2011.10.17百度面试题

1、进程切换需要注意哪些问题?

保存处理器PC寄存器的值到被中止进程的私有堆栈; 保存处理器PSW寄存器的值到被中止进程的私有堆栈; 保存处理器SP寄存器的值到被中止进程的进程控制块;

保存处理器其他寄存器的值到被中止进程的私有堆栈; 自待运行进程的进程控制块取SP值并存入处理器的寄存器SP; 自待运行进程的私有堆栈恢复处理器各寄存器的值;

自待运行进程的私有堆栈中弹出PSW值并送入处理器的PSW; 自待运行进程的私有堆栈中弹出PC值并送入处理器的PC。

2、输入一个升序数组,然后在数组中快速寻找两个数字,其和等于一个给定的值。

这个编程之美上面有这个题目的,很简单的,用两个指针一个指向数组前面,一个指向数组的后面,遍历一遍就可以了。

3、有一个名人和很多平民在一块,平民都认识这个名人,但是这个名人不认识任何一个平民,任意两个平民之间是否认识是未知的,请设计一个算法,快速找个这个人中的那个名人。 已知已经实现了一个函数 bool know(int a,int b) 这个函数返回true的时候,表明a认识b,返回false的时候表明a不认识b。

思路:首先将n个人分为n/2组,每一组有2个人,然后每个组的两个人调用这个know函数,假设为know(a,b),返回true的时候说明a认识b,则a肯定不是名人,a可以排除掉了,依次类推,每个组都调用这个函数依次,那么n个人中就有n/2个人被排除掉了,数据规模将为n/2。同理在剩下的n/2个人中在使用这个方法,那么规模就会将为n/4,这样所有的遍历次数为n/2+n/4+n/8+........ 这个一个等比数列,时间复杂度为o(n)。

4、有一类数组,例如书序[1,2,3,4,6,8,9,4,8,11,18,19,100] 前半部分是是一个递增数组,后面一个还是递增数组,但整个数组不是递增数组,那么怎么最快的找出其中一个数?

#include <iostream> using namespace std; int binary_search(int* a, int low, int high, int goal) //二分查找 { while(low <= high) { int middle = (low+high)>>1; //(low+high)/2 if(a[middle] == goal) return middle; //在右半边 else if(a[middle] < goal) low = middle + 1; //在左半边 else high = middle - 1; } return -1; } void getNum(int *a, int len, int goal) { int i, index; for(i = 0; i < len-1; i++) { if(a[i] > a[i+1]) //找到前、后两个数组的分界点 break; } if(a[i] >= goal) //对前面数组进行二分查找 { index = binary_search(a, 0, i, goal); printf("%d\n",index); } if(a[i+1] <= goal) //对后面数组进行二分查找 { index = binary_search(a+i+1, 0, len-i-2, goal); if(index != -1) index += (i+1); //后面的那个数组相对于前面数组的偏移量为i+1 printf("%d\n",index); } } int main(void) { int a[]={1,2,3,4,6,8,9,4,8,11,18,19,100}; int len = 13, goal = 4; getNum(a,len,goal); return 0; }

5、判断一个自然数是否是某个数的平方。当然不能使用开方运算。

方法1:
遍历从1到N的数字,求取平方并和N进行比较。
如果平方小于N,则继续遍历;如果等于N,则成功退出;如果大于N,则失败退出。
复杂度为O(n^0.5)。

方法2:
使用二分查找法,对1到N之间的数字进行判断。
复杂度为O(log n)。

方法3:
由于
(n+1)^2
=n^2 + 2n + 1,
= ...
= 1 + (2*1 + 1) + (2*2 + 1) + ... + (2*n + 1)
注意到这些项构成了等差数列(每项之间相差2)。
所以我们可以比较 N-1, N - 1 - 3, N - 1 - 3 - 5 ... 和0的关系。
如果大于0,则继续减;如果等于0,则成功退出;如果小于 0,则失败退出。
复杂度为O(n^0.5)。不过方法3中利用加减法替换掉了方法1中的乘法,所以速度会更快些。

例如:3^2 = 9 = 1 + 2*1+1 + 2*2+1 = 1 + 3 + 5

4^2 = 16 = 1 + 2*1 + 1 + 2*2+1 +2*3+1

int square(int n) { int i = 1; n = n - i; while( n > 0 ) { i += 2; n -= i; } if( n == 0 ) //是某个数的平方 return 1; else //不是某个数的平方 return 0; }

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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