腾讯2014软件开发笔试题目
腾讯2014软件开发笔试题目
-----9月21日,腾讯2014软件开发校招-简答题-广州
简答题:
1、请设计一个排队系统,能够让每个进入队伍的用户都能看到自己在 中所处的位置和变化。队伍可能随时有人加入和退出,当有人退出影响到用户的位置排名时需要即时反馈到用户。
2、A、B两个整数集合,设计一个算法求他们的交集,尽可能的高效。
(博主能力有限,不是所有题目都会求解,第1题不是我的擅长,这里贴出来让大家知道腾讯的考题。我的重点放在第2题上面!)
第2题 题解(个人看法,仅供参考!)
思路1:排序法
对集合A和集合B进行排序(升序,用快排,平均复杂度O(N*logN)),设置两个指针p和q,同时指向集合A和集合B的最小值,不相等的话移动*p和*q中较小值的指针,相等的话同时移动指针p和q,并且记下相等的数字,为交集的元素之一,依次操作,直到其中一个集合没有元素可比较为止。
优点:操作简单,容易实现。
缺点:使用的排序算法不当,会耗费大量的时间,比如对排好序的集合使用快排, 时间复杂度是O(N2)
这种算法是大家都能比较快速想到的办法,绝大多数时间放在了对集合的排序上,快排的平均复杂度是O(N*logN),对排好序的集合做查找操作,时间复杂度为O(N),当然这种算法肯定比遍历要快多了。
code:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define M 8 #define N 5 int cmp(const void *a, const void *b) { int *x = (int *)a; int *y = (int *)b; return (*x) - (*y); } int main(void) { int A[] = {-1, 2 ,39 ,10, 6, 11, 188, 10}; int B[] = {39 ,8 , 10, 6, -1}; //对数组A和数组B进行快排 qsort(A, M, sizeof(int), cmp); qsort(B, N, sizeof(int), cmp); //FindIntersection(A, B); int i = 0, j = 0; int cnt = 0; int result[M > N ? M : N];//保存集合的结果 //设置i、j索引,分别指向数组A和B,相等则同时移动,不相等则移动较小值的索引 while(i < M && j < N) { if(A[i] == B[j]) { result[cnt] = A[i]; i++; j++; cnt++; } else if(A[i] < B[j]) { i++; } else { j++; } } for(i = 0; i < cnt; i++) { printf("%4d", result[i]); } return 0; }
思路2:索引法
以空间换时间,把集合(感谢网友的指正,集合里面的元素是不重复的!)中的元素作为数组下表的索引。来看例子:
A= {1 ,12, 13, 25},那Asub[1] = 3,Asub[12] = 1 ,Asub[13] = 1 ,Asub[25] = 1 ;
B={1, 2, 3, 15 ,}那Bsub[1] = 1; Bsub[2] = 1; Bsub[3] = 1; Bsub[15] = 1;
对元素少的集合扫一遍,发现Asub[1] = 3 和Bsub[1] = 1有相同的索引1,并且重复度为1,所以交集肯定包括{1, 1}; Bsub[2] = 1而Asub[2] = 0,表示无交集,依次类推,可以得到集合A和B的交集。
假设集合中存在负数,可以把集合分成正整数和负整数(加个负号变正整数)两部分,解法同上!
优点:速度快,时间复杂度O(N)
缺点:空间消耗大,以空间换取时间
这是我看到题目第一个想到的算法,再来想到排序法,而集合压缩是有感而发的,索引法的缺点是空间消耗多,原因是可能索引值太大,要申请很多的不必要的空间,这个缺点也是有克服的方法的,就是采用哈希查找,找到一个比较合适的哈希函数,把索引的值减小了,从而减少消耗的内存空间。比如哈希函数为f(x) = (x + MOD) % MOD (除留余数法,MOD为常数),还有平方取中法、折叠法等方法,然而,无论哈希函数设计有多么精细,都会产生冲突现象,也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上,因此,有一些方法可以避免冲突。这里没有仔细钻研,只提供一些思路,有兴趣的朋友可以继续研究。
code:(我的代码仅适用与正整数部分,未处理负数)
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
/* Tencent: A、B两个整数集合,设计一个算法求他们的交集,尽可能的高效 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define M 6 #define N 5 int Mymin(int a, int b) { return a < b ? a : b; } int main(void) { int A[] = {1, 10, 12, 23, 5, 45}; int B[] = {1, 10, 12, 123, 52}; //find MaxNumber in A int ifindA = 0; int MaxInA = A[0]; for(ifindA = 0; ifindA < M; ifindA++) { MaxInA = MaxInA > A[ifindA] ? MaxInA : A[ifindA]; } //find MaxNumber in B int ifindB = 0; int MaxInB = 0; for(ifindB = 0; ifindB < M; ifindB++) { MaxInB = MaxInB > A[ifindB] ? MaxInB : A[ifindB]; } int *AsubPositive = (int *)malloc(sizeof(int) * (MaxInA + 1)); int *BsubPositive = (int *)malloc(sizeof(int) * (MaxInB + 1)); memset(AsubPositive, 0, sizeof(int) * (MaxInA + 1)); memset(BsubPositive, 0, sizeof(int) * (MaxInB + 1)); //COPY Positive and Negative numbers of A int i = 0; for(i = 0; i < M; i++) { AsubPositive[A[i]]++; } //COPY Positive and Negative numbers of B int j = 0; for(j = 0; j < N; j++) { BsubPositive[B[j]]++; } int k = 0; int icount = 0; //扫描AsubNegative和BsubPositive printf("the Intersection of A and B is : { "); for(k = 0; k < M; k++) { //有交集输出该数 icount = Mymin(AsubPositive[A[k]], BsubPositive[A[k]]); if(icount == 1) { printf("%-3d",A[k]); } A[k] = 0; } printf(" }"); return 0; }
思路3:集合压缩
对于一个集合来说,我们很容易就可以得到集合的最大值和最小值,假设集合A的最大值和最小值分别为MaxInA,MinInA;假设集合B的最大值和最小值分别为MaxInB,MinInB;那么集合A的所有元素一定在闭区间【MinInA, MaxInA】里面,集合B的所有元素一定在闭区间【MinInB, MaxInB】里面,从这两个集合里面我们可以作如下判断:(集合A和集合B都在链表中!此算法使用链表结构,操作起来比数组更方便)
1. 若MinInA == MinInB或者MaxInA == MaxInB,那么MinInA 或者MaxInA (相等的那个数)就一定在交集里面,存入交集(可以用数组存),删除链表中相应的结点;若不想等则跳到第3步;
2. 重新找到集合A和B中的最大值和最小值MinInA 、MaxInA 、MinInB、MaxInB;跳回第1步;
3. 更新区间(交集的区间),区间的更新如下:区间下界为Lower = max(MinInA, MinInB),上届为Upper = min(MaxInA , MaxInB),那么剩下的交集一定在闭区间【Lower ,Upper】里面,按照这个区间来剔除掉集合A和集合B中不符合条件的元素,剔除结束后,若其中一个集合为空,跳到第4步,否则返回第2步;
4. 程序结束,退出!
这种适用于集合里面数值比较散乱,最大值最小值差值比较大的情况!算法的思想在于不断减小搜索的范围,时间的消耗主要在查找集合的最大值和最小值上,我们来看一个例子,集合A= {1, 3, 10, 100, 123, 0, 6} ,B = {3, 2, 10, 23, -1},
集合A的闭区间【0, 123】,集合B的区间【-1,23】,交集的闭区间就为【0,23】,按照这个区间,剔除集合A中的{ 100, 123},剔除集合B的{-1},集合A={1, 3, 10, 0, 6}集合B={3, 2, 10, 23},没有相等的,继续缩小范围,为【2,10】,这时MaxInA == MaxInB,满足条件,把10存入交集数组中,剔除两个集合的结点;集合变为A= {3,6}集合B={3},满足MinInA == MinInB或者MaxInA == MaxInB,把3存入交集数组中,集合B为空,结束!如图:
对于第三个方法,我只是把算法的思想做了一下总结,并没有编写代码运行调试并与其他算法做比较!比较过的朋友,欢迎告知三种算法的优劣性!
题目部分摘取自july CSDN网站:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/11921021
后记:
只要是算法,就无法同时解决时间复杂度和空间复杂度这一矛盾,我们只能具体问题具体分析,根据实际情况选取最合适的算法,尽量保持程序高效的执行效率!我的写代码能力和算法能力只能算初学者级别,所以在贴出的代码中可能有许多漏洞,朋友们若是有什么建议,请多多给与我更多的指教!在这里发表一下自己的看法,多谢支持!
posted on 2013-09-26 16:12 大卫david 阅读(10275) 评论(47) 编辑 收藏 举报