2016 小米笔试

本文介绍了一个算法,用于将输入的字符串重新排列成字典序最小的反回文串。反回文串是指对于任意位置i,满足s[i]不等于s[n-i-1]的字符串。文章提供了C++实现代码,并通过栈和队列来辅助判断生成的字符串是否为反回文串。

一个长度为n的字符串s,如果对于任意i(0<=i<=n-1i!=n-i-1)时,满足s[i]!=s[n-i-1](下标从0开始),那么我们称之为反回文串。

例如:"c","cpp","java"都是反回文串,

          "test","xiaomimiliao!"则不是反回文串。

请实现下面的函数,重排给定的一个字符串,使它成为字典顺序最小的反回文串。

例如:s="test",结果为"estt",("estt"<"sett")

C/C++:

void rearrange(int len,char*s)

以下是我的程序,望各位指点~

<pre name="code" class="cpp">#include<iostream>
#include<string>
#include<stack>
#include<queue>
#include<algorithm>

using namespace std;
#pragma warning( disable : 4996 )

//首先判断字符串是否为反回文串
bool JudgePalindrome(char *str)
{
	if (str == NULL)
	{
		cout << "error!" << endl;
		exit(-1);
	}
	int len_str = strlen(str);
	
	stack<char> S;//将字符串分别装入栈和队列中
	queue<char> Q;
	while (*str != '\0')
	{
		S.push(*str);
		Q.push(*str);
		str++;
	}
	for (int i = 0; i < len_str / 2; ++i)
	{
		if (S.top() == Q.front())
		{
			return false;
			break;
		}
		S.pop();
		Q.pop();
	}
	return true;

}

void rearrange(int len, char*s)
{
		string temp_str(s);
		sort(temp_str.begin(), temp_str.end());
		if (JudgePalindrome(&temp_str[0]))
		{
			cout << temp_str << endl;
			
		}
		else
		{
			while (next_permutation(temp_str.begin(), temp_str.end()))
			{
				if (JudgePalindrome(&temp_str[0]))
					cout << temp_str << endl;
				break;
			}
		}

	}



int main()
{
	cout << "please input a string:" << endl;
	string str;
	getline(cin,str);
	int len_str = str.length();
	rearrange(len_str, &str[0]);

	system("pause");
	return 0;
}




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。
针对小米公司技术类岗位的笔试题目和历年真题准备,以下是一些常见的题型和备考建议,结合了小米过往聘中可能涉及的内容。 ### 3.1 小米公司技术类笔试题型概述 小米的技术类笔试通常涵盖以下几个方面: - **编程能力**:主要考察 C++、Java 或 Python 的基础编程能力,包括但不限于数组、字符串、链表、树等数据结构的操作。 - **算法与数据结构**:常见算法如排序、查找、动态规划、贪心算法等,以及数据结构的基本操作和应用场景。 - **操作系统**:进程与线程管理、内存管理、文件系统等基础知识。 - **网络基础**:TCP/IP 协议栈、HTTP/HTTPS、Socket 编程等。 - **数据库**:SQL 查询、事务处理、索引优化等。 - **系统设计**:简单系统设计题,考察对分布式系统、缓存机制等的理解。 ### 3.2 历年真题示例 虽然没有直接提供小米历年真题的链接,但可以通过牛客网等平台查找“小米 笔试题”等关键词,找到相关练习题和讨论[^1]。以下是一些模拟题型示例: #### 示例 1:编程题 > 题目:给定一个整数数组 `nums` 和一个目标值 `target`,请你在该数组中找出和为目标值的两个整数,并返回它们的数组下标。 ```python def two_sum(nums, target): hash_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hash_map: return [hash_map[complement], i] hash_map[num] = i return [] ``` #### 示例 2:算法与数据结构 > 题目:实现一个二叉树的前序遍历(非递归实现)。 ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def preorder_traversal(root): res = [] stack = [] if root: stack.append(root) while stack: node = stack.pop() res.append(node.val) if node.right: stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) return res ``` ### 3.3 备考建议 - **刷题平台**:推荐使用牛客网、LeetCode、Codeforces 等平台进行专项训练,尤其是算法与编程题。 - **复习资料**:复习《剑指 Offer》、《程序员面试金典》等书籍,掌握常见面试题型。 - **模拟笔试**:在牛客网等平台参与模拟笔试,熟悉考试节奏和时间分配。 - **系统设计**:阅读《系统设计入门》(System Design Primer)等资料,了解常见系统设计题的解题思路。 ###
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