《LeetCode Challenge》开源项目启动与配置教程
2025-04-25 19:48:41作者:柏廷章Berta
1. 项目目录结构及介绍
LeetCode Challenge开源项目的目录结构如下:
leetcode-challenge/
├── .gitignore # 用于指定Git应该忽略的文件和目录
├── .vscode # Visual Studio Code的工作区设置文件
├── Dockerfile # Docker构建文件,用于创建容器
├── LeetCodeSolutions # 存放LeetCode题目的解决方案
│ ├── 1.TwoSum # 第一个题目的解决方案
│ ├── 2.AddTwoNumbers # 第二个题目的解决方案
│ ...
│ └── README.md # 说明文件,介绍该目录下各个文件的内容
├── packages-lock.json # npm依赖项的锁定文件
├── package.json # 定义项目依赖和脚本
└── README.md # 项目说明文件,介绍项目的相关信息
.gitignore:用于配置Git忽略的文件和目录,如编译生成的临时文件、配置文件等。.vscode:Visual Studio Code的工作区设置,包含了代码编辑器的配置信息。Dockerfile:用于创建Docker容器,方便在不同环境中运行和部署项目。LeetCodeSolutions:存放所有LeetCode题目的解决方案,每个子目录对应一个题目的解法。packages-lock.json:npm依赖项的锁定文件,确保在不同环境中安装的依赖项版本一致。package.json:定义项目的依赖项、脚本和元数据。README.md:项目的说明文件,详细介绍项目的信息和使用方法。
2. 项目的启动文件介绍
此项目没有特定的启动文件,因为它是为解决LeetCode题目而设计的。通常,开发者会直接进入LeetCodeSolutions目录下的具体题目文件夹,查看或编写解决方案。
如果需要运行测试或者执行某些脚本,可以在package.json中定义相应的npm脚本。例如:
"scripts": {
"test": "jest" // 使用jest进行测试
}
然后,在命令行中运行npm test来执行测试。
3. 项目的配置文件介绍
项目的主要配置文件是package.json,它包含了项目的依赖项和脚本。以下是一个示例:
{
"name": "leetcode-challenge",
"version": "1.0.0",
"description": "A collection of solutions to LeetCode problems",
"main": "index.js",
"scripts": {
"test": "jest"
},
"dependencies": {
"jest": "^27.0.0"
},
"devDependencies": {},
"repository": {
"type": "git",
"url": "git+https://github.com/caio-andres/leetcode-challenge.git"
},
"keywords": [
"LeetCode",
"algorithm",
"challenge"
],
"author": "Caio Andres",
"license": "MIT"
}
name:项目的名称。version:项目的版本号。description:项目的描述。main:项目的入口文件(如果有)。scripts:定义项目的脚本,如测试脚本。dependencies:项目的生产依赖项。devDependencies:项目的开发依赖项。repository:项目的仓库信息。keywords:与项目相关的关键词。author:项目的作者。license:项目的许可证类型。
通过以上介绍,您应该可以开始使用并配置LeetCode Challenge开源项目了。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147