腾讯后端实习生 凉面经 止步二面
前两天腾讯面试官电话联系我约定了面试时间，没说面试方式，也没发在线面试或者视频会议链接，我以为会是电话面试，那就没法笔试，应该主要考察计算机网络，操作系统，数据库之类的知识，结果面试官打个电话过来给我一个腾讯视频房间号，让我上号。
然后上来就是四道算法，我人傻了。
腾讯的面试非常有特点，题目给你个需求，不做很多限制，面试官希望你尽可能周密地把你能想到的情形都写出来，上限很高。
比如一面第二题 字符串转数字，如果你默认输入是自然数，那么你在第一层，作为一个老千层饼，你应该考虑以下几层：
- 浮点数
- 科学计数法
- 非法输入
- 正负号
- 数字越界
我在第5层，你呢？
如果你在6+层，欢迎在评论区留言。
答案我慢慢整理，先写个题目大纲，慢慢填坑。
写面经不易，点个赞吧，当是祝我三面好运！
二面面试感受不错，以为过了，实则没有。
一面
大数相乘
所谓大数就是可能超出数值类型范围的数字，一般来说这种数字要用字符串来存储。
字符串转数字
这道题我是用正则表达式做的。
//无符号整数
regUInt,_:=regexp.Compile("^[1-9][0-9]*|0$")
//无符号浮点数
regUFloat,_:=regexp.Compile("^(([1-9][0-9]*|0)?\\.)?[1-9][0-9]*|0$")
//有符号浮点数
regFloat,_:=regexp.Compile("^[+\\-]?(([1-9][0-9]*|0)?\\.)?[1-9][0-9]*|0$")
//科学计数法
regSciNum,_:=regexp.Compile("^(([+\\-]?(([1-9][0-9]*|0)?\\.)?[1-9][0-9]*|0)?[eE])?[+\\-]?(([1-9][0-9]*|0)?\\.)?[1-9][0-9]*|0$")
从上往下是递进的关系，基本数字组成无符号整数，两个无符号整数夹点组成浮点数，符号加浮点数得有符号浮点数，两个有符号浮点数夹e就是科学计数法。
第K大的数字
恰好今天的leetcode每日一题也是这个。
当你只关系最大的值而不关心其他元素的顺序就可以用大顶堆，C++的宝库STL里有现成的，不要为难自己。
#include 但是面试官还问了我底层实现，那就没办法了。我一两个月前其实是看过的，不过这会儿已经忘记了，非常遗憾。事后重新学习了之后，写了一份Golang的大顶堆。
推荐一个讲堆排序的视频，讲得逻辑清晰，简单易懂。
bilibili: 堆排序(heapsort)
package main
import "fmt"
//对于节点 idx=i
//父节点 idx=(i-1)/2
func fatherIndex(idx int) int {
return (idx-1)/2
}
//左子 idx=2*i+1
func leftSonIndex(idx int) int {
return 2*idx+1
}
//右子 idx=2*i+2
func rightSonIndex(idx int) int {
return 2*idx+2
}
//交换元素
func swap(nums *[]int,i,j int) {
(*nums)[i],(*nums)[j]=(*nums)[j],(*nums)[i]
}
//堆处理
func heapify(nums *[]int,idx int) {
if idx>=len((*nums)){
return
}
maxIndex:= idx
leftSonIdx:=leftSonIndex(idx)
rightSonIdx:=rightSonIndex(idx)
if leftSonIdx< len((*nums)) && (*nums)[leftSonIdx]>(*nums)[maxIndex]{
maxIndex=leftSonIdx
}
if rightSonIdx< len((*nums)) && (*nums)[rightSonIdx]>(*nums)[maxIndex]{
maxIndex=rightSonIdx
}
if idx!=maxIndex{
swap(nums,idx,maxIndex)
heapify(nums,maxIndex)
}
}
//构造堆
//为了省空间原地改的
//但是为了安全性不提倡这样做
func buildHeap(nums *[]int) {
start:= fatherIndex(len(*nums)-1)
for i:=start;i>=0;i--{
heapify(nums,i)
}
}
//移除堆顶元素并调整
func popFromHeap(nums *[]int) {
swap(nums,0, len((*nums))-1)
*nums=(*nums)[:len((*nums))-1]
heapify(nums,0)
}
//寻找第K大的值
func findKthLargest(nums []int, k int) int {
buildHeap(&nums)
for i:=0;i<k-1;i++{
popFromHeap(&nums)
}
return nums[0]
}
//测试
func main() {
nums:=[]int{1,6,2,8,4,9,5}
fmt.Println(findKthLargest(nums,3))
}
两个有序数组里第K大的数字
这道题我在leetcode上是做过的，但是一时找不到了，如果你知道的话可以在评论区留言。
边界在程序里写，这里考虑一般情况，讲一下思想。
对于两个降序数组，要找第K大的值，两数组里第K/2个值，假如较大值所在的组是arr1，那么 两个有序数组里第K大的数字 不可能在arr1的前K/2个值里。
不断递归，每次排除一半。
具体的细节也非常多，可以参考以下代码。
package main
import (
"errors"
"fmt"
)
//求最小值
func min(i,j int) int {
if i<j{
return i
}else{
return j
}
}
//交换切片里的元素
func swap(nums *[]int,i,j int) {
(*nums)[i],(*nums)[j]=(*nums)[j],(*nums)[i]
}
//倒转切片
func reverseSlice(nums *[]int) {
for i:=0;i< len((*nums))/2;i++{
swap(nums,i, len((*nums))-1-i)
}
}
//在两个有序数组中找第K个值
//题目只说有序，没说是增序或者降序
//统一整理为降序再处理
func findKthLargestInTwoSortedArray(arr1,arr2 []int, k int) (int,error) {
if len(arr1)+ len(arr2)<k{
return 0,errors.New("Kth largest do not exist.")
}
if k<0{
return 0,errors.New("Invalid k.")
}
if len(arr1)>1{
if arr1[0]<arr1[len(arr1)-1]{
reverseSlice(&arr1)
}
}
if len(arr2)>1{
if arr2[0]<arr2[len(arr2)-1]{
reverseSlice(&arr2)
}
}
return findKthLargestInTwoDecendingArray(arr1,arr2,k),nil
}
//在两个降序数组中找第K个值
//已保证输入合法
func findKthLargestInTwoDecendingArray(arr1,arr2 []int, k int) int {
if len(arr1)< len(arr2){
arr1,arr2=arr2,arr1
}
if len(arr2)==0{
return arr1[k-1]
}
if k==1{
if arr1[0]>arr2[0]{
return arr1[0]
}else{
return arr2[0]
}
}
end:=min(k/2-1, len(arr2)-1)
if arr1[end]<=arr2[end]{
arr1,arr2=arr2,arr1
}
return findKthLargestInTwoDecendingArray(arr1[end+1:],arr2, k-end-1)
}
//测试
func main() {
nums1:=[]int{1,2,7,8}
nums2:=[]int{}
fmt.Println(findKthLargestInTwoSortedArray(nums1,nums2,3))
}
LRU
这个以前写过，146. LRU缓存机制 Golang。