微软面试2

@2020-09-29


电话面试

将二叉树同一层的节点使用 next 指针穿起来。两个比较废空间的办法:

  1. 用二叉树的方式遍历,记录每层最后一个节点,需要一个Map. Map大小是O(lgn), 栈空间是O(lgn).
  2. 使用BFS方式遍历,因为是按照层遍历,所以同一层遍历的时候是节点是顺序访问的,不需要Map, 只需要Queue. Queue空间是O(N).

面试官说还有空间O(1)的算法,我没有立刻给出解法。他提示一下我才知道,如果你将上一层的节点看做链表的话会怎么样呢?这是个不错的想法。

class Tree:
    Tree left
    Tree right
    Tree next

def extendList(root):
    head = Tree()
    while root:
        if root.left:
            head.next = root.left
            head = head.next
        if root.right:
            head.next = root.right
            head = head.next
    return head.next

def buildNext(root):
    head = root
    while head:
        head = extendList(head)
    return root

面试1

手写验证ipv4是否正确,以及找到数组中的众数

def isIPV4(s):
    d = 0 # to compute digit
    comma = True # dot
    count = 0 # how many digits

    for c in s:
        if c.isdigit():
            if comma:
                comma = False
                count += 1
                if count > 4:
                    return False
            # 0255
            d = ord(c) - ord('0') + d * 10
            if d > 255:
                return False
        elif c == '.':
            if comma:
                return False
            d = 0
            comma = True
        else:
             return False

    # 结尾需要再次验证
    if count != 4 or comma:
        return False
    return True


def findMostCommon(arr):
     ans = None
     c = 0

     for i in range(len(arr)):
         if ans is None:
             ans = arr[i]
             c = 1
             continue

         if arr[i] == ans:
            c += 1
         else:
            c -= 1
            if c == 0:
                ans = None
                c = 0
     return ans

面试2

从流中找到median. 在这个问题上有两个扩展:

  1. 如果这些数的范围在[0,100]会怎么样?直接统计就好了。
  2. 如果90%的数在[0,100], 10%的数是其他范围呢?和上面一样,但是需要维护<0和>100的两个集合的数量
import heapq

class MinHeap:
    def __init__(self):
        self.data = []
    def top():
        return self.data[0][1]
    def size():
        return len(self.data)
    def pop():
        x = heapq.heappop(self.data)
        return x[1]
    def push(x):
        heapq.heappush(self.data, (x, x))

class MaxHeap(MinHeap):
    def push(x):
        heapq.heappush(self.data, (-x, x))

class MedianFinder:
    def __init__(self):
        self.A = MaxHeap()
        self.B = MinHeap()

    def add(element):
        # 0 1
        # 0 2 -> 1, 1
        self.B.add(element)
        if (self.A.size() + 1) < self.B.size():
            x = self.B.pop()
            self.A.push(x)

    def median():
        asz = self.A.size()
        bsz = self.B.size()
        if asz == bsz:
            # TODO: no element.
            if asz == 0: return None
              x = self.A.top()
              y = self.B.top()
              return (x+y) * 0.5
        return self.B.top()

另外一个就是给找到N个括号的所有匹配情况,直接用dfs就好了。有两个优化可以做:

  1. 可以缓存k个括号的所有情况。当 st==0 的时候,直接范围 n-left 所有括号情况就好。
  2. 可以将(看做1, )看做0, 遍历 for st in range(1 << (2*N)). 这种做法比较粗暴,但是却适合并行化。
def printBrackets(n):
    def dfs(buf, st, left):
        if left == 0:
            ans = buf + [')'] * st
            print(ans)
            return

        buf.append('(')
        dfs(buf, st + 1, left - 1)
        buf.pop()

        if st > 0:
            buf.append(')')
            dfs(buf, st - 1, left)
            buf.pop()

    buf = []
    dfs(buf, 0, n)

面试3

面试聊到了一个真实情况下的系统设计题目,主要是找出bottleneck在什么地方。这个系统不复杂,只不过你需要详细询问每个部分的QPS/处理能力,然后找到可能的bottleneck,然后进行优化。

笔试题目是流式地处理一些数字的输入,然后打印出所有的区间,主要就是处理区间合并的问题。

class Merger:
    def __init__(self):
        self.d = {}
        self.ranges = set()

    def add(element):
        # find prev rane.
        a, b = element, element
        if element-1 in self.d:
            c, d = self.d[element-1]
            self.ranges.remove((c, d))
            a, b = min(a, c), max(b, d)
            self.d.remove(c)
            self.d.remove(d)

        if element +1 in self.d:
            c, d = self.d[element+1]
            self.ranges.remove((c, d))
            a, b = min(a, c), max(b, d)
            self.d.remove(c)
            self.d.remove(d)

        self.d[a] = (a, b)
        self.d[b] = (a, b)
        self.ranges.add((a, b))

面试4

因为聊到之前做过C++,也说自己对底层编程比较感兴趣,所以就让我写一个快速的 strcpy 实现。这个实现有几个假设:

  1. 没有内存重叠
  2. 使用相同的allocator分配(也就是对齐方式是一样的)
int strcpy(uchar *from, uchar* dest) {
    int n = strlen(from);
    int count = n;
    int align = 8 - from % 8;
    while(n > 0 && align > 0) {
        *from = *dest;
        from ++;
        dest ++;
        align --;
        n --;
     }

    while(n > 8) {
        int64_t* p = (int64_t*)from;
        int64_t* p2 = (int64_t*)dest;
        *p = *p2;
        n -= 8;
        from = from + 8;
        dest = dest + 8;
    }
    while(n) {
        *from = *dest;
        from += 1;
        dest += 1;
        n --;
    }
    return count;
}