百度面试被算法血虐 闭关肝完445页算法神仙条记乐成入职字节
作者:下载 发布时间:2021-09-13 11:53
本文摘要:前言前段时间面试百度Java技术岗时遇到了一道算法题:任意数分三组,使得每组的和只管相等。由于时间匆匆,加之面试时头昏脑涨,这道题没做出来甚至没有给出思路,导致百度面试之旅失败。 这让我几多有些遗憾和不甘。因为最近接触算法的工具较多而且自己对算法感兴趣,所以回家之后绞尽脑汁想把这题做出来。说说我的思路:首先一定要先排序,这也是解决问题的关键。 然后降序排序后的前三个数各分一组把剩余数往三个数上叠加。

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前言前段时间面试百度Java技术岗时遇到了一道算法题:任意数分三组,使得每组的和只管相等。由于时间匆匆,加之面试时头昏脑涨,这道题没做出来甚至没有给出思路,导致百度面试之旅失败。

这让我几多有些遗憾和不甘。因为最近接触算法的工具较多而且自己对算法感兴趣,所以回家之后绞尽脑汁想把这题做出来。说说我的思路:首先一定要先排序,这也是解决问题的关键。

然后降序排序后的前三个数各分一组把剩余数往三个数上叠加。我最开始的思路也是如此,问题在于分组个数不确定,泛起极端大的数怎么办,怎么叠加?那层窗户纸就是将剩余数中的最大值加到前三个数的最小值上,然后重排序,继续叠加,直到数组个数剩三个为止!(不知道大家能不能看懂)我事后解题思路大致就是这样,太苦逼了。还记得我当初校招的时候第一局面试也是倒在算法,算法可以说是我们每个法式员的痛,明显平时事情的时候不会太多用到,但这个却是面试必问的点,也是我们进阶必须要面临的工具。

现在算法挺吃香的,但我们也不行能全身心的投入到算法的学习,这时候就需要一本好的参考书来协助我们学习。下面要与大家先容的文档可以作为从事盘算机研究与开发的技术人员的参考书,特别是对正在准备面试、到场选拔性考试以及校园面试的读者尤为有用。这份文档以Java为形貌语言,先容了盘算机编程中使用的数据结构和算法。这份文档强调问题及其分析,而非理论论述,共分为21章,讲述了基本观点、递归和回溯、链表、栈、行列、树、优先行列和队、并查集DAT、图算法、排序、查找、选择算法(中位数)、符号表、散列、字符串算法、算法设计技术、贪婪算法、分治算法、动态计划算法、庞大度类型等内容。

每章首先论述须要的理论基础,然后给出问题集。文档中约莫有700个算法问题及相应的解法,对于许多问题,文档中提供了多个具有差别庞大度的解决方法。

由于篇幅限制无法全部展示出来,需要的朋侪只需要评论+转发,关注我之后私信【666】即可获取!字节内部算法文档第1章绪论本章的目的是论述算法分析的重要性、它们的表现法和关系,并尽可能求解多个问题。首先,让我们重点关注算法的基本要素、分析的重要性,然后再逐步讨论上述提及的其他主题。在完成本章的学习后,能够分析任意给定算法的庞大度(特别是递归函数)。第2章递归和回溯本章将探讨一个重要的内容“递归”。

本书中险些每章都要用到递归,同时还先容一个与之相关的观点“回潮”。第3章链表第4章栈第5章行列第6章树第7章优先行列和堆第8章并查集ADT本章将先容一种很是重要的数学观点;荟萃。它说明如何表现一组无需思量顺序的元素。并查集ADT可以表现一组无序元素,可用来解决等价问题。

并查集易于实现,使用一个简朴数组就能实现它,且每个函数也只需几行代码。在许多算法中,并查集ADT是作为一个辅助数据结构而存在的(例如,图论中的Kruscal算法)。在讨论并查集ADT前,首先相识荟萃的几个基天性质。

第9章图算法在现实世界中,许多问题是由工具以及它们之间的联系所形貌的。例如,在航空隙图中,我们可能对这样的问题感兴趣:“从海德拉巴去纽约,哪种方式最快?”或者“哪种方式价钱最自制?”为了回覆这些问题,需要关于工具(城镇)之间的联系(航行门路)信息。

图就是用来解决这类问题的数据结构。第10章排序第11章查找第12章选择算法(中位数)第13章符号表第14章散列第15章字符串算法为了明白字符串算法的重要性,思量在任意一个浏览器(如InternetExplorer、Fire-fox或Google Chrome)中输入一个URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位符)时发生的情况。在键入URL的一些前缀字符后,可以瞥见浏览器会显示一个所有可能的URL.列表。

这意味着,浏览器执行了一些内部处置惩罚后,给用户一个可能匹配的URL列表。这种技术常称为自动完成。第16章算法设计技术前面的章节针对差别的问题先容了种种算法。

在求解一个新问题时,通常的思路是寻找当前问题与已解决问题之间的相似之处,从面轻松找到新问题的求解方法。本章将对种种算法根据差别的方法举行分类,然后在随后的3章中划分先容3个算法设计思想〔即贫婪、分治和动态计划〕.第17章贪婪算法首先通过对一个简朴理论的讨论,开端明白贪婪思想。

以下棋为例,每一步的决议都需要思量对后续棋局的影响。而在网球(或排球)角逐中,选手的行为仅取决于当前的状况,选择当下最为正确的行动,而不体贴后续的影响。这说明在某些情况下选择当下最佳行为的决议,可以获得一个最优解(贪婪),但并非所有情况都如此,贪婪计谋适用于上述第二类问题。

第18章分治算法第18章 分治算法对于第17章枚举的许多问题,贪婪计谋不能提供最优解。而其中的某些问题可通太过支(Divid and Conquer,D&C)法来轻松求解。分治法是一种重要的基于递归的算法设计技术,分治算法递归地将问题剖析为两个或多个同类型的子问题,直至这些子问题简朴到能够直接求解,然后再将这些子同题的解合成为原始问题的解。

第19章动态计划算法本章将试图求解那些接纳其他技术(如分治法和贪婪法)无法获得最优解的问题。动态计划(Dynamic Programming,DP)是一项虽简朴但较难掌握的技术。一个容易识别和求解DP问题的方法是通过求解尽可能多的问题。“Programming”一词并不是指编程,二是表现填充表格(类似于线性计划)第20章庞大度类型在前面的各章中,形貌了差别问题求解的庞大度。

某些算。


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