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百度技術(shù)研發(fā)類筆試題
有一根27厘米的細(xì)木桿，在第3厘米、7厘米、11厘米、17厘米、23厘米這五個(gè)位置上各有一只螞蟻。木桿很細(xì)，不能同時(shí)通過一只螞蟻。開始時(shí)，螞蟻的頭朝左還是朝右是任意的，它們只會朝前走或調(diào)頭，但不會后退。當(dāng)任意兩只螞蟻碰頭時(shí)，兩只螞蟻會同時(shí)調(diào)頭朝反方向走。假設(shè)螞蟻們每秒鐘可以走一厘米的距離。
編寫程序，求所有螞蟻都離開木桿的最小時(shí)間和最大時(shí)間。
分析:題目中的螞蟻只可能相遇在整數(shù)點(diǎn),不可以相遇在其它點(diǎn),比如3.5cm處之類的,也就是可以讓每只螞蟻?zhàn)?秒,然后查看是否有相遇的即可.這樣我的程序?qū)崿F(xiàn)思路就是,初始化5只螞蟻,讓每只螞蟻?zhàn)?秒,然后看是否有相遇的,如果有則做相應(yīng)處理.當(dāng)每只螞蟻都走出木桿時(shí),我就記錄當(dāng)前時(shí)間.這樣就可以得到當(dāng)前狀態(tài)情況下,需要多久可以走出木桿,然后遍歷所有狀態(tài)則可以得到所有可能.
*/
packagebaidu;
publicclassAnt{
/*
*step表示螞蟻每一個(gè)單位時(shí)間所走的長度
*/
privatefinalstaticintstep=1;
/*
*position表示螞蟻所處的初始位置
*/
privateintposition;
/*
*direction表示螞蟻的前進(jìn)方向，如果為1表示向27厘米的方向走，如果為-1，則表示往0的方向走。
*/
privateintdirection=1;
/*
*此函數(shù)運(yùn)行一次，表示螞蟻前進(jìn)一個(gè)單位時(shí)間，如果已經(jīng)走下木桿則會拋出異常
*/
publicvoidwalk(){
if(isOut()){
thrownewRuntimeException("theantisout");
}
position=position+this.direction*step;
};
/**
*檢查螞蟻是否已經(jīng)走出木桿，如果走出返回true
*
*/
publicbooleanisOut(){
returnposition<=0||position>=27;
}
/**
*檢查此螞蟻是否已經(jīng)遇到另外一只螞蟻
*@paramant
*@return如果遇到返回true
*/
publicbooleanisEncounter(Antant){
returnant.position==this.position;
}
/**
*改變螞蟻的前進(jìn)方向
*/
publicvoidchangeDistation(){
direction=-1*direction;
}
/**
*構(gòu)造函數(shù),設(shè)置螞蟻的初始前進(jìn)方向,和初始位置
*@paramposition
*@paramdirection
*/
publicAnt(intposition,intdirection){
this.position=position;
if(direction!=1){
this.direction=-1;//方向設(shè)置初始位置,比如為0時(shí),也將其設(shè)置為1.這樣可以方便后面的處理
}else{
this.direction=1;
}
}
}
/////////////////////////////////////////////////////////
packagebaidu;
publicclassController{
publicstaticvoidmain(String[]args){
inttime=0;
for(inti=0;i<32;i++){
Ant[]antArray=getAntList(getPoistions(),getDirections(i));
while(!isAllOut(antArray)){
for(Antant:antArray){
if(!ant.isOut()){
ant.walk();
}
}
time++;
//查看是否有已經(jīng)相遇的Ant,如果有則更改其前進(jìn)方向
dealEncounter(antArray);
}
System.out.println(time);
//將時(shí)間歸0,這樣可以重新設(shè)置條件,再次得到全部走完所需要的時(shí)間.
time=0;
}
}
/**
*這個(gè)函數(shù)的算法很亂，但暫時(shí)能解決問題
*
*@paramlist
*/
publicstaticvoiddealEncounter(Ant[]antArray){
intnum_ant=antArray.length;
for(intj=0;j
for(intk=j+1;k
if(antArray[j].isEncounter(antArray[k])){
antArray[j].changeDistation();
antArray[k].changeDistation();
}
}
}
}
/**
*因?yàn)橛?只Ant，所以組合之后有32種組合.剛好用5位二進(jìn)制來表示,如果為0則表示Ant往0的方向走如果為1,則表示往27的方向走
*
*注:在通過Ant的構(gòu)造函數(shù)設(shè)置初始值時(shí),通過過濾把0修改成了-1.
*/
publicstaticint[]getDirections(intseed){
intresult[]=newint[5];
result[0]=seed%2;
result[1]=seed/2%2;
result[2]=seed/4%2;
result[3]=seed/8%2;
result[4]=seed/16%2;
System.out.println("directionsis"+result[0]+"|"+result[1]+"|"
+result[2]+"|"+result[3]+"|"+result[4]);
returnresult;
}
/**
*批量設(shè)置Ant的初始位置,這樣設(shè)置不是十分必要,可以直接在代碼中設(shè)置
*
*@return
*/
publicstaticint[]getPoistions(){
returnnewint[]{3,7,11,17,23};
}
/**
*取得設(shè)置好初始值的5只Ant
*
*@parampositions
*@paramdirections
*@return
*/
publicstaticAnt[]getAntList(int[]positions,int[]directions){
Antant3=newAnt(positions[0],directions[0]);
Antant7=newAnt(positions[1],directions[1]);
Antant11=newAnt(positions[2],directions[2]);
Antant17=newAnt(positions[3],directions[3]);
Antant23=newAnt(positions[4],directions[4]);
returnnewAnt[]{ant3,ant7,ant11,ant17,ant23};
}
/**
*判斷是否所有的Ant都已經(jīng)走出了木桿,也就是設(shè)置退出條件
*
*@paramantArray
*@return
*/
publicstaticbooleanisAllOut(Ant[]antArray){
for(Antant:antArray){
if(ant.isOut()==false){
returnfalse;
}
}
returntrue;
}
}
編程：用C語言實(shí)現(xiàn)一個(gè)revert函數(shù)，它的功能是將輸入的字符串在原串上倒序后返回。
2編程：
用C語言實(shí)現(xiàn)函數(shù)void*memmove(void*dest,constvoid*src,size_tn)。memmove函數(shù)的功能是拷貝src所指的內(nèi)存內(nèi)容前n個(gè)字節(jié)到dest所指的地址上。
3英文拼寫糾錯：
在用戶輸入英文單詞時(shí)，經(jīng)常發(fā)生錯誤，我們需要對其進(jìn)行糾錯。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)包含了正確英文單詞的詞典，請你設(shè)計(jì)一個(gè)拼寫糾錯的程序。
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度;
(3)請描述可能的改進(jìn)(改進(jìn)的方向如效果，性能等等，這是一個(gè)開放問題)。
4尋找熱門查詢：
搜索引擎會通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個(gè)查詢串的長度為1-255字節(jié)。假設(shè)目前有一千萬個(gè)記錄，這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)。一個(gè)查詢串的重復(fù)度越高，說明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。請你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過1G。
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度。
5集合合并：
給定一個(gè)字符串的集合，格式如：
{aaabbbccc}，{bbbddd}，{eeefff}，{ggg}，{dddhhh}
要求將其中交集不為空的集合合并，要求合并完成后的集合之間無交集，例如上例應(yīng)輸出
{aaabbbcccdddhhh}，{eeefff}，{ggg}
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度
(3)請描述可能的改進(jìn)(改進(jìn)的方向如效果，性能等等，這是一個(gè)開放問題)。
////////////////////////////////1
1題
char*revert(char*str)
{
intn=strlen(str);
inti=0;
charc;
for(i=0;i
{
c=str;
str=str[n-i];
str[n-i]=c;
}
returnstr;
}
///////////////////////////////////
2題
void*memmove(void*dest,constvoid*src,size_tn)
{
assert((dest!=0)&&(src!=0));
char*temp=(char*)dest;
char*ss=(char*)src;
inti=0;
for(;i
{
*temp++=*ss++;
}
returntemp;
}
/////////////////////////////////////////////////
3題
(1)思路:
字典以字母鍵樹組織，在用戶輸入同時(shí)匹配
(2)流程:
每輸入一個(gè)字母：沿字典樹向下一層，
a)若可以順利下行，則繼續(xù)至結(jié)束，給出結(jié)果;
b)若該處不能匹配，糾錯處理，給出拼寫建議,繼續(xù)至a);
算法:
1.在字典中查找單詞
字典采用27叉樹組織,每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)字母,查找就是一個(gè)字母一個(gè)字母匹配.算法時(shí)間就是單詞的長度k.
2.糾錯算法
情況:當(dāng)輸入的最后一個(gè)字母不能匹配時(shí)就提示出錯,簡化出錯處理，動態(tài)提示
可能處理方法:
(a)當(dāng)前字母前缺少了一個(gè)字母：搜索樹上兩層到當(dāng)前的匹配作為建議;
(b)當(dāng)前字母拼寫錯誤：當(dāng)前字母的鍵盤相鄰作為提示;(只是簡單的描述，可以有更多的)
根據(jù)分析字典特征和用戶單詞已輸入部分選擇(a),(b)處理
復(fù)雜性分析：影響算法的效率主要是字典的實(shí)現(xiàn)與糾錯處理
(a)字典的實(shí)現(xiàn)已有成熟的算法，改進(jìn)不大，也不會成為瓶頸;
(b)糾錯策略要簡單有效,如前述情況，是線性復(fù)雜度;
(3)改進(jìn)
策略選擇最是重要，可以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法改進(jìn)。
//////////////////////////////////////////////
4題
(1)思路：用哈希做
(2)首先逐次讀入查詢串，算哈希值，保存在內(nèi)存數(shù)組中，同時(shí)統(tǒng)計(jì)頻度(注意值與日志項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系)
選出前十的頻度，取出對應(yīng)的日志串，簡單不過了。哈希的設(shè)計(jì)是關(guān)鍵。
//////////////////////////////////////////////////
5題
(1)思路：先將集合按照大小排列后,優(yōu)先考慮小的集合是否與大的集合有交集。有就合并，如果小集合與所有其他集合都沒有交集，則獨(dú)立。獨(dú)立的集合在下一輪的比較中不用考慮。這樣就可以盡量減少字符串的比較次數(shù)。當(dāng)所有集合都獨(dú)立的時(shí)候，就終止。
(2)處理流程：
1.將集合按照大小排序，組成集合合并待處理列表
2.選擇最小的集合，找出與之有交集的集合，如果有，合并之;如果無，則與其它集合是獨(dú)立集合，從待處理列表中刪除。
3.重復(fù)直到待處理列表為空算法：
1。將集合按照大小從小到大排序,組成待處理的集合列表。
2。取出待處理集合列表中最小的集合，對于集合的每個(gè)元素，依次在其他集合中搜索是否有此元素存在：
1>若存在，則將此小集合與大集合合并，并根據(jù)大小插入對應(yīng)的位置。轉(zhuǎn)3。
2>若不存在，則在該集合中取下一個(gè)元素。如果無下一個(gè)元素，即所有元素都不存在于其他集合。則表明此集合獨(dú)立，從待處理集合列表中刪除。并加入結(jié)果集合列表。轉(zhuǎn)3。
3。如果待處理集合列表不為空，轉(zhuǎn)2。如果待處理集合列表為空，成功退出，則結(jié)果集合列表就是最終的輸出。算法復(fù)雜度分析：
假設(shè)集合的個(gè)數(shù)為n，最大的集合元素為m
排序的時(shí)間復(fù)雜度可以達(dá)到n*log(n)
然后對于元素在其他集合中查找，最壞情況下為(n-1)*m
查找一個(gè)集合是否與其他集合有交集的最壞情況是m*m*(n-1)
合并的時(shí)間復(fù)雜度不會超過查找集合有交集的最壞情況。
所以最終最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(m*m*n*n)需要說明的是：此算法的平均時(shí)間復(fù)雜度會很低，因?yàn)闊o論是查找還是合并，都是處于最壞情況的概率很小，而且排序后優(yōu)先用最小集合作為判斷是否獨(dú)立的對象，優(yōu)先與最大的集合進(jìn)行比較，這些都最大的回避了最壞情況。
(3)可能的改進(jìn)：
首先可以實(shí)現(xiàn)將每個(gè)集合里面的字符串按照字典序進(jìn)行排列，這樣就可以將查找以及合并的效率增高。另外，可能采取恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也可以將查找以及合并等操作的效率得到提高。
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