2024-03-12

技术面试实战：解构复杂算法题的思考与提升,

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布

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#人工智能

本文讲述了作者在字节技术面试中遇到的复杂算法题，涉及非负整数数组跳跃问题。通过分析、贪心算法实现和反思，作者强调了清晰思维和有效沟通在技术面试中的重要性。

上周字节技术面试中遇到的一道烧脑的算法题

上周去到某家大厂的面试，面试官给我了一道算法题目，现场由于紧张，没有做出来。回来后仔细研究了下，和大家一起探索如何应对一道既复杂又富有挑战性的算法题目。

遇到的挑战

在这次面试中，我遇到了一道非常复杂的算法题目。题目是这样的：

给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

一开始看到这个问题，我的第一反应是：“这不就是经典的贪心算法问题吗？” 但当我深入思考时，我意识到这个问题不仅仅是简单的贪心算法那么简单。它考验的是对问题的理解、分析以及解决问题的策略。

分析问题

首先，我开始分析问题，思考不同的解题思路。我意识到，这个问题可以通过多种方式来解决，包括贪心算法、动态规划等。我的策略是从贪心算法入手，因为它能提供更直观、更快的解决方案。

在与面试官交流的过程中，我表达了我的思路，并解释了为什么我选择这个策略。面试官点头表示认可，并鼓励我继续深入。

解题思路

我的解题思路是：在每一步跳跃中，选择可以使得跳跃范围最远的位置。这样，我可以保证在最少的跳跃次数内到达数组的末尾。

我用一种不那么正式的方式跟面试官解释了我的思路：“想象你在玩一场跳一跳游戏，你会选择哪个点作为跳跃点？显然，是那个能让你跳得更远的点。”

代码实现

接下来，是代码实现的时刻。我选择了JavaScript来编写解决方案：

function jump(nums) {
  let jumps = 0, currentJumpEnd = 0, farthest = 0;
  for (let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
    farthest = Math.max(farthest, i + nums[i]);
    if (i == currentJumpEnd) {
      jumps++;
      currentJumpEnd = farthest;
    }
  }
  return jumps;
}