров по мере необходимости

9. Использование memoryview для работы с большими данными

10. Применение numpy массивов для числовых данных:

import numpy as np

class Shop:
    def __init__(self):
        self.prices = np.zeros(200, dtype=np.int32)
        self.names = [b"телефон"] * 200
        self.units = [b"RUB"] * 200

После применения этих оптимизаций размер объекта должен значительно уменьшиться. Особенно эффективным будет комбинация слотов, shared memory и numpy массивов для числовых данных.

Рекомендуется также провести профилирование памяти после каждой оптимизации, чтобы убедиться в эффективности внесенных изменений.

3. Если список не пуст, создается переменная total и инициализируется нулем:

• total = 0

4. Далее идет цикл for, который проходит по каждому числу в списке:

• for num in numbers:
• На каждой итерации число добавляется к переменной total
• total += num (это сокращенная запись для total = total + num)

5. После цикла вычисляется среднее значение:

• return total / len(numbers)
• len(numbers) возвращает количество элементов в списке
• total содержит сумму всех чисел
• Деление суммы на количество элементов дает среднее значение

Пример использования:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
average = calculate_average(numbers)
print(average)  # Выведет: 3.0

Важные моменты:

• Функция корректно обрабатывает пустой список
• Работает с любыми числовыми типами (целые числа, числа с плавающей точкой)
• Возвращает среднее значение в том же числовом типе, что и входные данные
• При делении используется точное деление (true division), поэтому результат может быть числом с плавающей точкой
• Это простая и эффективная реализация для подсчета среднего арифметического набора чисел.