FaceBook的三道Python面试真题!肝了半天真的没做出来!

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大家好,我是菜鸟哥!学Python走起!

Facebook作为全球顶尖的科技公司之一,拥有超过52000名员工。很少能有公司在晋升空间和福利上与Facebook匹敌。能够进入到Facebook公司,成为Facebook的一名码农,是很多人梦寐以求的事情。

秋招季马上就要到了,我们先拿三道Facebook的python面试真题来练练手,体会一下Facebook的题。反正我是做了半天,没有全都做出来。

1.将零移动到左侧

题目描述:将给出整数列表array中的“0”全部移动到最左侧,同时保证其他列表元素的顺序不变。

时间复杂度:O(n)空间复杂度:O(1)

解题思路:

首先,题目指出空间的复杂度为O(1),表明需要在原列表中进行修改,因此我们可以利用双指针的思路来解题。

1).设置read_index和write_index的两个索引,都指向最后一个元素。

2).read_index向前走,如果指向了“0”值,就继续向前,否则,array[write_index]=array[read_index],同时write_index向前走一步。

3).当read_index走到array的头部时,则将write_index之前(包括write_index)的数值全部赋值为0。

程序展示:

程序中,根据解题思路的每一个步骤,都有对应的程序答案,从结果中也可以看出,输出结果正确。问题思考:

如果没有空间复杂度和时间复杂度的限制,这道题是非常容易的,但是通过添加限制,更能体现出一个笔试者的水平。

2.合并重叠区间

题目描述:题目给出一个区间间隔组成的列表array,每一个间隔代表一个小的区间,列表中的间隔都是按照第一个数字进行排序的。合并这些区间,找出这些区间的并集。

时间复杂度:O(n)。空间复杂度:O(n)。

解题思路:这道题目可以利用线性的扫描算法来进行解决。

1.对于每一个区间间隔,进行逐个的空间叠加,设置列表中的第一个间隔为输出间隔。

2.如果下一个间隔的区间和输出间隔有交集,那么就更新输出间隔的最大值。

3.如果下一个间隔的区间和输出间隔没有交集,那么将下一个间隔区间来添加到最终的结果中。程序展示

程序实现的功能如下图所示:

程序中首先判断输入的array长度是否是大于等于2,然后按照我们的解题思路,给出了程序解答。问题思考:

这道题的一个重要点在于按照第一个数值对区间进行排序,当然题目给出的列表是已经排好序的。根据区间的数值判断,就可以很快的得到解题思路。

3.单词拆分

题目描述:给定一个输入的单词string和一个单词列表array,判断string能否拆分为array中的单词组合。

时间复杂度:O(2的n次方)

空间复杂度:O(n的平方)

上图的单词展示中,applepie可以被拆分为apple 和pie的单词组合,applepear则可以被拆分为apple和pear的组合方式。

解题思路:

这道题可以利用动态规划的算法思想来进行解决。

我们以“applepie”这个单词为例,单词列表array=["apple", "apple", "pie", "pear"]:1).设置dp = [True, False, False, False, False, False, False, False, False],dp长度为len("applepie") + 1。

2).由于"apple" in array,所以dp =[True, False, False, False, False, True, False, False, False]。也就是dp[5] = True。

3).从dp[5]开始搜寻,由于pie in array,所以有dp =[True, False, False, False, False, True, False, False, True],也即dp[8] = True。

4).返回最终的dp[-1]的结果,表示的单词string能否被拆分。

程序展示:

程序中,创造动态规划的数组,然后通过判断数组中每一个位置是否为True,进行下一步的计算,最终输出dp[-1]的接过来判断string能否被拆分。

问题思考:这道题的动态规划思路,可以当作一个跳一跳的小游戏,从string的初始位置,能否按照array中单词的顺序跳到下一个位置,如果有,说明能够被拆分,如果没有,则证明无法被拆分。

总结

通过以上三道Facebook的面试真题分享,可以发现,考察的点都是我们平时刷题学习遇到的知识点,这更提示了我们,需要打好自己的基础,从容应对笔试。希望找工作的小伙伴,都能够找到自己心仪的工作!

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使用Python进行Facebook数据爬取教程 在本教程中,我们将探讨如何使用Python爬取Facebook数据。我们将使用Python的requests库和库进行网络请求和网页解析。请注意,根据Facebook的服务条款,爬取其数据可能会违反其政策。本教程仅用于学术目的,不建议用于商业用途。 阅读详情

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