面试汇总——社招算法题篇
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了面试汇总——社招算法题篇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
面试结果
总结下最近的面试:
- 头条后端：3面技术面挂
- 蚂蚁支付宝营销-机器学习平台开发: 技术面通过,年后被通知只有P7的hc
- 蚂蚁中台-机器学习平台开发: 技术面通过, 被蚂蚁HR挂掉（脉脉上好多人遇到这种情况，一个是今年大环境不好，另一个，面试尽量不要赶上阿里财年年底，这算是一点tips吧）
- 快手后端: 拿到offer
- 百度后端: 拿到offer
最终拒了百度，去快手了, 一心想去阿里, 个人有点阿里情节吧，缘分差点。 总结下最近的面试情况, 由于面了20多面, 就按照题型分类给大家一个总结。推荐大家每年都要抽出时间去面一下，不一定跳槽，但是需要知道自己的不足，一定要你的工龄匹配上你的能力。比如就我个人来说，通过面试我知道数据库的知识不是很懂，再加上由于所在组对数据库接触较少，这就是短板，作为一个后端工程师对数据库说不太了解是很可耻的，在选择offer的时候就可以适当有偏向性。下面分专题把最近的面试总结和大家总结一下。过分简单的就不说了，比如打印一个图形啥的, 还有的我不太记得清了，比如快手一面好像是一道动态规划的题目。当然，可能有的解决方法不是很好，大家可以在手撕代码群里讨论。最后一篇我再谈一下一些面试的技巧啥的。麻烦大家点赞转发支持下~
股票买卖(头条)
Leetcode 上有三题股票买卖，面试的时候只考了两题，分别是easy 和medium的难度
Leetcode 121. 买卖股票的最佳时机
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
复制代码解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。 示例 2:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
复制代码解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
题解
纪录两个状态, 一个是最大利润, 另一个是遍历过的子序列的最小值。知道之前的最小值我们就可以算出当前天可能的最大利润是多少
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// 7,1,5,3,6,4
int maxProfit = 0;
int minNum = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
if (Integer.MAX_VALUE != minNum && prices[i] - minNum > maxProfit) {
maxProfit = prices[i] - minNum;
}
if (prices[i] < minNum) {
minNum = prices[i];
}
}
return maxProfit;
}
}
复制代码Leetcode 122. 买卖股票的最佳时机 II
这次改成股票可以买卖多次, 但是你必须要在出售股票之前把持有的股票卖掉。 示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
复制代码示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
复制代码示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
复制代码题解
由于可以无限次买入和卖出。我们都知道炒股想挣钱当然是低价买入高价抛出，那么这里我们只需要从第二天开始，如果当前价格比之前价格高，则把差值加入利润中，因为我们可以昨天买入，今日卖出，若明日价更高的话，还可以今日买入，明日再抛出。以此类推，遍历完整个数组后即可求得最大利润。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// 7,1,5,3,6,4
int maxProfit = 0;
for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
if (i != 0 && prices[i] - prices[i-1] > 0) {
maxProfit += prices[i] - prices[i-1];
}
}
return maxProfit;
}
}
复制代码LRU cache (头条、蚂蚁)
这道题目是头条的高频题目，甚至我怀疑，头条这个面试题是题库里面的必考题。看脉脉也是好多人遇到。第一次我写的时候没写好，可能由于这个挂了。
题目
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
复制代码题解
这道题在今日头条、快手或者硅谷的公司中是比较常见的，代码要写的还蛮多的，难度也是hard级别。
最重要的是LRU 这个策略怎么去实现, 很容易想到用一个链表去实现最近使用的放在链表的最前面。 比如get一个元素,相当于被使用过了，这个时候它需要放到最前面，再返回值, set同理。 那如何把一个链表的中间元素，快速的放到链表的开头呢？ 很自然的我们想到了双端链表。
基于 HashMap 和 双向链表实现 LRU 的
整体的设计思路是，可以使用 HashMap 存储 key，这样可以做到 save 和 get key的时间都是 O(1)，而 HashMap 的 Value 指向双向链表实现的 LRU 的 Node 节点，如图所示。
LRU 存储是基于双向链表实现的，下面的图演示了它的原理。其中 head 代表双向链表的表头，tail 代表尾部。首先预先设置 LRU 的容量，如果存储满了，可以通过 O(1) 的时间淘汰掉双向链表的尾部，每次新增和访问数据，都可以通过 O(1)的效率把新的节点增加到对头，或者把已经存在的节点移动到队头。
下面展示了，预设大小是 3 的，LRU存储的在存储和访问过程中的变化。为了简化图复杂度，图中没有展示 HashMap部分的变化，仅仅演示了上图 LRU 双向链表的变化。我们对这个LRU缓存的操作序列如下：
save("key1", 7)
save("key2", 0)
save("key3", 1)
save("key4", 2)
get("key2")
save("key5", 3)
get("key2")
save("key6", 4)
复制代码相应的 LRU 双向链表部分变化如下：
总结一下核心操作的步骤:
save(key, value)，首先在 HashMap 找到 Key 对应的节点，如果节点存在，更新节点的值，并把这个节点移动队头。如果不存在，需要构造新的节点，并且尝试把节点塞到队头，如果LRU空间不足，则通过 tail 淘汰掉队尾的节点，同时在 HashMap 中移除 Key。
get(key)，通过 HashMap 找到 LRU 链表节点，因为根据LRU 原理，这个节点是最新访问的，所以要把节点插入到队头，然后返回缓存的值。
private static class DLinkedNode {
int key;
int value;
DLinkedNode pre;
DLinkedNode post;
}
/**
* 总是在头节点中插入新节点.
*/
private void addNode(DLinkedNode node) {
node.pre = head;
node.post = head.post;
head.post.pre = node;
head.post = node;
}
/**
* 摘除一个节点.
*/
private void removeNode(DLinkedNode node) {
DLinkedNode pre = node.pre;
DLinkedNode post = node.post;
pre.post = post;
post.pre = pre;
}
/**
* 摘除一个节点,并且将它移动到开头
*/
private void moveToHead(DLinkedNode node) {
this.removeNode(node);
this.addNode(node);
}
/**
* 弹出最尾巴节点
*/
private DLinkedNode popTail() {
DLinkedNode res = tail.pre;
this.removeNode(res);
return res;
}
private HashMap<Integer, DLinkedNode>
cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
private int count;
private int capacity;
private DLinkedNode head, tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.count = 0;
this.capacity = capacity;
head = new DLinkedNode();
head.pre = null;
tail = new DLinkedNode();
tail.post = null;
head.post = tail;
tail.pre = head;
}
public int get(int key) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
return -1; // cache里面没有
}
// cache 命中,挪到开头
this.moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();
newNode.key = key;
newNode.value = value;
this.cache.put(key, newNode);
this.addNode(newNode);
++count;
if (count > capacity) {
// 最后一个节点弹出
DLinkedNode tail = this.popTail();
this.cache.remove(tail.key);
count--;
}
} else {
// cache命中,更新cache.
node.value = value;
this.moveToHead(node);
}
}
复制代码二叉树层次遍历(头条)
这个题目之前也讲过，Leetcode 102题。
题目
给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7],
3
/ 9 20
/ 15 7
复制代码返回其层次遍历结果：
[
[3],
[9,20],
[15,7]
]
复制代码题解
我们数据结构的书上教的层序遍历,就是利用一个队列,不断的把左子树和右子树入队。但是这个题目还要要求按照层输出。所以关键的问题是： 如何确定是在同一层的。 我们很自然的想到： 如果在入队之前,把上一层所有的节点出队,那么出队的这些节点就是上一层的列表。 由于队列是先进先出的数据结构,所以这个列表是从左到右的。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return res;
}
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
List<Integer> currentRes = new LinkedList<>();
// 当前队列的大小就是上一层的节点个数, 依次出队
while (size > 0) {
TreeNode current = queue.poll();
if (current == null) {
continue;
}
currentRes.add(current.val);
// 左子树和右子树入队.
if (current.left != null) {
queue.add(current.left);
}
if (current.right != null) {
queue.add(current.right);
}
size--;
}
res.add(currentRes);
}
return res;
}
}
复制代码这道题可不可以用非递归来解呢?
递归的子问题：遍历当前节点, 对于当前层, 遍历左子树的下一层层,遍历右子树的下一层
递归结束条件: 当前层,当前子树节点是null
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return res;
}
levelOrderHelper(res, root, 0);
return res;
}
/**
* @param depth 二叉树的深度
*/
private void levelOrderHelper(List<List<Integer>> res, TreeNode root, int depth) {
if (root == null) {
return;
}
if (res.size() <= depth) {
// 当前层的第一个节点,需要new 一个list来存当前层.
res.add(new LinkedList<>());
}
// depth 层,把当前节点加入
res.get(depth).add(root.val);
// 递归的遍历下一层.
levelOrderHelper(res, root.left, depth + 1);
levelOrderHelper(res, root.right, depth + 1);
}
}
复制代码二叉树转链表(快手)
这是Leetcode 104题。 给定一个二叉树，原地将它展开为链表。
例如，给定二叉树
1
/ 2 5
/ 3 4 6
复制代码将其展开为：
1
2
3
4
5
6
复制代码这道题目的关键是转换的时候递归的时候记住是先转换右子树，再转换左子树。 所以需要记录一下右子树转换完之后链表的头结点在哪里。注意没有新定义一个next指针，而是直接将right 当做next指针,那么Left指针我们赋值成null就可以了。
class Solution {
private TreeNode prev = null;
public void flatten(TreeNode root) {
if (root == null) return;
flatten(root.right); // 先转换右子树
flatten(root.left);
root.right = prev; // 右子树指向链表的头
root.left = null; // 把左子树置空
prev = root; // 当前结点为链表头
}
}
复制代码用递归解法,用一个stack 记录节点,右子树先入栈，左子树后入栈。
class Solution {
public void flatten(TreeNode root) {
if (root == null) return;
Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode current = stack.pop();
if (current.right != null) stack.push(current.right);
if (current.left != null) stack.push(current.left);
if (!stack.isEmpty()) current.right = stack.peek();
current.left = null;
}
}
}
复制代码二叉树寻找最近公共父节点(快手)
Leetcode 236 二叉树的最近公共父亲节点
题解
从根节点开始遍历，如果node1和node2中的任一个和root匹配，那么root就是最低公共祖先。 如果都不匹配，则分别递归左、右子树，如果有一个 节点出现在左子树，并且另一个节点出现在右子树，则root就是最低公共祖先. 如果两个节点都出现在左子树，则说明最低公共祖先在左子树中，否则在右子树。
public class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
//发现目标节点则通过返回值标记该子树发现了某个目标结点
if(root == null || root == p || root == q) return root;
//查看左子树中是否有目标结点，没有为null
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
//查看右子树是否有目标节点，没有为null
TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
//都不为空，说明做右子树都有目标结点，则公共祖先就是本身
if(left!=null&&right!=null) return root;
//如果发现了目标节点，则继续向上标记为该目标节点
return left == null ? right : left;
}
}
复制代码数据流求中位数(蚂蚁)
面了蚂蚁中台的团队,二面面试官根据汇报层级推测应该是P9级别及以上，在美国面我，面试风格偏硅谷那边。题目是hard难度的,leetcode 295题。 这道题目是Leetcode的hard难度的原题。给定一个数据流，求数据流的中位数，求中位数或者topK的问题我们通常都会想用堆来解决。 但是面试官又进一步加大了难度，他要求内存使用很小，没有磁盘，但是压榨空间的同时可以忍受一定时间的损耗。且面试官不仅要求说出思路，要写出完整可经过大数据检测的production code。
先不考虑内存
不考虑内存的方式就是Leetcode 论坛上的题解。 基本思想是建立两个堆。左边是大根堆，右边是小根堆。 如果是奇数的时候，大根堆的堆顶是中位数。
例如：[1,2,3,4,5] 大根堆建立如下：
3
/ 1 2
复制代码小根堆建立如下:
4
/
5
复制代码偶数的时候则是最大堆和最小堆顶的平均数。
例如: [1, 2, 3, 4]
大根堆建立如下：
2
/
1
复制代码小根堆建立如下:
3
/
4
复制代码然后再维护一个奇数偶数的状态即可求中位数。
public class MedianStream {
private PriorityQueue<Integer> leftHeap = new PriorityQueue<>(5, Collections.reverseOrder());
private PriorityQueue<Integer> rightHeap = new PriorityQueue<>(5);
private boolean even = true;
public double getMedian() {
if (even) {
return (leftHeap.peek() + rightHeap.peek()) / 2.0;
} else {
return leftHeap.peek();
}
}
public void addNum(int num) {
if (even) {
rightHeap.offer(num);
int rightMin = rightHeap.poll();
leftHeap.offer(rightMin);
} else {
leftHeap.offer(num);
int leftMax = leftHeap.poll();
rightHeap.offer(leftMax);
}
System.out.println(leftHeap);
System.out.println(rightHeap);
// 奇偶变换.
even = !even;
}
}
复制代码压榨内存
但是这样做的问题就是可能内存会爆掉。如果你的流无限大，那么意味着这些数据都要存在内存中，堆必须要能够建无限大。如果内存必须很小的方式，用时间换空间。
- 流是可以重复去读的, 用时间换空间;
- 可以用分治的思想,先读一遍流,把流中的数据个数分桶;
- 分桶之后遍历桶就可以得到中位数落在哪个桶里面,这样就把问题的范围缩小了。
public class Median {
private static int BUCKET_SIZE = 1000;
private int left = 0;
private int right = Integer.MAX_VALUE;
// 流这里用int[] 代替
public double findMedian(int[] nums) {
// 第一遍读取stream 将问题复杂度转化为内存可接受的量级.
int[] bucket = new int[BUCKET_SIZE];
int step = (right - left) / BUCKET_SIZE;
boolean even = true;
int sumCount = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int index = nums[i] / step;
bucket[index] = bucket[index] + 1;
sumCount++;
even = !even;
}
// 如果是偶数,那么就需要计算第topK 个数
// 如果是奇数, 那么需要计算第 topK和topK+1的个数.
int topK = even ? sumCount / 2 : sumCount / 2 + 1;
int index = 0;
int indexBucketCount = 0;
for (index = 0; index < bucket.length; index++) {
indexBucketCount = bucket[index];
if (indexBucketCount >= topK) {
// 当前bucket 就是中位数的bucket.
break;
}
topK -= indexBucketCount;
}
// 划分到这里其实转化为一个topK的问题, 再读一遍流.
if (even && indexBucketCount == topK) {
left = index * step;
right = (index + 2) * step;
return helperEven(nums, topK);
// 偶数的时候, 恰好划分到在左右两个子段中.
// 左右两段中 [topIndex-K + (topIndex-K + 1)] / 2.
} else if (even) {
left = index * step;
right = (index + 1) * step;
return helperEven(nums, topK);
// 左边 [topIndex-K + (topIndex-K + 1)] / 2
} else {
left = index * step;
right = (index + 1) * step;
return helperOdd(nums, topK);
// 奇数, 左边topIndex-K
}
}
}
复制代码这里边界条件我们处理好之后,关键还是helperOdd 和 helperEven这两个函数怎么去求topK的问题. 我们还是转化为一个topK的问题,那么求top-K和top(K+1)的问题到这里我们是不是可以用堆来解决了呢? 答案是不能,考虑极端情况。 中位数的重复次数非常多
eg:
[100,100,100,100,100...] (1000亿个100)
复制代码你的划分恰好落到这个桶里面,内存同样会爆掉。
再用时间换空间
假如我们的划分bucket大小是10000,那么最大的时候区间就是20000。(对应上面的偶数且落到两个分桶的情况) 那么既然划分到某一个bucket了,我们直接用数数字的方式来求topK 就可以了,用堆的方式也可以,更高效一点,其实这里问题规模已经划分到很小了,两种方法都可以。 我们选用TreeMap这种数据结构计数。然后分奇数偶数去求解。
private double helperEven(int[] nums, int topK) {
TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] >= left && nums[i] <= right) {
if (!map.containsKey(nums[i])) {
map.put(nums[i], 1);
} else {
map.put(nums[i], map.get(nums[i]) + 1);
}
}
}
int count = 0;
int kNum = Integer.MIN_VALUE;
int kNextNum = 0;
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
int currentCountIndex = entry.getValue();
if (kNum != Integer.MIN_VALUE) {
kNextNum = entry.getKey();
break;
}
if (count + currentCountIndex == topK) {
kNum = entry.getKey();
} else if (count + currentCountIndex > topK) {
kNum = entry.getKey();
kNextNum = entry.getKey();
break;
} else {
count += currentCountIndex;
}
}
return (kNum + kNextNum) / 2.0;
}
private double helperOdd(int[] nums, int topK) {
TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] >= left && nums[i] <= right) {
if (!map.containsKey(nums[i])) {
map.put(nums[i], 1);
} else {
map.put(nums[i], map.get(nums[i]) + 1);
}
}
}
int count = 0;
int kNum = Integer.MIN_VALUE;
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
int currentCountIndex = entry.getValue();
if (currentCountIndex + count >= topK) {
kNum = entry.getKey();
break;
} else {
count += currentCountIndex;
}
}
return kNum;
}
复制代码至此,我觉得算是一个比较好的解决方案，leetcode社区没有相关的解答和探索，欢迎大家交流。
作者：码蹄疾
链接：https://juejin.im/post/5cab4ae46fb9a0688d2e24b4
来源：掘金
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