LeetCode Python 踩坑紀錄

用 Python 刷 LeetCode 本來應該是最輕鬆的選擇，語法簡潔、標準庫豐富。但有幾個細節讓我在某些題目上連錯好幾次，最後整理成這份紀錄，希望你不要踩同樣的坑。

這份筆記來自我的 GitHub repo chullin/leetcode，持續更新中。目前已完成 11 題，每題都嘗試用不同解法（Way1、Way2、Way3）來加深理解。

#1　pass by object reference（第 27 題）

這是我踩的第一個大坑。題目要求 in-place 修改陣列，我很直覺地寫：

bash

# ❌ 這樣寫無法修改原本的 list
nums = new_nums

Python 是 pass by object reference。nums = new_nums 只是把區域變數 nums 的指向改掉，原本傳進來的那個 list 完全沒有被動到。

正確做法是用切片賦值，直接修改原本那塊記憶體的內容：

bash

# ✅ 切片賦值才能真正改掉原本的陣列
nums[:] = new_nums

記住：nums[:] 是在操作「這個 list 的內容」，而 nums = 是在操作「這個變數指向誰」。兩件完全不同的事。

#2　整數除法與四捨五入（第 3643 題）

Python 3 的除法行為和很多語言不同，/ 一律回傳 float，而 // 才是整數除法：

bash

9 / 2   # → 4.5  (float)
9 // 2  # → 4   (integer, floor division)

# 需要 ceil/floor 時要 import math
import math
math.ceil(9 / 2)   # → 5
math.floor(9 / 2)  # → 4

四捨五入更要小心，Python 內建的 round() 使用「銀行家捨入法」（四捨六入五取偶），不是你想像中的普通四捨五入：

bash

round(2.5)  # → 2  (不是 3！)
round(3.5)  # → 4
round(4.5)  # → 4  (不是 5！)

如果你的答案需要「標準四捨五入」，用 math.floor(x + 0.5) 比 round() 更可靠。

#3　Python 的 Tuple Swap（第 3643 題）

這個是 Python 特有的語法糖，用來交換兩個變數超方便，在 Two Pointer 題型裡很常用：

bash

# 其他語言通常需要暫存變數
temp = list[a]
list[a] = list[b]
list[b] = temp

# Python 可以這樣寫
list[a], list[b] = list[b], list[a]

Python 會先把右邊打包成 tuple (list[b], list[a])，再同時 unpack 到左邊。這個「先求值右邊」的特性保證了交換的正確性，不需要暫存變數。

#4　Two Pointer 的思維（第 80、88 題）

做排序相關的題目時，in-place 操作幾乎都要用到 Two Pointer。關鍵是理解 slow / fast 兩個指針各自的職責：

bash

# slow：下一個有效值要放的位置
# fast：目前正在掃描的位置

# 第 88 題（Merge Sorted Array）：從後往前填
# 因為 nums1 後面有空間，從後面開始才不會蓋掉還沒處理的資料
p1, p2, p = m - 1, n - 1, m + n - 1
while p1 >= 0 and p2 >= 0:
    if nums1[p1] > nums2[p2]:
        nums1[p] = nums1[p1]
        p1 -= 1
    else:
        nums1[p] = nums2[p2]
        p2 -= 1
    p -= 1

第 80 題（Remove Duplicates II）的技巧是：因為每個元素最多出現兩次，陣列前兩個元素一定合法，所以 slow 從 index 2 開始，直接比較 nums[fast] 與 nums[slow - 2]。

#5　dict.get(key, default) 防 KeyError

在用 HashMap 計數時，第一次出現的 key 如果直接 count[char] += 1，會因為 key 不存在而拋出 KeyError。常見的解法有三種：

bash

# ❌ 直接操作不存在的 key → KeyError
count = {}
for char in s:
    count[char] += 1  # 第一次出現時 key 不存在，報錯！

bash

# ✅ 方法 1：dict.get(key, default)
count = {}
for char in s:
    count[char] = count.get(char, 0) + 1
# .get(char, 0) 的意思是：「取 count[char] 的值，如果不存在就回傳 0」

# ✅ 方法 2：defaultdict(int)
from collections import defaultdict
count = defaultdict(int)  # key 不存在時自動建立，預設值為 0
for char in s:
    count[char] += 1

# ✅ 方法 3：Counter（一行搞定）
from collections import Counter
count = Counter(s)  # 直接建好全部的計數

三種方法的語意相同，選擇看情境：
Counter 最簡潔，適合「一次性計算整個字串/陣列的頻率」。
defaultdict 適合「邊遍歷邊更新，還要做分組」（如 Group Anagrams）。
dict.get 不需要 import，適合在受限環境或想明確控制邏輯時使用。

#6　range(nums) 忘記 len()

在寫 Two Pointer 的 for 迴圈時，我犯過一個很低級的錯——把 list 本身傳給 range()：

bash

# ❌ range() 需要整數，不能傳 list
for fast in range(1, nums):
    ...
# TypeError: 'list' object cannot be interpreted as an integer

bash

# ✅ 取 list 的長度再傳給 range()
for fast in range(1, len(nums)):
    ...

這種錯誤 Python 會立刻拋出 TypeError，所以不難找到。但它說明了一個思維習慣問題：在 Python 裡 range(len(arr)) 幾乎是固定搭配，把它當成一個整體記住。

#7　Counter 迭代順序 ≠ 頻率排序

做 #347 Top K Frequent Elements 時，我以為迭代 Counter 就能按頻率由高到低取得元素，結果取到的是插入順序（Python 3.7+ dict 的預設行為），完全不是我要的結果。

bash

from collections import Counter

nums = [1, 1, 1, 2, 2, 3]
count = Counter(nums)

# Counter({'1': 3, '2': 2, '3': 1})  ← 印出來看起來是按頻率排
# 但這只是顯示格式，不代表迭代順序！

# ❌ 直接迭代取前 k 個
result = []
for num in count:     # 迭代順序是插入順序，不是頻率
    result.append(num)
    if len(result) == k:
        break
# 結果：取到的是最先出現的 k 個，不是頻率最高的 k 個！

bash

# ✅ 正確做法 1：most_common(k) 按頻率由高到低
[num for num, _ in count.most_common(k)]

# ✅ 正確做法 2：heapq.nlargest（O(n log k)，更快）
import heapq
heapq.nlargest(k, count.keys(), key=lambda x: count[x])

Counter 的 most_common() 才是按頻率排序的正確方法。如果不傳參數，會回傳全部元素按頻率排序的 list；傳入 k 只回傳前 k 個，效率更高。

"刷題的目的不是背解法，而是把各種思維模式內化成直覺。"

目前進度

目前以 NeetCode 150 的順序為主，已完成：

#1Two Sum

#12Roman to Integer

#9Palindrome Number

#53Maximum Subarray

#27Remove Element

#217Contains Duplicate

#242Valid Anagram

#49Group Anagrams

#2Add Two Numbers

#26Remove Duplicates from Sorted Array

#169Majority Element

#229Majority Element II

#347Top K Frequent Elements

* 每個藍點代表一種解法，目標是每題都找到至少兩種解法。

#1 pass by object reference（第 27 題）

#2 整數除法與四捨五入（第 3643 題）

#3 Python 的 Tuple Swap（第 3643 題）

#4 Two Pointer 的思維（第 80、88 題）

#5 dict.get(key, default) 防 KeyError

#6 range(nums) 忘記 len()

#7 Counter 迭代順序 ≠ 頻率排序

目前進度

看完有收穫嗎？

#1　pass by object reference（第 27 題）

#2　整數除法與四捨五入（第 3643 題）

#3　Python 的 Tuple Swap（第 3643 題）

#4　Two Pointer 的思維（第 80、88 題）

#5　dict.get(key, default) 防 KeyError

#6　range(nums) 忘記 len()

#7　Counter 迭代順序 ≠ 頻率排序