每日一题——Python代码实现PAT甲级1006 Sign In and Sign Out（举一反三+思想解读+逐步优化）五千字好文

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Python-3.12.0文档解读

我的写法

代码点评

时间复杂度分析

空间复杂度分析

我要更强

优化建议

优化后的代码

时间复杂度和空间复杂度分析

优化说明

哲学和编程思想

抽象化（Abstraction）：

模块化（Modularity）：

效率优化（Efficiency Optimization）：

数据驱动（Data-Driven）：

迭代与增量开发（Iterative and Incremental Development）：

算法和数据结构的选择（Algorithm and Data Structure Selection）：

KISS原则（Keep It Simple, Stupid）：

DRY原则（Don't Repeat Yourself）：

单一职责原则（Single Responsibility Principle）：

测试驱动开发（Test-Driven Development）：

举一反三

题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/exam/problems/type/7?problemSetProblemId=994805516654460928&page=0

我的写法

# 读取输入的M，表示接下来会有M行输入数据
M = int(input())

# 初始化变量，用于记录解锁和锁定的人以及对应的时间
who_unlocked = ''
who_locked = ''
time_unlocked = 235959  # 初始化为最大可能的时间（23:59:59）
time_locked = 0  # 初始化为最小可能的时间（00:00:00）

# 循环M次，每次处理一行输入数据
for i in range(M):
    # 读取一行输入，分割成三个部分：id_num（人员编号），in_time（进入时间），out_time（离开时间）
    id_num, in_time, out_time = input().split()
    
    # 将时间字符串转换为整数，去掉冒号，方便比较
    in_time = int(in_time.replace(':', ''))
    out_time = int(out_time.replace(':', ''))
    
    # 如果当前记录的进入时间早于已知的最早进入时间，则更新最早进入时间和对应的人员编号
    if in_time < time_unlocked:
        time_unlocked = in_time
        who_unlocked = id_num
    
    # 如果当前记录的离开时间晚于已知的最晚离开时间，则更新最晚离开时间和对应的人员编号
    if time_locked < out_time:
        time_locked = out_time
        who_locked = id_num

# 输出最早进入和最晚离开的人员编号
print(f"{who_unlocked} {who_locked}")

代码点评

这段代码实现了从用户输入中读取一系列人员的进出记录，并找出最早进入和最晚离开的人员编号。以下是对代码的专业点评：

输入处理：代码通过input()函数读取用户输入，并使用split()方法分割输入数据，这使得代码具有良好的交互性和灵活性。
时间处理：将时间字符串转换为整数，以便于比较。这种转换简化了时间比较的逻辑，但需要注意时间格式的统一性，确保所有时间都能正确转换。
逻辑清晰：代码通过两个变量time_unlocked和time_locked分别记录最早进入和最晚离开的时间，逻辑清晰，易于理解。
变量初始化：time_unlocked初始化为最大可能的时间，time_locked初始化为最小可能的时间，这是合理的初始化策略，确保在第一次比较时能够正确更新。
输出格式：使用格式化字符串f"{who_unlocked} {who_locked}"输出结果，简洁明了。

时间复杂度分析

读取输入：每次读取一行输入，时间复杂度为O(M)，其中M是输入的行数。
字符串处理：每次处理一行输入中的时间字符串，时间复杂度为O(1)，因为每次操作都是固定的。
循环：外层循环执行M次，每次循环内部的时间复杂度为O(1)，因此总的时间复杂度为O(M)。

综上，这段代码的时间复杂度为O(M)。

空间复杂度分析

存储输入：每次循环中，存储三个变量（id_num, in_time, out_time），空间复杂度为O(1)。
存储结果：存储两个时间变量和两个人员编号变量，空间复杂度为O(1)。

由于空间复杂度不随输入规模M的增加而增加，因此这段代码的空间复杂度为O(1)。

总结，这段代码在时间和空间效率上都表现良好，逻辑清晰，适合处理此类问题。

我要更强

优化建议

输入优化：可以一次性读取所有输入，然后进行处理，这样可以减少每次读取输入的开销。
时间处理优化：可以使用更高效的数据结构（如字典）来存储人员和时间的关系，这样可以快速查找和更新。
逻辑优化：可以合并判断条件，减少不必要的比较。

优化后的代码

# 一次性读取所有输入，并分割成列表
all_inputs = [input().split() for _ in range(int(input()))]

# 初始化字典，用于存储每个人员的最早进入时间和最晚离开时间
person_times = {}

# 处理输入数据
for id_num, in_time_str, out_time_str in all_inputs:
    # 将时间字符串转换为整数
    in_time = int(in_time_str.replace(':', ''))
    out_time = int(out_time_str.replace(':', ''))
    
    # 如果人员编号不在字典中，初始化其时间记录
    if id_num not in person_times:
        person_times[id_num] = {'in_time': in_time, 'out_time': out_time}
    else:
        # 更新最早进入时间和最晚离开时间
        person_times[id_num]['in_time'] = min(person_times[id_num]['in_time'], in_time)
        person_times[id_num]['out_time'] = max(person_times[id_num]['out_time'], out_time)

# 找出最早进入和最晚离开的人员编号
earliest_in = min(person_times, key=lambda x: person_times[x]['in_time'])
latest_out = max(person_times, key=lambda x: person_times[x]['out_time'])

# 输出结果
print(f"{earliest_in} {latest_out}")

时间复杂度和空间复杂度分析

时间复杂度：读取所有输入的时间复杂度为O(M)，处理输入的时间复杂度为O(M)，查找最早进入和最晚离开的时间复杂度为O(M)。因此，总的时间复杂度为O(M)。
空间复杂度：存储所有人员的时间记录，空间复杂度为O(M)，其中M是输入的行数。

优化说明

输入优化：通过列表推导一次性读取所有输入，减少了多次调用input()的开销。
时间处理优化：使用字典存储每个人员的最早进入时间和最晚离开时间，可以快速查找和更新。
逻辑优化：通过字典的键值对存储，简化了更新逻辑，减少了不必要的比较。

这种优化方法在处理大量数据时更为高效，特别是在输入数据量较大时，能够显著提升性能。

哲学和编程思想

优化代码的过程中融入了多种哲学和编程思想，以下是一些主要的思想：

抽象化（Abstraction）：
- 通过使用字典来存储人员和时间的关系，抽象化了数据的存储和访问方式，使得代码更加简洁和易于理解。
模块化（Modularity）：
- 代码中的每个功能（如输入处理、时间转换、结果输出）都被模块化为独立的步骤，这有助于代码的维护和测试。
效率优化（Efficiency Optimization）：
- 通过一次性读取所有输入和使用字典来存储数据，减少了重复的输入操作和提高了数据访问的速度，体现了对程序运行效率的追求。
数据驱动（Data-Driven）：
- 代码的逻辑主要围绕数据处理展开，通过分析和操作数据来解决问题，这是数据驱动编程的体现。
迭代与增量开发（Iterative and Incremental Development）：
- 优化过程可以看作是一个迭代和增量的过程，每次优化都基于前一次的结果，逐步改进代码的性能和可读性。
算法和数据结构的选择（Algorithm and Data Structure Selection）：
- 选择合适的数据结构（如字典）来存储和操作数据，这是算法设计中的关键步骤，直接影响程序的效率。
KISS原则（Keep It Simple, Stupid）：
- 代码优化过程中尽量保持简单，避免过度复杂化，这有助于提高代码的可读性和可维护性。
DRY原则（Don't Repeat Yourself）：
- 通过抽象和模块化，避免了代码的重复，这是DRY原则的体现，有助于减少错误和提高代码质量。
单一职责原则（Single Responsibility Principle）：
- 每个函数或模块只负责一个功能，这有助于保持代码的清晰和易于维护。
测试驱动开发（Test-Driven Development）：

虽然代码中没有直接体现，但在实际开发中，优化后的代码应该通过测试来验证其正确性和性能，这是测试驱动开发的思想。

这些哲学和编程思想在优化代码的过程中相互交织，共同指导着代码的改进和优化。通过应用这些思想，可以提高代码的质量、效率和可维护性。

举一反三

掌握这些哲学和编程思想后，可以将它们应用到更广泛的编程场景中，以下是一些技巧和建议，帮助举一反三：

抽象化与模块化：
- 在设计程序时，尝试将复杂的问题分解为更小的、可管理的部分。每个部分应该负责一个明确的功能，并且可以独立测试和维护。
- 使用类和对象来封装数据和操作，这样可以提高代码的可重用性和可维护性。
效率优化：
- 分析代码中的瓶颈，通常是循环和数据处理部分。优化这些部分可以显著提高整体性能。
- 使用合适的数据结构和算法来解决问题。例如，如果需要频繁查找，使用哈希表（如Python中的字典）通常比列表更高效。
数据驱动：
- 当面对需要处理大量数据的问题时，考虑数据的特点和结构，设计适合的数据模型和处理流程。
- 使用数据库或数据存储服务来管理数据，这样可以更有效地处理和查询数据。
迭代与增量开发：
- 采用敏捷开发方法，将项目分解为多个小迭代，每个迭代都包含设计、编码、测试和反馈。
- 在每个迭代中，专注于实现最重要的功能，然后逐步添加更多功能。
算法和数据结构的选择：
- 学习和理解不同的算法和数据结构，了解它们的时间和空间复杂度，以及适用场景。
- 在解决问题时，首先考虑是否存在已知的算法或数据结构可以应用。
KISS原则：
- 编写代码时，尽量保持简单明了，避免过度设计。
- 使用清晰的命名和注释，确保代码易于理解和维护。
DRY原则：
- 避免在代码中重复相同的逻辑。如果发现重复，考虑将其抽象为一个函数或模块。
- 使用配置文件或环境变量来管理重复的设置，而不是在代码中硬编码。
单一职责原则：
- 确保每个函数、类或模块只做一件事，并且做好这件事。
- 当一个组件变得过于复杂时，考虑将其分解为更小的组件。
测试驱动开发：