测试员的算法面试题-找众数
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算法面试—找众数
前提:
现在测试工程师的面试,或多或少都会问到编程技术.在编程技术中,往往会挑选一个简单的算法题.很多同学一看到这,往往就不知如何是好了.后果轻则被压低薪水,重则失去这次面试机会.
其实面试中的算法,可以通过刷题来进行准备.下面分享下最近面试遇到的算法面试题
题目-寻找一个列表中的众数
给定一个大小为n的数组,找到其中的众数
*众数:是指在数组中出现次数大于"n/2"的元素
示例:
给定数组:list = [1,2,5,5,5,5,7]
预期输出: 5
LV1:直接解题
先用最直接的方式,尝试转化题目
def func(num:list): #定义一个函数,接收"列表"数据
res = [] #定义一个变量接收结果
对于大于"n/2"这条需求,可以先求出n
n = len(num) #用len函数得到n
找到数组里的众数,可以理解为:在数组中进行循环比较.
条件是 当前元素出现次数(list.count()函数可以得出)大于 n/2
如果符合条件,则存到res变量中
对于大于"n/2"这条需求,可以先求出n
for i in num: #遍历num
now_time = num.count(i) #得到当前遍历项的出现次数
if now_time > n/2: #如果该数字出现次数大于n/2
res.append(i) #则加入结果
由于循环中,会把每一个众数都加到结果中得到如下结果
[5, 5, 5, 5]
所以在加一部去重复数据
return set(res)
结果:
Lv2:简化
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上述方案中,力求快速实现需求.在细节上比较冗余,这里在进行一步简化.
def func(num:list): #定义一个函数,接收"列表"数据
# res = [] #实际上由于众数的规则(数量>一般),一个数组中只可能有一个.所以遇到直接返回就好了
# n = len(num) #把这步计算直接放到if条件中
for i in num: #遍历num
# now_time = num.count(i) #可以将这个计算直接放到条件上
if num.count(i) > len(num)/2: #可以将n/2的计算,直接放到这
return i #则加入结果
效果如下:
LV3效率优化
从功能的角度来说,上述方案是可行的.但是一旦遇到海量数据,重复计算list.count()非常耗时.如图:
这个测试数据中有5w+个元素,计算非常巨大
重新思考题目中的众数,发现几个特性:
①一个数组中最多只有1个众数(不会出现2个过半数的元素)
②如果数组是从大到小排列(list.sort()函数可以进行排序),那么中间的那个数字一定是众数
③对于数组而言,也分奇数/偶数元素
如果是奇数
# 数组的元素数量是奇数
l = [1,1,3,3,3]
print(len(l) // 2)可以使用"整除"得到中点
# 这时恰好取到数组的中点,那么取到的一定是众数
如果是偶数
# 数组的元素数是偶数
l = [1,1,3,3,3,3]
print(len(l) // 2)
# 取到的是绝对中点向后取整,此案例使4/7
# 此时的众数也一定是>7/2,即至少出现4次
# 所以l[len(2//l)]一定是众数
重写:
# 数组的元素数是偶数
def majorityElement(nums):
nums.sort()
return nums[len(nums) // 2]
效果如图:
结论:速度比起直接解法,快了20倍以上
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