Google面试题:离所有健身器材最近的位置

Transformer 常见面试题深度解析:从原理到工程实践 先给结论,再展开推导:面试官时间有限,先一句话回答核心,再补充细节;公式与直觉并重:能推导dk\sqrt{d_k}dk​​的方差来源,也能用"防止 softmax 饱和"的直觉解释;主动关联工程实践:提到 FlashAttention、KV Cache、GQA 等,体现落地经验;诚实面对不确定:不清楚的细节不要编造,可以说"这部分我了解思路,具体实现需要再确认";准备一个完整项目故事:能讲清"遇到什么问题 → 如何定位 → 用什么方案 → 效果如何量化"。 阅读详情
Google面试题:离所有健身器材最近的位置

input是一个二维char数组代表一个gym,@是wall,不能通过,*是健身器材,其他都是空格,要求找一个空格到所有*的距离最短

思路:
建立N个二维数组(N=健身器材的数目),分别保存每一个点到某一个器材位置的大小。最后把他们加起来。取最小的点即为所求。

思路很简单,但是编程实现还真有点麻烦呢。我这里就遇到了个问题是,数组的clone函数。一开始用它,结果总是不对,后来自己挨着复制才解决..貌似clone出来的数组跟原来的数组是等价的,即内存地址相同。

求每个点到某一个器材的位置大小的方法可以是深度优先也可以说是广度优先。直观上广度优先要更合理一些。这里就使用了广度优先的方法。
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class MinDistanceToGym2 {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		MinDistanceToGym2 mg = new MinDistanceToGym2();

		int[][] map = new int[10][10];
		for (int i = 0; i < map.length; i++)
			for (int j = 0; j < map[0].length; j++)
				map[i][j] = Integer.MAX_VALUE;

		map[5][5] = 0;
		map[1][1] = 0;
		map[8][1] = 0;
		map[5][4] = -1;
//		mg.printMap(map);
//		mg.updateMap(map, 5, 5);
//		mg.printMap(map);

		mg.dealGymPoint(map, 5, 5);
		mg.printMap(map);

		// #:空位置; @:墙壁; *:健身器材
		char[][] gym = { { '#', '#', '*', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '*' },
				{ '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#' },
				{ '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#' },
				{ '#', '@', '@', '@', '#', '#', '#', '#', '#', '#' },
				{ '#', '#', '#', '@', '#', '#', '#', '*', '#', '#' },
				{ '#', '#', '#', '#', '#', '#', '@', '#', '#', '#' },
				{ '#', '#', '#', '#', '#', '#', '@', '#', '#', '#' },
				{ '#', '#', '@', '@', '#', '@', '@', '#', '*', '#' },
				{ '*', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#' },
				{ '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '*' }, };

		Dot bestPlace = mg.getBestPos(gym);
		System.out.println(bestPlace.x + "," + bestPlace.y + " : " + bestPlace.val);

	}

	Dot getBestPos(char[][] gym) {
		ArrayList<Dot> equipment = new ArrayList<>();
		ArrayList<Dot> wall = new ArrayList<>();
		int[][] map = new int[gym.length][gym[0].length];

		getEquipPosition(gym, equipment, wall);
		for (int i = 0; i < equipment.size(); i++) {
			map[equipment.get(i).x][equipment.get(i).y] = -2;
		}
		for (int i = 0; i < wall.size(); i++) {
			map[wall.get(i).x][wall.get(i).y] = -1;
		}

		for (int i = 0; i < map.length; i++) {
			for (int j = 0; j < map[0].length; j++)
				if (map[i][j] == 0)
					map[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
				else if (map[i][j] == -2)
					map[i][j] = 0;
		}

		printMap(map);

		int[][][] allMap = new int[equipment.size()][gym.length][gym[0].length];

		for (int i = 0; i < allMap.length; i++) {
//			allMap[i] = map.clone(); 克隆不靠谱啊!!
			for (int k = 0; k < map.length; k++)
				for (int j = 0; j < map[0].length; j++)
					allMap[i][k][j] = map[k][j];
			
			dealGymPoint(allMap[i], equipment.get(i).x, equipment.get(i).y);
		}

		int[][] result = map.clone();

		int minPlace = Integer.MAX_VALUE;
		Dot dotReturn = new Dot(-1, -1, -1);
		for (int i = 0; i < result.length; i++) {
			for (int j = 0; j < result.length; j++) {
				if (result[i][j] > 0) {
					result[i][j] = 0;
					for (int k = 0; k < allMap.length; k++) {
						result[i][j] = result[i][j] + allMap[k][i][j];
					}
					if (minPlace > result[i][j]) {
						minPlace = result[i][j];
						dotReturn = new Dot(i, j, result[i][j]);
					}
				}
			}
		}

		return dotReturn;
	}

	void getEquipPosition(char[][] gym, ArrayList<Dot> g, ArrayList<Dot> wall) {
		for (int i = 0; i < gym.length; i++) {
			for (int j = 0; j < gym[0].length; j++) {
				if (gym[i][j] == '@')
					wall.add(new Dot(i, j, -1));
				else if (gym[i][j] == '*')
					g.add(new Dot(i, j, 0));
			}
		}

	}

	void dealGymPoint(int[][] map, int i, int j) {
		System.out.println(i + "," + j);

		Queue<Dot> queue = new LinkedList<Dot>();
		queue.offer(new Dot(i, j, 0));
		while (!queue.isEmpty()) {
			Dot dot = queue.poll();
			updateMapByQueue(map, dot.x, dot.y, queue);
		}

//		updateMap(map, i, j);
		printMap(map);
	}

	//用队列实现。广度优先
	void updateMapByQueue(int[][] map, int i, int j, Queue<Dot> queue) {
		if (inMap(map, i, j)) {
			if (inMap(map, i + 1, j) && map[i + 1][j] > map[i][j] + 1) {
				map[i + 1][j] = map[i][j] + 1;
				queue.offer(new Dot(i + 1, j, map[i + 1][j]));
			}
			if (inMap(map, i, j - 1) && map[i][j - 1] > map[i][j] + 1) {
				map[i][j - 1] = map[i][j] + 1;
				queue.offer(new Dot(i, j - 1, map[i][j - 1]));
			}
			if (inMap(map, i - 1, j) && map[i - 1][j] > map[i][j] + 1) {
				map[i - 1][j] = map[i][j] + 1;
				queue.offer(new Dot(i - 1, j, map[i - 1][j]));
			}
			if (inMap(map, i, j + 1) && map[i][j + 1] > map[i][j] + 1) {
				map[i][j + 1] = map[i][j] + 1;
				queue.offer(new Dot(i, j + 1, map[i][j + 1]));
			}
		}
	}

	//深度优先
	void updateMap(int[][] map, int i, int j) {
		if (inMap(map, i, j)) {
			if (inMap(map, i + 1, j) && map[i + 1][j] > map[i][j] + 1) {
				map[i + 1][j] = map[i][j] + 1;
				updateMap(map, i + 1, j);
			}
			if (inMap(map, i, j - 1) && map[i][j - 1] > map[i][j] + 1) {
				map[i][j - 1] = map[i][j] + 1;
				updateMap(map, i, j - 1);
			}
			if (inMap(map, i - 1, j) && map[i - 1][j] > map[i][j] + 1) {
				map[i - 1][j] = map[i][j] + 1;
				updateMap(map, i - 1, j);
			}
			if (inMap(map, i, j + 1) && map[i][j + 1] > map[i][j] + 1) {
				map[i][j + 1] = map[i][j] + 1;
				updateMap(map, i, j + 1);
			}
		}
	}

	//判断给出的点是否在图中。是否越界
	private boolean inMap(int[][] map, int i, int j) {
		// TODO Auto-generated method stub

		if (i >= 0 && i < map.length && j >= 0 && j < map[0].length)
			return true;
		else
			return false;
	}

	void printMap(int[][] map) {
		for (int i = 0; i < map.length; i++) {
			for (int j = 0; j < map[0].length; j++)
				System.out.print(map[i][j] + " ");
			System.out.println();
		}
		System.out.println();
	}
}

class Dot {
	int x;
	int y;
	int val;

	public Dot(int x, int y, int val) {
		// TODO Auto-generated constructor stub
		this.x = x;
		this.y = y;
		this.val = val;
	}

}








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