百度2014校园招聘笔试题(武汉站 9.28)

本文深入探讨了动态链接库与静态链接库的区别、任务调度的两种方式、数据库锁的应用场景、寻找不重复数的方法、求解最长回文子串、数轴上绳子覆盖最多个点的算法思路、分布式缓存方案设计,涵盖了数据库、算法、系统设计等多个方面的核心内容。

一、简答题(本题共30分)

  1. 动态链接库与静态链接库分别有什么优缺点?(10分)
  2. 轮训任务调度和抢占式任务调度有什么区别?(10分)
  3. 请列出数据库中常用的锁,分别给出其应用场景?(10分)

二、算法与程序设计题(本题共45分)

  1. 给定任意一个正整数,求比这个数大且最小的“不重复数”,“不重复数”的含义是相邻两位不相同,例如1101是重复数,1231是不重复数?(15分)
  2. 长度为N(N很大)的字符串,求这个字符串里的最长回文子串?(15分)

最长回文子串

      3.  数轴上从左到右有n个点a[0],a[1],…,a[n-1],给定一根长度为L的绳子,求绳子最多能覆盖其中的几个点?(15分)

算法思路用两个指针,初始值设为i=0,j=1;求出以i为起点最多能覆盖的点数maxNum,然后i和j都往后移动一步,如果a[j]-a[i]<=L,说明绳子可以覆盖更多的点,把i固定,求出新的maxNum,后面的操作重复前面的循环,直至j碰到最后一个点为止。算法复杂度真正为O(n),因为外层和里层while循环都控制着变量j++。

#include <stdio.h>
int overrideMaxNum(int *points,int pointsNum,int L)
{
	int maxNum=1,i=0,j=1;
	if(L<=0||points==NULL||pointsNum<=0)return 0;
	while(j<pointsNum)
	{
		while(j<pointsNum&&points[j]-points[i]<=L)
		{
			maxNum++;
			j++;
		}
		i++;
		j++;
	}
	return maxNum;
}
int main()
{
	int points[10]={1,2,3,4,10,15,17,18,19,20};
	printf("%d\n",overrideMaxNum(points,10,3));
	return 0;
}
三、系统设计题(本题共25分)
  1. 现代系统的设计过程中,为了减轻请求的压力,通常采用缓存技术,为了进一步提升缓存的命中率,通常采用分布式缓存方案。即前端的调度模块,将针对不同内容的用户请求分配给不同的缓存服务器向用户提供服务,请给出一个分布式缓存方案,满足如下要求:
  1)单台缓存服务器故障,整个分布式缓存集群,可以继续提供服务;
  2)通过一定的分配策略,可以保证充分利用每个混村服务器的存储空间,及负载均衡。当部分服务器故障或系统扩容时该分配策略可以保证较小的缓存文件重分配开销;

  3)当不同缓存服务器的存储空间存在差异时,分配策略可以满足比例分配。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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