@silencht 其实我觉得挺明显的，可能你就是看花了吧。一般双下划线就是 py built-in 的，__name__/__import__/__slots__ 这种，单下划线一般就是库级别的。

另外如果你习惯翻文档的话，ctypes.Structure 下面第一个加黑加粗的就是 _fields_ 的说明。

写 python 不买游标卡尺的吗 XD

_fields_，一个下划线，你打成了两个

@ysc3839 这里是我简化过的可重现 demo，实际上 rewrite 是在一个 if 块里面，匹配到爬虫 UA 才会 rewrite 。谢谢你。

@superrichman 谢谢回答，但是好像不是这样的 XD

在 stackoverflow 上有大佬解释了下，大概是；
rewrite 部分匹配到的组，在计算 replacement 时由于懒计算会再进行 map 部分的匹配，如果正则匹配成功 $1 就会被重置，因此 $1 会变为空串。这里可以用命名组解决：

rewrite ^/(?<myuri>.*)$ /prerendered/$locale/$myuri last;

n 皇后问题是 NP 完全问题，经典计算机最佳时间复杂度是 O(n!)，Rounak Jha, 2018 [1] 提出一种基于量子计算的算法，其时间复杂度为 O(N^3)，空间复杂度 O(N^2) 并在 IBM 量子实验平台上进行了模拟。

[1] A Novel Quantum N-Queens Solver Algorithm and its Simulation and Application to Satellite Communication Using IBM Quantum Experience. arXiv:1806.10221

py str 不可变，如果要拼接字符串，类似 java 的 sb，用 List[str] 再 join 。

刚随便 roll 了一道 middle （ 583 ），提交 RE 一次，第二次 AC （ 99.74%/100%）；
从 roll 到 middle+开 IDE 、拉题回来推公式+调试+提交一共耗时 6:40 ；
这个时间应该是我一看就有思路（ DP ）+ 模板很熟情况下的比较好的时间了。

https://github.com/gwy15/leetcode/commit/85a2e11654abc8262d2751badf4b767908eca217

@Shazoo
你仔细再想想？

这个 reduce 如果写成（其他语言的）
it = zip()
reduce((a, b) => {a.extend(b); return a;}, it, [])
那确实是 O(n) 的。

但是这个写的是 reduce(operator.add, it)，那执行的就是 a = a + b，a 和 b 都是 tuple，这不是 N^2 是什么？

@mind3x 随口一说？
这个 reduce 展开就是
it = zip()
v: Tuple = next(it)
for pair in it:
....v = v + pair
return v

您来分析下这个是您说的 O(N) 吗？您觉得 python 还会把 v = v+pair 优化成 v.extend(pair) 吗？

@Shazoo
list slice -> O(N)
zip -> O(N)
reduce -> N * O(tuple.add)
tuple.add -> N

正常的写法：空间（额外） O(1)，时间 O(n)
你的“一行”写法：空间（额外） O(n)，时间 O(n^2)，伴随大量 GC

我写了个 benchmark，你的“一行解法”仅仅 n=100k 的规模，就要 30s 一次，对比正常写法 24ms，慢了一千倍以上。

https://imgchr.com/i/UzxYLQ

https://gist.github.com/gwy15/22616306f560f65d77b6ca23954e91a3

你当然可以说“题目就是 n~500，这么写也能过”。能过是一回事，明明有性能更好也更好理解的代码不用，非要这么写，那以后系统瓶颈的时候你是打算拿着 cProfile 慢慢找瓶颈吗？

至于拿 leetcode 的排行说性能，leetcode 的运行时间打底就是 40ms，能说明啥？你加个 time.sleep(0.03) 都可能是 40ms 。

拿高阶函数写又不是什么很有优越感的事情，楼主上来就“杠精”、“不懂 python3”、“不了解高阶函数”、“不要出来秀智商”，这个行为让人觉得很莫名其妙。

@doraemon1293 super 是根据 MRO 链走的，不是“父类”。

上面有点笔误
Third -> First -> Second -/-> Base
>>> second
>>> first
>>> third

调用 super() 的时候实际上会跟随 MRO 进行链式调用，在这个例子里面，调用链是（从左到右宽度优先搜索）
`Third` -> `First` -> `Second` -> `Base` -> `object`
可以用 `Third.mro()` 查看。

因此，在调用的时候，Third.__init__ 里面 super().__init__() 实际调用的是 Second.__init__(self)，而 Second.__init__ 里面没有继续调用 super，所以 Base 的 __init__ 没有调用。

没看懂你定义的“随意随机”是什么意思，我描述下我的理解。

矩阵 A_ij 是 5x5 的矩阵，选出其中若干行，将行向量相加，得到 a，要求 a_0 > 1, a_1 > 2, etc.

如果是每行 01 选择的话直接位运算就行，2^5 复杂度；
如果是每行都可以若干次选择（线性组合），那就解五元线性不等式就行了，找本优化方面的书看。

两个月就回收，如果出去访学就一学期了至少四个月……