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先來解答昨天的問題吧！

1. 我們可以使用randint(1, 100)，或者使用int(1 + random() * 100)來取得亂數值。

from random import randint
ans, guess = randint(1, 100), 0
l, r = 1, 100
while ans != guess:
    try:
        guess = int(input('\n請在' + str(l) + '到' + str(r) + '之間猜一個數:'))
    except: # 加入continue，直接跳過後面的範圍處理，回到迴圈的開頭
        print('請輸入正常的數字，不要加其他字母或符號呦！')
        continue
    if guess < l or guess > r: # 超出範圍的部分同樣也要跳過(當然，也可以用elif和下面的判斷連起來)
        print('請輸入正確範圍內的數字！')
        continue
    if guess < ans:
        print('您猜的數字比答案還要小，請再猜大一點~')
        l = guess + 1
    elif guess > ans:
        print('您猜的數字比答案還要大，請再猜小一點~')
        r = guess - 1
print('恭喜你猜出答案啦！')

2. 為了要避開，我們可以先生成一個串列，範圍為1~100並且去除掉avoid_lt的值。

from random import choice
avoid_lt = [4, 14, 44, 94]
ans_lt = [i for i in range(1, 101) if i not in avoid_lt] # 在列表生成式中使用if來處理要跳過的值
ans, guess = choice(ans_lt), 0

在上一篇我們用了一些匯入的模組及套件以後，
今天我們再花一點時間進一步來介紹Python的標準程式庫！
在Python當中有很多已經做好的函式，只需要匯入就可以使用囉！
在實作一些功能前，有時候不妨先查一下是否有適用的函式可用。

但有一點很重要的要先提到：
請不要造一輛車子以後只拿輪子，這會很沒效率。
為什麼呢？
因為當我們造一輛車子的時候會耗費大量的時間，
但如果我們只是要一個輪子的話，
我們應該去尋找專門製作輪子的方式，而非造車拔輪。
所以讀者在使用函式的時候，都要盡量去留意當前自己的目標是什麼，
避免耗費過多時間讓Python在不必要的部分計算。

首先我們來介紹defaultdict()。
先前我們介紹過字典，假設我們現在有一個字典名為dic，
當我們使用dic[key]時，如果這個key並不在字典裡，
會發生什麼事情呢？
答案是：會產生錯誤！

>>> dic = {}
>>> dic['XD']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'XD'

為了處理這個問題，我們有幾種方式：

1. 每次檢查if key in dic，存在的話，再做其他的事情。
2. 如果我們有一些預設的狀況的話，例如要存放key出現的次數，那可以使用get()。
   get()的第一個參數放入要找的key，第二個位置放入預設的value值，
   如果這個key不存在於字典，就使用後面給定的value做為結果；
   如果存在的話，當然就用對應到的value。

>>> dic.get('XD', 0) 
0

3. defaultdict()

>>> from collections import defaultdict
>>> cnt = defaultdict(int)
>>> cnt[3]
0
>>> cnt['XD']
0
>>> cnt['a']=1
>>> cnt.get('a')
1
>>> cnt.get('XD')
0

在defaultdict中，當key沒有被指定value時，
就會採用初始化時預設給進去的東西：
寫int代表預設值為0、寫list代表預設為空串列、寫dict表預設為空字典...以此類推。
省略參數的時候，會被設定為None，也就是什麼都沒有的意思，
但這麼一來，就又會回到一般字典對於不存在的key會報錯的狀況。
給進去的東西還有其他的用法，有興趣的讀者也可以再深入研究。

接著我們來看看Counter()。
顧名思義，Counter()基本上就是用來計算什麼東西出現幾次用的，
它是屬於collections裡面的一部分，
我們直接來看範例：

>>> from collections import Counter
>>> scores = [35,70,10,20,35,70,70]
>>> score_counter = Counter(scores) # 將list代入，即可產生一個Counter型態的東西
>>> score_counter
Counter({70: 3, 35: 2, 10: 1, 20: 1}) # 為當中的元素計數
>>> names = ['James', 'Michael', 'Ted', 'James', 'Leo']
>>> Counter(names) # str也可以使用
Counter({'James': 2, 'Michael': 1, 'Ted': 1, 'Leo': 1}) 
>>> score_counter.most_common() # most_common()會按由大到小的出現次數來排序
[(70, 3), (35, 2), (10, 1), (20, 1)]
>>> score_counter.most_common(2) # 代入的值代表要取幾個數
[(70, 3), (35, 2)]

除了範例提到的基本以外，兩個Counter之間可以做加、減，
結果就是將對應的key出現的次數加總及相減。(相減時小於等於0的部分會去掉)
使用&和|則會像set一樣取得交集和聯集。

前面包含了dict及defaultdict的部分，
都有一個特點：它不一定按照原先順序排列。
那麼如果你真的很在意一開始的順序呢？
我們可以使用OrderedDict()來處理。

>>> scores = OrderedDict([('James', 80), ('Andy', 70), ('Curry', 100)]) # 每組要用tuple處理
>>> scores
OrderedDict([('James', 80), ('Andy', 70), ('Curry', 100)]) # 按進去的順序，取出也會相同
>>> for s in scores:
...     print(s)
...
James
Andy
Curry

當我們在練習LeetCode寫題目時，
常常會需要使用到stack(堆疊)或queue(佇列)這兩種資料結構，
前者通常使用list即可，後者則一般會使用deque。
(理論上念做deck，但我都習慣念de-queue)

deque是一個雙向的序列，
可以從開頭或結尾傳入或取出資料。
我們直接來看範例：

>>> from collections import deque
>>> s = 'abcde'
>>> deque(s) # 直接將字換成deque
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> d = deque(s)
>>> scores
>>> d.popleft() # 從左邊取出
'a'
>>> d.popleft()
'b'
>>> d.pop() # 從右邊取出
'e'
>>> d.append('XDFES')
>>> d
deque(['c', 'd', 'XDFES'])
>>> d.appendleft('YES')
>>> d
deque(['YES', 'c', 'd', 'XDFES'])

由於從右邊處理才是一般常見狀態，
所以無論是append或pop，
在往左時都會加上一個left，
藉以區分兩者差別。

如果對於資料結構、演算法、LeetCode有興趣的話，
也歡迎看看去年的鐵人賽發文，或者查筆者的Medium系列文章!
由於這些在解題或日常算是蠻常用的，後續會再花一些篇幅來仔細介紹這些資料結構呦！

以上只不過是Python內建函式庫的冰山一角而已XD
有興趣的讀者，可以再自己找看看有什麼你需要的東西~

那我們來練習一下題目吧！

1. 給定兩個字串s跟t，已經知道t的組成，
   是將s的字母打亂以後進行重組，再隨機加上一個字母。
   請用前面所學，找出被加上的那個字母。

辛苦啦！我們明天見！