2019年最新的阿里、腾讯、百度、美团、头条等大厂技术面试题目近日被汇总整理,专家出题人分析汇总以及答案也在逐步补全中。目前该项目在GitHub上已获得超10900个Star,内容分为阿里篇、华为篇、百度篇、腾讯篇、美团篇、头条篇、滴滴篇、京东篇、MySQL篇、Redis篇、MongDB篇、ZooKeeper篇、Nginx篇、算法篇、内存篇、CPU篇、磁盘篇、网络通信篇、安全篇、并发篇。不多说了,来一起看看吧。(文末附有免费领取方式)
##阿里篇
出题人:阿里巴巴出题专家:昀龙/阿里云弹性人工智能负责人
参考答案:下面是其中一种写法,也可以有不同的写法,比如递归等。供参考。
typedef struct node{
int data;
struct node* next;
node(int d):data(d), next(NULL){
}
}
node;
void reverse(node* head)
{
if(NULL == head || NULL == head->next){
return;
}
node* prev=NULL;
node* pcur=head->next;
node* next;
while(pcur!=NULL){
if(pcur->next==NULL){
pcur->next=prev;
break;
}
next=pcur->next;
pcur->next=prev;
prev=pcur;
pcur=next;
}
head->next=pcur;
node*tmp=head->next;
while(tmp!=NULL){
cout<data<<"t";
tmp=tmp->next;
}
}
####1.1.2 已知sqrt(2)约等于1.414,要求不用数学库,求sqrt(2)精确到小数点后10位
出题人:阿里巴巴出题专家:文景/阿里云 CDN 资深技术专家
参考答案:
* 考察点
1、基础算法的灵活应用能力(二分法学过数据结构的同学都知道,但不一定往这个方向考虑;如果学过数值计算的同学,应该还要能想到牛顿迭代法并解释清楚)
2、退出条件设计
* 解决办法
1. 已知sqrt(2)约等于 1.414,那么就可以在(1.4,1.5)区间做二分
查找,如:a)high=>1.5 b) low=>1.4 c) mid => (high+low)/2=1.45 d) 1.45*1.45>2 ?high=>1.45 : low => 1.45 e) 循环到 c)
2. 退出条件
a) 前后两次的差值的绝对值<=0.0000000001, 则可退出
const double EPSINON = 0.0000000001;
double sqrt2( ){
double low = 1.4, high = 1.5;
double mid = (low + high) / 2;
while (high - low > EPSINON){
if (mid*mid > 2){
high = mid;
}
else{
low = mid;
}
mid = (high + low) / 2;
}
return mid;
}
####1.1.3 给定一个二叉搜索树(BST),找到树中第 K 小的节点
出题人:阿里巴巴出题专家:文景/阿里云 CDN 资深技术专家
参考答案:
* 考察点
1、基础数据结构的理解和编码能力
2、递归使用
5
/ \
3 6
/ \
2 4
/
1
说明:保证输入的 K 满足 1<=K<=(节点数目)
树相关的题目,第一眼就想到递归求解,左右子树分别遍历。联想到二叉搜索树的性质,root 大于左子树,小于右子树,如果左子树的节点数目等于 K-1,那么 root 就是结果,否则如果左子树节点数目小于 K-1,那么结果必然在右子树,否则就在左子树。因此在搜索的时候同时返回节点数目,跟 K 做对比,就能得出结果了。
/**
* Definition for a binary tree node.
**/
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
}
class Solution {
private class ResultType {
boolean found; //是否找到
int val; //节点数目
ResultType(boolean found, int val) {
this.found = found;
this.val = val;
}
}
public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
return kthSmallestHelper(root, k).val;
}
private ResultType kthSmallestHelper(TreeNode root, int k) {
if (root == null) {
return new ResultType(false, 0);
}
ResultType left = kthSmallestHelper(root.left, k);
//左子树找到,直接返回
if (left.found) {
return new ResultType(true, left.val);
}
//左子树的节点数目 = K-1,结果为 root的值
if (k - left.val == 1) {
return new ResultType(true, root.val);
}
//右子树寻找
ResultType right = kthSmallestHelper(root.right, k - left.val - 1);
if (right.found) {
return new ResultType(true, right.val);
}
//没找到,返回节点总数
return new ResultType(false, left.val + 1 + right.val);
}
}
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等等,由于篇幅过长,小编就不好在同一篇文章里面做过多的展示了,之后我会分节陆续更新文章,大家敬请期待!(如果需要上图中的资料,可以私信小编)
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能真的得到锻炼。其实我写了这么多,只是我自己的总结,并不一定适用于所有人,相信经过一些面试,大家都会有这些感触。
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