ARTS 打卡 Week 06

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发布于: 2020 年 07 月 05 日
每周完成一个 ARTS：
Algorithm: 每周至少做一个 LeetCode 的算法题
Review: 阅读并点评至少一篇英文技术文章
Tips: 学习至少一个技术技巧
Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章
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AlgorithmLC 102: Binary Tree Level Order Traversal
/*
 Runtime: 7 ms, faster than 6.43% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 Memory Usage: 40.8 MB, less than 5.44% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 */
static class Solution1 {
  public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
    List<List<Integer>> answer = new ArrayList<>();
    if (root == null) {
      return answer;
    }
    Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
    queue.offer(root);
    while (queue.size() != 0) {
      List<Integer> levelAnswer = new ArrayList<>();
      List<TreeNode> levelNode = new ArrayList<>();
      for (TreeNode node : queue) {
        levelAnswer.add(node.val);
        if (node.left != null) {
          levelNode.add(node.left);
        }
        if (node.right != null) {
          levelNode.add(node.right);
        }
      }
      queue.clear();
      queue.addAll(levelNode);
      answer.add(levelAnswer);
    }
    return answer;
  }
}
/*
 Runtime: 2 ms, faster than 16.72% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 Memory Usage: 40.7 MB, less than 8.69% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 */
static class Solution2 {
  public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
    List<List<Integer>> answer = new ArrayList<>();
    if (root == null) {
      return answer;
    }
    Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
    queue.offer(root);
    // 避免queue的addAll操作
    while (queue.size() != 0) {
      List<Integer> levelAnswer = new ArrayList<>();
      int qSize = queue.size();
      for (int i = 0; i < qSize; i++) {
        TreeNode tempNode = queue.poll();
        levelAnswer.add(tempNode.val);
        if (tempNode.left != null) {
          queue.offer(tempNode.left);
        }
        if (tempNode.right != null) {
          queue.offer(tempNode.right);
        }
      }
      answer.add(levelAnswer);
    }
    return answer;
  }
}
/*
 Runtime: 1 ms, faster than 60.85% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 Memory Usage: 40.7 MB, less than 7.08% of Java online submissions for Binary Tree Level Order Traversal.
 */
static class Solution3 {
  public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
    List<List<Integer>> answer = new ArrayList<>();
    if (root == null) {
      return answer;
    }
    // queue实现换成LinkedList
    Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(root);
    while (queue.size() != 0) {
      List<Integer> levelAnswer = new ArrayList<>();
      int qSize = queue.size();
      for (int i = 0; i < qSize; i++) {
        TreeNode tempNode = queue.poll();
        levelAnswer.add(tempNode.val);
        if (tempNode.left != null) {
          queue.offer(tempNode.left);
        }
        if (tempNode.right != null) {
          queue.offer(tempNode.right);
        }
      }
      answer.add(levelAnswer);
    }
    return answer;
  }
}
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Reviewhttps://developer.apple.com/documentation/storekit/in-app_purchase?language=objc
本周阅读了ios的storekit文档，体会到iOS的文档体系并不比Android好到哪里去。甚至更麻烦。
在开发时，碰到一个“Cannot connect to iTunes Store”问题，看文档、翻论坛，都找不到准确的解决方案。并且iOS无法看到storekit源码，一切解决方案都是靠猜。论坛里的解决方案也是充满玄学味道。
作为一个Android开发者，对这点很不习惯。
Tips本周学习到了一个iOS界面屏幕适配技巧。
我的业务场景是，有一个界面，界面元素宽高、间距会根据不同设备不同。与一位iOS同事请教后，对这个界面的UI代码做了如下重构：
凡是变化的界面数值，都封装成方法
以iPhone 6P为基准，其余设备的界面布局部分数值都是6P数据乘以屏幕宽度比例，从而实现按比例缩放
如宽度、高度：
#define scaleWidthRatio      UIScreen.mainScreen.bounds.size.width / 375.0
- (CGFloat)getBannerHeight {
    return 280 * scaleWidthRatio;
}
间距：
- (CGFloat)getFeatureViewBottom {
    if ([Utility iPhoneX]) {
        return -60.0;
    } else if (IS_SCREEN_WIDTH_414()) {
        return -21.0;
    } else {
        return -20.0;
    }
}
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Share《程序员修炼之道-第二版》优秀设计精髓一章阅读感悟：ETC与设计原则（模式）的关系是什么？
书中讲到优秀设计的精髓是ETC（更容易变更）。设计原则则是ETC的一个特例。比如，为什么单一职责很有用？因为一个需求变化仅体现为某个单一模式上的一个对应变化 --- 这就是ETC啊。
针对其它设计原则，我们也来看一看为什么它们的本质也是ETC。
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开闭原则（OCP）：设计良好的计算机软件应该易于扩展，同时抗拒修改。 
易于扩展本质上就是对变更的应对 -- 此谓ETC。
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里氏替换原则（LSP）：子类型替换不影响原有程序。
License会根据不同子类型计算授权费用。上述设计符合LSP。这种设计使得对License的扩展更容易，对Personal License和Business License的修改也更容易。 -- 此谓ETC
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依赖反转原则（DIP）：如果想要设计一个灵活的系统，在源代码层次的依赖关系中就应该多引用抽象类型，而非具体实现。
源码之间引用具体实现，会导致后续维护变得困难（更多的代码修改，意味着更高成本和风险）。反之，符合DIP的设计，也谓ETC。
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接口隔离原则（ISP）：任何层次的代码，不应依赖它不使用的方法。
依赖不使用的方法，就意味着关注焦点被扩大，会“注意力分散”，分散的后果，就是当这些方法变更时，可能会导致“被变更”，从而引入不稳定风险。反之，隔离关注焦点，可让每一部分都容易变更 -- 此谓ETC。
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从上述分析我们可以得到一个认识是：ETC是软件设计的一个基本价值观。当它具体表现在架构设计领域时，每一个设计原则，都是符合ETC的。
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发布于: 2020 年 07 月 05 日阅读数: 55
teoking

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Monkey plays software. 2018.11.28 加入
程序员。目前主要从事Android和iOS开发。
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