百度面试题目：        输入一个整数和一棵二元树。从树的根结点开始往下访问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条路径。打印出和与输入整数相等的所有路径。        例如输入整数 22 ，如下图二元树：                                            10                                        

字符串匹配（string match)是在实际工程中经常会碰到的问题，通常其输入是原字符串(String)和子串（又称模式，Pattern)组成，输出为子串在原字符串中的首次出现的位置。通常精确的字符串搜索算法包括暴力搜索(Brute force)，KMP, BM(Boyer Moore), sunday, robin-karp 以及 bitap。下面分析这几种方法并给出其实现。假设原字符串长度M

前言   一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。    毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问

本文将着重探索hash_set比set快速高效的原因，阅读本文前，推荐先阅读本文的姊妹篇《STL系列之六 set与hash_set》一．hash_set之基石——哈希表    hash_set的底层数据结构是哈希表，因此要深入了解hash_set，必须先分析哈希表。哈希表是根据关键码值(Key-Value)而直接进行访问的数据结构，它用哈希函数处理数据得到关键码值，关键码值对应表中

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作者：July、wuliming、pkuoliver  出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v。  说明：本文分为三部分内容，    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解；第二部分为关于Hash表算法的详细阐述；第三部分为打造一个最快的Hash表算法。-----------------------------------此作者写的非常不

海量数据面试题整理　　1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？　　方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。　　s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文

作者：July、youwang、yanxionglu。时间：二零一一年三月二十六日本文之总结：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题。有任何问题，欢迎随时交流、指正。出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v。 第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。      首