字节跳动面试究竟带火了什么?
这段时间字节跳动很火,字节跳动面试更火,那么大家想加入字节跳动,面临的门槛真正是什么呢?
BAT 等国内的一线名企,在招聘工程师的过程中,对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精,我的很多读者技术能力不错,但面试时总败在算法这一关,拿不到好 Offer。但说实话,数据结构和算法花点时间,用对方法,很容易解决。
面试官为什么爱问数据结构与算法,答案很简单:
- 算法能力能够准确辨别一个程序员的技术功底是否扎实;
- 算法能力是发掘程序员的学习能力与成长潜力的关键手段;
- 算法能力能够协助判断程序员在面对新问题时,分析并解决问题的能力;
- 算法能力是设计一个高性能系统、性能优化的必备基础。
然而很多程序员界的小菜鸟,可谓是,从大量的 CRUD 业务中,练就了一身复制粘贴即可用的本领。
因为大家不是都说:程序 = 复制 + 百度 吗,再高级一点的就是复制 + 谷歌喽。(我不禁想,难道科学^上网就高级了?)
反正都是拿来主义嘛,代码能跑起来就完事,实在不行,删库跑路也很轻松呀 _。
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但是呢,迫于网上不断流出的 “35岁程序员危机” 话题,我不得不开始认真思考,我这马上奔三的大龄青年,离 35 岁还差多远呢 。
再加上,身边大佬朋友都在说算法的重要性,看来,我真的需要重新考虑“程序”的定义了。看下边严肃版的官方定义。。。
程序 = 算法 + 数据结构
于是乎,我也开始重视算法和数据结构的重要性了。 那些躺在网盘里的收藏版,也是时候拿出来晒一晒了。
但是,只看理论,不做题,那不是耍流氓吗。好歹我也是一正经,正直的好青年,不能辜负力扣(LeetCode)对广大适龄程序员的好心啊。
万丈高楼平地起,我总得先去申请个账号吧(话说,貌似我之前好像申请过?但是都忘得一干二净了)。怎么个刷题法呢,又犯难了,好在我有百度啊,谷歌啊(咳咳,说好的不用搜索引擎呢)。
这时,查出来在某乎上看到一句特别有意思的话,说是有哥们从“两数之和”开始算法之路,从此变的一发不可收拾。当上总经理,出任CEO,迎娶富婆哦不白富美,走上人生巅峰。
我哩乖乖,有这么神奇么。我都不信了,我也在首页上看到了那个特别闪亮的四个大字“两数之和”,怎么一点儿点击欲都没有呢。
为了亲自感受这个变化过程,我决定一探究竟。这不看不要紧,一看之后,我也变得一发不可收拾了,我竟然隐隐的感觉,哟呵,这个题还挺有意思?!
原题如下:
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
看到这个题目,可能很多人就会说,这有何难,哐哐一顿敲,两个for循环不就搞定了吗。看我的解法。(我把 target 设为了 13)
public class SumTest {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {2, 7, 11, 15};
int[] result = sumTwo(arr , 13);
System.out.println(Arrays.toString(result));
}
private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if(nums[i] + nums[j] == target){
return new int[]{i,j};
}
}
}
return null;
}
}
思想就是,外层循环从数组第一个元素开始遍历,把循环变量记为 i,那么内层循环 j 从 i+1 就可以了。最后判断两个元素之和等于目标值,不就得出相应的数组下标了吗。
这样算是没错,但是没有考虑时间复杂度。我们知道两层循环的叠加,会使时间复杂度变为 O(n ^ 2),数据量小的情况下不明显,数据量大了之后,执行效率就会直线下降(哦不,应该是平方阶下降)。
我实在也想不出来什么好办法了。好在,力扣有讨论区,还有解法区,可以围观各路大神的解题思路,还有官方的解法。
果然,发现了更牛逼的算法。且看,
private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if(map.containsKey(target-nums[i])){
return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
}
map.put(nums[i],i);
}
return null;
}
以上的时间复杂度直接变为 O(n)。什么思路呢。就是利用哈希表,把数组中的元素和它的下标对应起来作为 kv 对。循环时,把他们依次放入 hashMap中。然后判断,map中是否存在 “目标值减去当前key值”这样的一个 key,存在就返回 。
什么意思呢,举个例子,比如我存到 map里 一个 key 是 “2”,那我只要找到一个key 是 (13 - 2 = 11)的这样一个 key,不就正好说明他们的和是 13 嘛。 这两个数不就是我要找的数吗,把他们的下标返回就可以了。
这个思路真的是很神奇,我在心中惊呼,真的是骚操作,只有你想不到,没有大神做不到。
我们看一下用这种方法,程序步骤是怎么走的。(以和为 13 为例)
数组: [ 2 , 7 , 11 , 15] , target = 13
step1:
key = 2,value = 0,
13 - 2 = 11 ,不存在这个key,就把 (2,0) 放入map中
step2:
key = 7,value = 1,
13 - 7 = 6,不存在这个key,就把 (7,1) 放入map中
step3:
key = 11, value = 2,
13 - 11 = 2 ,可以发现map中已经存在 2 这个key了。
因此,就把 2的下标 0 和 11 的下标 2 返回。
是不是很神奇,首先这个代码看起来就比上边的双层循环要高大上许多。其次,时间复杂度也从原来的 O(n^2),变成了 O(n)。
我仿佛打开了算法的一扇神奇之门(不要笑我,轻喷)。于是,顺便把每日 1 题也给做了,拿到 10 个积分,美滋滋。
打卡第一天,希望自己能坚持下去!
开始一件事容易,但是坚持一件事,很难。坚持下去,你就超越了很多人了,共勉!
福利分享
笔者从各大平台搜集整理了数据结构与算法和设计模式的知识点、面试题文档。省去了大家刷题训练找答案的时间。其中尤以这份算法刷题leetcode中文版值得收藏和拥有!部分目录章节如下:
- 第一章:编程技巧
- 第二章:线性表
- 第三章:字符串
- 第四章:栈和队列
- 第五章:树
- 第六章:排序
- 第七章:查找
- 第八章:暴力枚举法
- 第九章:广度优先法
- 第十章:深度优先法
- ......
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