Algorithm

本周选择的算法题是：Detect Capital。

规则

We define the usage of capitals in a word to be right when one of the following cases holds:

All letters in this word are capitals, like "USA".
All letters in this word are not capitals, like "leetcode".
Only the first letter in this word is capital, like "Google".

Given a string word, return true if the usage of capitals in it is right.

Example 1:

Input: word = "USA"
Output: true

Example 2:

Input: word = "FlaG"
Output: false

Constraints:

1 <= word.length <= 100
word consists of lowercase and uppercase English letters.

Solution

class Solution:
    def detectCapitalUse(self, word: str) -> bool:
        isupper = word[-1].isupper()
        for i in range(len(word) - 2, -1, -1):
            if word[i].isupper() != isupper and (isupper or i != 0):
                return False
        return True

Review

Spotify System Architecture

内容和我想象的完全不一样，通篇如同广告软文一样充斥着各种各样的链接，此外就是一些废话，比如功能性需求和非功能性需求之间的差异，无非是 Usability、Reliability、Good Performance、Low latency 之类的。

文章中提到 Erik Bernhardsson 花了6年时间开发 Spotify 的音乐推荐算法，这篇 2013 年的文章 Model benchmarks 揭示了部分故事。

Spotify 作为顶级互联网公司还有两个著名的开源作品：

Annoy - 性能非常好的高维稠密向量聚类或距离检索算法
Luigi - 流式任务调度框架

Tip

尝试用 antd protable 实现一个复杂的场景，太方便了，不到30行代码就可以搞定~

Kotlin Native 支持的平台很全了：

JVM
JS
Android / Android NDK
Apple
Linux
Windows
WebAssembly

而且 Kotlin 可以跑在 JVM 上，也能调用 Java 代码，但 Kotlin 并不是 Java，借助于 LLVM，纯 Kotlin 代码能直接编译成平台原生代码，实现无 VM 跨平台。

一个 KMM 项目会默认创建三个目标平台：

common
android
iOS

它们之间的关系是：

common 存放通用代码，最核心的逻辑应该放在这里，如果想使用平台特定的能力/接口，可以借助 shortcuts 继承 common 来实现：

代码上就像这样：

// Common
expect fun randomUUID(): String

// Android
import java.util.*
actual fun randomUUID() = UUID.randomUUID().toString()

// iOS
import platform.Foundation.NSUUID
actual fun randomUUID(): String = NSUUID().UUIDString()

Kotlin 在 JetBrains 和 Google 的大力支持下，已经是一个很成熟的跨平台方案了，既有高级语言的特性，又能完美兼容平台本身的能力，希望未来能有更多像 Ktor 这样的库，持续建设生态。

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规则

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