记录一次失败的coding面
很想去的一家无人驾驶创业公司,技术面过了两面,面试官评价也都不错,败在了最后的coding面上。本来还存在侥幸的心理,但还是在生日这天收到了HR拒绝的电话。
很没出息的掉了几大滴眼泪,痛定思痛,把那天没做出来的题目又翻出来敲了一次,发现理顺了思路其实真的蛮简单的。被拒绝也是可以理解的吧。
上图是面试官出的题目,题目描述大致为:有一个人被困在最中心五角星标的位置,求最短的出去的路径是多少?每到达一个节点的花费是节点上的数字,出去是指达到白色的没有标数字的区域,迷宫层数不限。
一开始想用暴力搜索来求解,面试官让计算一下这种算法的时间复杂度,结果是n的指数型的。后来经过面试官提醒,想到了动态规划的求法,但是因为第一次用到嵌套vector,点之间的对应关系也很混乱,代码写得一塌糊涂,中间也多次想放弃。最后还是提交了个半成品上去,自己都不太想再看自己的代码。
今天重新梳理了一下思路:不考虑往回走(这里只是个假设,是最简单的情况,往回走的情况等以后再思索吧),从n层里回缩,记下与n-1层的每个节点相连的n层节点中最小的节点,一直回缩到第二层,也就是只有4个节点的层,这时候就可以比较四个元素的大小了,从而找到最小路径和。
程序输入为:第一个数为迷宫层数,然后从内到外输入迷宫的数字,每层按照顺时针顺序输入,从左上角开始。上图的输入应该为:
3 1 6 4 3 2 7 8 2 9 1 7 8 3
代码如下:
#include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; vector< vector<int> > matrix; // 存储迷宫 vector<int> res; // 存储每次回缩的最小路径 int shortest; // 最小路径和(不包括最里层) void dg(int layer_num) { if (layer_num == 0) { // 第一次使用 std::min()函数, 定义在 #include<algorithm>里 shortest = min({ res[0], res[1], res[2], res[3] }); return; } int i = layer_num; for (int j = 0; j < 4 * i; j++) { int minX; if (j == 0) // 第一个点单独处理 { minX = min({ res[4 * (i + 1) - 1], res[0], res[1] }); res[j] = minX + matrix[i][j]; continue; } int x = (j - 1) / i; // 利用x从而简化n层与n-1层点的对应关系 if (j%i == 0) // 三个角(除去第一个点)所连的外层有三个点 { minX = min({ res[j + x], res[j + x + 1], res[j + x + 2] }); } else // 内点所连的外层有两个点 { minX = min({ res[j + x], res[j + x + 1] }); } res[j] = minX + matrix[i][j]; // 将n层的最小值回缩并加到第n-1层上 } dg(i - 1); //递归 } int main() { int layer_num; vector<int> layer; int ele; // 读取图数据 cin >> layer_num; for (int i = 0; i < layer_num; i++) { if (i == 0) { cin >> ele; layer.push_back(ele); matrix.push_back(layer); layer.clear(); continue; } for (int j = 0; j < 4 * i; j++) { cin >> ele; layer.push_back(ele); if (i == layer_num - 1) { res.push_back(ele); // 一开始的res初始为最外层的一圈数字 } } matrix.push_back(layer); layer.clear(); } dg(matrix.size() - 2); cout << shortest + matrix[0][0]<< endl; return 0; }