1-4 如何回答算法面试官问题

本文阐述了算法面试问题的解决思路,强调理解题目条件的重要性,如利用二分查找法处理有序数组,通过分治法应对O(nlogn)算法设计需求。文章还介绍了常见算法优化技巧,包括使用额外空间换取时间效率,以及如何从暴力解法出发逐步优化至高效算法。

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解决算法面试问题的整体思路

注意题目中的条件

  • 给定一个有序数组
    • 可以考虑用二分查找法
  • 有一些题目中的条件本质是暗示
    • 设计一个O(nlogn)的算法   ——>    8成会使用分治法,也可能先排序,再做剩余的操作
    • 无需考虑额外的空间            ——>    可以考虑开辟额外的空间,用空间换时间
    • 数据规模大概是10000         ——>    可以考虑设计一个O(n^2)的算法,因为O(nlogn)的算法可以处理百万级或千万级的数据

当没有思路的时候

  • 自己写几个简单的测试用例,试验一下
  • 暴力解法往往是思考的起点

不要忽视暴力破解法

在一个字符串中找没有重复字母的最长子串。

  • 对于字符串s的子串s[i...j]
  • 使用O(n^2)的算法遍历i,j,可以得到所有的子串s[i...j]
  • 使用O(length(s[i...j]))的算法,判断子串s[i...j]中是否包含重复字母,有则pass,无则更新最大值和最长子串。

算法复杂度O(n^3),对于n = 100的数据,是可行的。

优化算法

  • 遍历常见的算法思路
  • 遍历常见的数据结构
  • 空间和时间的交换(哈希表)
  • 预处理信息(排序)
  • 在瓶颈处寻找答案:O(nlog) + O(n^2);O(n^3)

实际编写问题

极端条件的判断

  • 传入数组为空?字符串为空?数量为0?指针为Null?

变量名

模块化,复用性

对于基本问题,白板编程

备注

对于基本问题,做到白板编程。 

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