借月亮表达思乡的诗句:四道微软面试经典算法题

来源:百度文库 编辑:偶看新闻 时间:2024/04/28 23:18:03

比较经典的四个算法题,目前只收集到相关的思路和个别题目的解法,不断更新中

1.一个整数数列,元素取值可能是0~65535中的任意一个数,相同数值不会重复出现。0是例外,可以反复出现。
请设计一个算法,当你从该数列中随意选取5个数值,判断这5个数值是否连续相邻。
注意:
- 5个数值允许是乱序的。比如: 8 7 5 0 6
- 0可以通配任意数值。比如:8 7 5 0 6 中的0可以通配成9或者4
- 0可以多次出现。
- 复杂度如果是O(n2)则不得分。

2.设计一个算法,找出二叉树上任意两个结点的最近共同父结点。
复杂度如果是O(n2)则不得分。

3.一棵排序二叉树,令 f=(最大值+最小值)/2,设计一个算法,找出距离f值最近、大于f值的结点。
复杂度如果是O(n2)则不得分。

4.一个整数数列,元素取值可能是1~N(N是一个较大的正整数)中的任意一个数,相同数值不会重复出现。设计一个算法,找出数列中符合条件的数对的个数,满足数对中两数的和等于N+1。
复杂度最好是O(n),如果是O(n2)则不得分。

思路分析

1.非0最大-非0最小+1 <=5 ==> 非0最大-非0最小 <=4

2.如果每个节点包含父亲指针,把两个节点到根的路径都记录下来,两条路径的最后面的元素肯定相同,
从两条路径的最后一个元素向前比较,直到第一次出现分叉为止,就可以找到最近节点。复杂度为O(n),
路径最长可能是n
如果不包含父亲节点,那就先前序遍历二叉树,遍历的时候可以像哈夫曼树那样左右01编号,
记录给定两节点的到达路径,最后比较两个0,1序列的前面位数,直到出现不相等为止,就找到最近父节点,
复杂度也是O(n)

3.找出最大值,最小值,复杂度都是O(h),然后搜索f,可以找到f应该插入的位置,复杂度也是O(h),
再找f的后继,复杂度也是O(h),h最大可能是n,所以总体最坏情况复杂度就是O(n)

4.先排序,复杂度O(nlgn),然后用两个指示器(front和back)分别指向第一个和最后一个元素,如果
A[front]+A[back]>N+1,则back–;
如果A[front]+A[back]=N+1,则计数器加1,back–,同时front++;
如果A[front]+A[back] <>
重复上述步骤,O(n)时间找到所有数对,总体复杂度为O(nlgn)

题目分析
第1题:首先扫描一遍求出非0平均值,然后再扫描一遍即可判断,复杂度:O(n)
第2题,是一个送分题,可以设计一个相当巧妙的数据结构,其复杂度为O(n)
第3题,也是送分题,扫描几次即可
第4题,送分题。牺牲空间即可完成。

具体算法
1.思路是 非0最大值-非0最小值 <=数组长度-1
我觉得这道题的前提非常重要

1            2            3            4            5            6            7            8            9            10            11            12            13            14            15            16            17            18            19            20            
public boolean isContiguous(int[] array)            {            int min=-1;            int max=-1;            for(int i=0;i array[i])            {            min=array[i];            }            if(max==-1||max    

4.关键点在于创建一个Hash表,典型的以空间换时间:-)

1            2            3            4            5            6            7            8            9            10            11            12            13            14            15            16            17            18            19            20            21            
    public static int getSumCount(int[] array,int N)            {            int count=0;            //创建哈希表            int[] hashTable=new int[N+1];            for(int i=0;i