测试算法与数据结构-动态规划

Posted 2021-04-12 程序军火库

● 请问有一些数，每次可以插入，或者取出第1/4大的数，应该用什么数据结构？

参考回答：

维护当前数据量1/4大小的 最小堆，插入时被挤出来的数用最大堆保存，取操作从最小堆顶部取，然后把最大堆顶部取出插入最小堆。瞎说的不知道对不对  不过看面试官当时的态度反馈 应该还算满意）by提供面经的同学

● 系统会给定一串数字让玩家选择，如果玩家选中一个数字，比如M，那么玩家获得M分，但同时当前选中的M，以及这串数字中所有的M+1和M-1将会全部消失。玩家可以继续选择得分，直到串为空。最终系统会根据玩家获得的积分发送奖励，积分越高，奖励越丰厚。例如系统给定的数字是[2,3,3,3,4], 如果玩家选定了2，玩家得2分，并且选中的2和所有的1和3会消失，那么数组只剩下[4]，玩家再选择4，数组为空，此时一共获得6分如果玩家首先选中的是3，那么玩家得3分，选中的3，以及2和4都会消失，数字剩下[3,3]，第二次和第三次玩家可以再次选择3，这样选择一共得9分，这也是最优的选择方式。

参考回答：

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public class Select { public static void main(String[] args) { int[] a = {2,3,3,3,4}; int max = 0; for(int i=0;i<a.length;i++) { if(max<a[i])max=a[i]; } int[] num = new int[max+1]; for(int i=0;i<a.length;i++) { num[a[i]]++; } System.out.println(maxSum(1,max,num)); } public static int maxSum(int start, int end, int[] num){ int[] sum = new int[end+1]; sum[1] = num[1]*1; sum[2] = Max(num[1]*1,num[2]*2); sum[3] = Max((num[1]*1+num[3]*3),num[2]*2); for(int i=4;i<end+1;i++) { sum[i] = Max(num[i]*i+sum[i-2],num[i-1]*(i-1)+sum[i-3]); } return sum[end]; } public static int Max(int m, int n){ if(m>n)return m; else return n; } }

● 手写代码：给一个英文文本“i have a dream i am a human you can have dream too.”再给一个文本“i you am ”，要求计算出第一个文本中包含第二个文本每个单词的最短文本，比如例子中最短文本就是“i am a human you”。

参考回答：

#!/usr/bin/python
#encoding:utf-8
def lengthCa(arr):
start = arr[0]
end= arr[0]
for i in arr:
if i >start:
start=i
if i < end :
end = i
return start-end

#输入的第一个文本

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text = 'ILM runs a batch processing environment capable of modeling, rendering and compositing tens of thousands of motion picture frames per day. Thousands of machines running Linux, IRIX, Compaq Tru64, OS X, Solaris, and Windows join together to provide a production pipeline used by ~800 users daily. Speed of development is key, and Python was a faster way to code (and re-code) the programs that control this production pipeline.'

#输入的第二个文本

keywords='a of'
newtext=text.split(' ')
newkeys = keywords.split(' ')
textLen = len(newtext)
array=[]

#把index计算出来，用做最优路径规划使用

for i in newkeys:
dan=[]
for j in range(textLen):
if i == newtext[j]:
dan.append(j)
array.append(dan)
print(array)

#最优规划开始

caculateArray=[]
for n in array[0]:
temp=[]
temp.append(n)
caculateArray.append(n)
flag = 0
for n in array:
if array.index(n) == 0:
continue
temparr=[]

for m in caculateArray:#遍历当前最短路径

index = caculateArray.index(m)#计算当前路径的index值

tempminlen=1000000

tempminarr=[]

for j in n:#计算当前最短路径，添加下一个节点

if flag ==0:
temparr.append(m)
else:
for x in m:
temparr.append(x)
temparr.append(j)
if lengthCa(temparr)<tempminlen :
tempminlen=lengthCa(temparr)
tempminarr=temparr
temparr=[]
caculateArray[index]=tempminarr
print(caculateArray)
flag+=1
tempminlen=1000000
tempminarr=[]

#找出最终所有解里的最优解，为tempminarr

for n in caculateArray:
if lengthCa(n)<tempminlen :
tempminlen=lengthCa(n)
tempminarr=n

#计算tempminarr的起点和重点，现在发现用min()和max()函数就可以了

start = tempminarr[0]
end = tempminarr[0]
for i in tempminarr:
if start<i:
start=i
if end>i:
end=i

#输出起始位置和终止位置

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print(start,end) for m in range(end,start+1): print newtext[m]

● 手写代码：给你一个格子，一个人在格子的左上角，他只能向右走一步，或者向下走一步，他走到右下角共有多少种方法

参考回答：

#include<stdio.h>
int n,m,dp[10005][10005];
int main()
{
while(~scanf("%d%d",&n,&m))
{
dp[0][0]=0;
for(int i=1; i<=n; i++)
dp[i][0]=1;
for(int j=1; j<=m; j++)

dp[0][j]=1;//初始化

for(int i=1; i<=n; i++)
for(int j=1; j<=m; j++)
{

dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];//动态规划转移方程

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} printf("%d ",dp[n][m]); } return 0; }

● 请你讲一下动态链表和静态链表的区别

参考回答：

● 请你说一下递归和动态规划的区别?

参考回答：

递归法是算法调用自身，动态规划是将一个问题分解成若干个子问题，对大问题的求解转化为对子问题的求解。动态规划有时可以通过递归实现，通常用在最优问题的求解

● 手写代码：01背包

参考回答：

void FindMax()//动态规划

{

int i,j;

//填表

for(i=1;i<=number;i++)

{

for(j=1;j<=capacity;j++)

{

if(j<w[i])//包装不进

{

V[i][j]=V[i-1][j];

}

else//能装

{

if(V[i-1][j]>V[i-1][j-w[i]]+v[i])//不装价值大

{

V[i][j]=V[i-1][j];

}

else//前i-1个物品的最优解与第i个物品的价值之和更大

{

V[i][j]=V[i-1][j-w[i]]+v[i];

}

}

}

}

}

END

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