【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python面试题(3)

本文汇总了华为OD面试中的Python基础知识,包括常用数据结构(如列表、元组、字典、集合)的特点和使用场景,解释了在查询为主、插入删除少的情况下选择数组的原因,对比了数组与元组的区别,讨论了二叉树的遍历方式,回顾了排序算法,并介绍了Python中的进程与协程,以及return和yield的区别,最后阐述了Python中可变和不可变对象的重要性和影响。

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华为OD面试真题题库

专栏:华为OD面试真题题库
目录: 最新华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录

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1. python 常用的数据结构都有什么

  1. 列表(List)

    • 功能:列表是可变的序列,能够存储不同类型的元素。
    • 特点:支持增加、删除、访问元素等操作,支持索引和切片操作。
    • 使用场景:适用于需要顺序访问的情况,或当你需要经常修改数据时。
  2. 元组(Tuple)

    • 功能:元组是不可变的序列,一旦创建便不能修改。
    • 特点:比列表访问速度快,可以用作字典的键(以及其他原生不可变类型)。
    • 使用场景:适用于存储不应改变的数据元素,如函数的返回值。
  3. 字典(Dictionary)

    • 功能:字典存储键值对,其中键必须是唯一的。
    • 特点:通过键而非索引访问元素,查找速度快。
    • 使用场景:适用于通过键快速检索、插入或删除数据项的场景。
  4. 集合(Set)

    • 功能:集合是一个无序的元素集,自动去除重复元素。
    • 特点:提供高效的成员检查,可以进行数学上的集合操作,如并集、交集、差集等。
    • 使用场景:适用于需要元素唯一性的场景,或需要进行集合运算的地方。
  5. 字符串(String)

    • 功能:字符串是字符的不可变序列。
    • 特点:提供丰富的方法和操作,如切片、连接、查找等。
    • 使用场景:处理文本数据的任何场景。
  6. 双端队列(Deque)

    • 功能:来自collections模块,Deque是一个从两端都可以快速增加和弹出的队列。
    • 特点:当你需要一个从头部和尾部都可以快速添加或删除的列表时,比列表更有效。
    • 使用场景:适用于需要队列操作的场景,如在任务队列的头部或尾部添加或移除任务。
  7. 堆(Heap)

    • 功能:通过heapq模块实现,堆是一个特殊的完全二叉树。
    • 特点:在堆中,最小元素总是位于顶部。heapq提供了操作堆的方法,如heappushheappop
    • 使用场景:适用于需要频繁访问最小元素但不需要全部排序的数据结构。

2. 需要大量的查询, 而且删除与插入很少, 那么应该用链表还是数组?

在面对这样的场景,即需要大量的查询操作,而且删除与插入操作很少时,通常使用数组(在Python中表现为列表)而不是链表。

  1. 查询效率

    • 数组:数组提供通过索引的直接访问,其访问时间复杂度为 O(1)。这意味着无论要访问数组中的哪个元素,所需时间都是常数级别的。
    • 链表:链表的查询效率较低,因为链表不支持随机访问。要访问链表中的一个元素,可能需要从头节点开始逐一访问后续节点,最坏情况下的时间复杂度为 O(n),n 是链表长度。
  2. 插入与删除操作

    • 虽然链表在插入和删除操作时通常优于数组(因为链表的插入和删除操作时间复杂度为 O(1),而数组为 O(n)),但应用场景中这些操作较少,这一优势并不明显。
  3. 内存利用率

    • 数组:数组在内存中占用连续空间,这有助于数据的快速访问,但可能需要在扩展大小时重新分配整个数组空间。
    • 链表:链表的内存分布是分散的,每个节点除了存储数据外,还需要额外的空间存储指向下一个节点的指针(或者在双向链表中,还有指向前一个节点的指针)。这会增加额外的内存开销。

3. 数组与元组有什么区别

在Python中,数组(通常指列表)和元组是两种基本的数据结构,它们都可以用来存储一系列的元素。它们的主要区别在于可变性、用途和性能方面:

  1. 可变性(Mutability)

    • 列表(List):列表是可变的,意味着你可以在创建后添加、删除或更改其元素。
    • 元组(Tuple):元组是不可变的,一旦创建,你不能修改其内容。这包括不能添加、删除或更改存储在元组中的元素。
  2. 性能

    • 由于元组的不可变性,它们在某些情况下比列表具有更好的性能。例如,元组的创建速度通常比列表快,它们还可以作为字典中的键使用,而列表则不能,因为字典的键必须是不可变类型。
  3. 用途

<think>好的,我现在要处理用户关于华为OD模式技术面试的查询。首先,我需要确认用户的需求是什么。用户提到想了解华为OD模式下的技术面试相关内容,包括经验分享。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]和[2],我需要结合这些信息来构建回答。 首先,我应该先概述华为OD模式的基本情况,引用[1]提到华为因制裁转向OD模式,社招减少正编岗位,基础岗位用OD替代。这部分需要简要说明,让用户了解背景。接下来,用户关心的是技术面试的经验,所以需要结构化的分点回答,比如面试流程、技术考察内容、注意事项等。 引用[2]提供了技术面试真题,特别是设计模式的分类和原则,这部分需要整合到技术考察内容中。设计模式是重点,可能需要详细说明常见的模式类型和例子。此外,Java八股文题库也是引用[2]提到的,所以应该提到常见的技术问题,如数据结构、算法、多线程、数据库等。 用户可能还关心面试流程,引用[1]提到华为面试流程,但具体步骤需要进一步细化,可能包括机考、技术、综等环节。同时,用户可能想知道如何准备,比如刷题、项目经验、沟通技巧等注意事项。需要确保每个部分都有引用支持,并在适当位置添加引用标识。 接下来,生成相关问题部分,需要根据回答内容提出用户可能进一步感兴趣的问题,比如机考准备、设计模式问题、项目经验展示等。确保问题与回答内容相关,帮助用户深入探索。 需要检查是否符合系统级指令,如使用正确的中文回答、LaTeX格式正确(虽然当前问题不涉及数学公式,但如果有的话要确保),生成相关问题,引用标识正确添加。此外,回答结构要清晰,分点列出,使用代码块展示可能的代码示例(如果有的话)。 最后,确保引用标记正确,比如在提到面试流程时添加[^1],在涉及设计模式时引用[^2]。注意不要遗漏引用来源,保持回答的真实性和可靠性。</think>### 华为OD模式技术面试经验分享 华为OD(Outsourcing Dispatch)模式是华为应对用工成本压力的社招形式,技术面试流程与正编岗位相似,但侧重基础能力与适配性评估。以下是关键要点: --- #### 一、**技术面试流程** 1. **机考**(编程能力测试) - 考察算法与数据结构,题目难度中等(如动态规划、二叉树遍历等)。 - 示例题目:实现快速排序或解决字符串匹配问题[^1]。 ```python # 快速排序参考代码(用户需熟悉手写) def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) ``` 2. **技术/二** - **八股文考察**:Java基础、设计模式、数据库原理等。 - 设计模式分类举例: - 单例模式(创建型):确保类唯一实例。 - 适配器模式(结构型):兼容不同接口。 - 观察者模式(行为型):事件驱动通信。 - **场景题**:如分布式系统设计、高并发解决方案。 3. **综合面试** - 项目经验深挖,关注技术选型、难点解决能力。 - 软技能评估:沟通能力、团队协作意愿。 --- #### 二、**高频考察点** 1. **数据结构与算法** - 必考:链表操作、二叉树遍历、排序算法(如时间复杂度比较$O(n^2)$ vs $O(n \log n)$)。 2. **设计模式** - 创建型模式(工厂方法)、行为型模式(策略模式)为常考点。 3. **系统设计** - 简单系统架构设计,如缓存策略(LRU)、数据库分表。 --- #### 三、**注意事项** 1. **刷题准备**:LeetCode中等难度题目需熟练(如Top 100高频题)。 2. **项目复盘**:突出技术细节,避免泛泛而谈。 3. **沟通技巧**:回答时结合代码示例或公式(如解释算法复杂度$O(n)$的定义)。 ---
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