面试算法十问2(中英文)

2024-04-25 06:28
文章标签 算法 面试 中英文 十问

本文主要是介绍面试算法十问2(中英文),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

算法题 1: 数组和字符串

Q: How would you find the first non-repeating character in a string?
问:你如何找到字符串中的第一个不重复字符?

Explanation: Use a hash table to store the count of each character, then iterate through the string to find the first character with a count of one.
解释: 使用哈希表存储每个字符的计数,然后遍历字符串找到计数为一的第一个字符。

function findFirstNonRepeatingChar(string):charCount = {}for char in string:if char in charCount:charCount[char] += 1else:charCount[char] = 1for char in string:if charCount[char] == 1:return charreturn null

算法题 2: 链表

Q: How do you reverse a singly linked list without using extra space?
问:你如何在不使用额外空间的情况下反转一个单链表?

Explanation: Iterate through the list and reverse the links between nodes.
解释: 遍历列表并反转节点之间的链接。

function reverseLinkedList(head):previous = nullcurrent = headwhile current is not null:nextTemp = current.nextcurrent.next = previousprevious = currentcurrent = nextTempreturn previous

算法题 3: 树和图

Q: What is a depth-first search (DFS) and how would you implement it for a graph?
问:什么是深度优先搜索(DFS)?你将如何为一个图实现它?

Explanation: DFS is an algorithm for traversing or searching tree or graph data structures. It starts at the root and explores as far as possible along each branch before backtracking.
解释: DFS是一种用于遍历或搜索树或图数据结构的算法。它从根开始,沿每个分支尽可能深入地探索,然后回溯。

function DFS(node, visited):if node is in visited:returnvisited.add(node)for each neighbor in node.neighbors:DFS(neighbor, visited)

算法题 4: 排序和搜索

Q: Describe how quicksort works and mention its time complexity.
问:描述快速排序是如何工作的,并提及其时间复杂度。

Explanation: Quicksort works by selecting a ‘pivot’ element from the array and partitioning the other elements into two sub-arrays, according to whether they are less than or greater than the pivot. The sub-arrays are then sorted recursively.
解释: 快速排序通过从数组中选择一个“基准”元素,并根据其他元素是小于还是大于基准,将它们划分为两个子数组。然后递归地排序这些子数组。

function quicksort(array, low, high):if low < high:pivotIndex = partition(array, low, high)quicksort(array, low, pivotIndex - 1)quicksort(array, pivotIndex + 1, high)

Time Complexity: Average case is O(n log n), worst case is O(n^2).
时间复杂度: 平均情况是O(n log n),最坏情况是O(n^2)。

算法题 5: 动态规划

Q: How would you solve the knapsack problem using dynamic programming?
问:你将如何使用动态规划解决背包问题?

Explanation: Create a 2D array to store the maximum value that can be obtained with the given weight. Fill the table using the previous computations.
解释: 创建一个二维数组来存储给定重量可以获得的最大值。使用之前的计算结果填充表格。

function knapsack(values, weights, capacity):n = length(values)dp = array of (n+1) x (capacity+1)for i from 0 to n:for w from 0 to capacity:if i == 0 or w == 0:dp[i][w] = 0elif weights[i-1] <= w:dp[i][w] = max(values[i-1] + dp[i-1][w-weights[i-1]], dp[i-1][w])else:dp[i][w] = dp[i-1][w]return dp[n][capacity]

算法题 6: 数学和统计

Q: How do you compute the square root of a number without using the sqrt function?
问:如何在不使用 sqrt 函数的情况下计算一个数的平方根?

Explanation: Use a numerical method like Newton’s method to approximate the square root.
解释: 使用牛顿法等数值方法来近似计算平方根。

function sqrt(number):if number == 0 or number == 1:return numberthreshold = 0.00001  # Precision thresholdx = numbery = (x + number / x) / 2while abs(x - y) > threshold:x = yy = (x + number / x) / 2return y

算法题 7: 并发编程

Q: Explain how you would implement a thread-safe singleton pattern in Java.
问:解释你将如何在Java中实现一个线程安全的单例模式。

Explanation: Use the initialization-on-demand holder idiom, which is thread-safe without requiring special language constructs.
解释: 使用初始化需求持有者惯用法,它在不需要特殊语言构造的情况下是线程安全的。

public class Singleton {private Singleton() {}private static class LazyHolder {static final Singleton INSTANCE = new Singleton();}public static Singleton getInstance() {return LazyHolder.INSTANCE;}
}

算法题 8: 设计问题

Q: How would you design a system that scales horizontally?
问:你会如何设计一个可以水平扩展的系统?

Explanation: Design the system to work with multiple instances behind a load balancer, use stateless services, and distribute the data across a database cluster.
解释: 设计系统使其能够在负载均衡器后面使用多个实例,使用无状态服务,并在数据库集群中分布数据。

// No specific code, but architectural principles:
- Use load balancers to distribute traffic.
- Implement microservices for scalability.
- Use a distributed database system.
- Employ caching and message queues to handle load.

算法题 9: 实用工具

Q: Write a function to check if a string is a palindrome.
问:编写一个函数检查字符串是否是回文。

Explanation: Compare characters from the beginning and the end of the string moving towards the center.
解释: 比较从字符串开始和结束向中心移动的字符。

function isPalindrome(string):left = 0right = length(string) - 1while left < right:if string[left] != string[right]:return falseleft += 1right -= 1return true

算法题 10: 编码实践

Q: How would you find all permutations of a string?
问:你如何找出一个字符串的所有排列?

Explanation: Use backtracking to swap characters and generate all permutations.
解释: 使用回溯法交换字符并生成所有排列。

function permute(string, l, r):if l == r:print stringelse:for i from l to r:swap(string[l], string[i])permute(string, l+1, r)swap(string[l], string[i])  // backtrack

这篇关于面试算法十问2(中英文)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/933914

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int

Codeforces Round #240 (Div. 2) E分治算法探究1

Codeforces Round #240 (Div. 2) E  http://codeforces.com/contest/415/problem/E 2^n个数,每次操作将其分成2^q份,对于每一份内部的数进行翻转(逆序),每次操作完后输出操作后新序列的逆序对数。 图一:  划分子问题。 图二: 分而治之,=>  合并 。 图三: 回溯: