力扣周赛难度分插件LeetCodeRating:数据来源与实现原理深度解析

news2026/3/19 16:32:30
力扣周赛难度分插件LeetCodeRating数据来源与实现原理深度解析【免费下载链接】LeetCodeRating一款对应力扣的浏览器油猴插件| TamperMonkey | Chrome项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetCodeRatingLeetCodeRating是一款专为力扣用户设计的浏览器油猴插件能够在题目页面和题单中显示对应周赛的难度分数帮助用户更精准地评估题目难度制定高效的刷题计划。该插件支持TamperMonkey等油猴工具兼容主流浏览器为算法学习者提供了重要的难度参考依据。核心功能与用户价值LeetCodeRating插件的核心价值在于将抽象的题目难度转化为具体的数值评分解决了传统简单/中等/困难三档分类过于宽泛的问题。通过显示精确的周赛难度分如1896、2105等用户可以快速识别题目真实难度避免因官方难度标签模糊而浪费时间根据分数梯度规划学习路径循序渐进提升解题能力在周赛备战时精准定位目标题目提高训练效率插件功能展示在题库页面中插件会自动替换原有的难度标签显示精确的周赛分数在题目列表中每个题目后方会显示对应的难度分和算术评级题单页面则会同时展示难度分、算术评级和通过率帮助用户全面评估题目数据来源解析LeetCodeRating的数据来源采用多层次架构确保评分的准确性和时效性1. 主要数据来源周赛历史数据插件核心数据来自zerotrac.github.io提供的周赛题目评分数据库。该数据库包含题目ID与周赛对应关系精确到个位数的难度评分如1980、2150题目在周赛中的出现场次和位置2. 辅助数据来源社区贡献与维护项目维护者通过stormlevel/data.json提供补充的算术评级数据将题目难度分为1-11级对应不同的算法复杂度1: 无算法要求 2: 知道常用数据结构和算法并简单使用 ... 10: 非常复杂的问题非常高深的数据结构和算法 11: 竞赛内容知识点超出面试范围3. 本地缓存机制插件使用GM_setValue和GM_getValue API将数据缓存在本地包括t2ratedb题目评分主数据库pbstatus用户做题状态levelData算术评级数据本地缓存会定期更新默认每天检查一次更新确保数据时效性的同时减少网络请求。实现原理深度剖析1. 数据加载与更新机制插件启动时会执行getNeedData()函数通过GM_xmlhttpRequest从远程服务器获取最新数据async function getScore() { let now getCurrentDate(1); preDate GM_getValue(preDate, ); if (t2rate[t2rateVersion] null || preDate || preDate ! now) { // 每天重置提交信息缓存 GM_setValue(pbSubmissionInfo, {}); let res await new Promise((resolve, reject) { GM_xmlhttpRequest({ method: get, url: rakingUrl ?timeStamp new Date().getTime(), // 请求头和回调处理 }); }); // 解析响应数据并更新本地缓存 } }2. 页面注入与DOM操作插件使用MutationObserver监听页面变化动态修改DOM元素以显示难度分new ElementGetter().each(css_selector, document, item { let observer new MutationObserver(function (mutationsList, observer) { mutationsList.forEach(function (mutation) { realOpr(); // 处理DOM更新 }); }); observer.observe(item, { attributes: false, childList: true, subtree: true }); });3. 评分显示逻辑在题目页面插件通过renderRating()函数替换原难度标签function renderRating(nd, ndRate, lightn2c, darkn2c) { let clr nd.classList; for (const [className, text] of Object.entries({ ...lightn2c, ...darkn2c })) { if (clr.contains(className)) { if (ndRate) { nd.textContent ndRate; // 显示难度分 return true; } else { nd.innerText text; // 恢复原难度文本 return false; } } } return false; }4. 用户交互功能插件提供了丰富的用户交互选项通过菜单设置可以切换数据来源国内/国外CDN显示/隐藏算术评级同步/重置做题状态自定义显示位置这些设置通过menu_switch()函数处理修改后会自动刷新页面生效。安装与使用指南要使用LeetCodeRating插件只需按照以下步骤操作安装油猴扩展如TamperMonkey访问项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetCodeRating在油猴扩展中导入leetcodeRating_greasyfork.user.js文件访问力扣网站插件会自动激活插件支持多种页面显示模式包括题库页、题目页、题单页和搜索结果页全方位提供难度评分参考。总结与展望LeetCodeRating通过精准的数据来源和巧妙的DOM操作为用户提供了直观的题目难度参考。其核心优势在于数据权威性基于真实周赛数据反映题目实际难度显示智能化自动适配不同页面无缝融入力扣界面配置个性化丰富的设置选项满足不同用户需求未来插件可能会增加更多功能如难度趋势分析、个性化推荐等帮助用户更高效地备战算法竞赛和技术面试。无论你是算法新手还是竞赛选手LeetCodeRating都能成为你力扣刷题路上的得力助手。【免费下载链接】LeetCodeRating一款对应力扣的浏览器油猴插件| TamperMonkey | Chrome项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetCodeRating创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2426955.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…