• 百度1


    备注:转载于 http://blog.csdn.net/ustc_dylan/article/details/5451227

    百度面试题,仅提供一些参考。

    1 完成函数
    size_t foo(unsigned int *a1, size_t al1, unsigned int* a2, size_t al2)
    其中a1和a2都为无符号数组,al1和al2为数组的长度,数组的长度为偶数。
    无符号数组由一对数字区间组成。 如下例:
    a1 为 0,1,3,6,10,20
    a2 为 0,1,20,50,4,5
    则 a1表示以下区间[0,1] [3,6] [10,20]
    a2表示以下区间[0,1] [20,50] [4,5]
    则a1,a2的重叠部分为[0,1] [4,5],其长度为2
    函数foo要求返回重叠区间的长度。上例中为2.

    要求:
    详细说明自己的解题思路,说明自己实现的 一些关键点。
    写出函数foo原代码,另外效率尽量高,并给出代码的复杂性分析。
    限制:
    al1和al2的长度不超过100万。而且 同一个数组的区间可能出现重重叠。
    如a1可能为 0,5, 4,8, 9,100, 70,80
    使用的存储空间尽量小。

    解题方法:先对两个数组的区间进行排序,排序规则以区间的第一个数为键,然后将一个数组构建二叉排序树,将另一个数组中的区间一次在二叉排序树中查找。 时间复杂度(nlogn) 。

    有人提出了log(+n)的复杂度,就是将两个数组排序,排序规则如上,然后对两个数组进行归并,归并出的结果即为所得。


    2 多人排成一个队列,我们认为从低到高是正确的序列,但是总有部分人不遵守秩序。如果说,前面的人比后面的人高(两人身高一样认为是合适的),那么我们就认 为这两个人是一对“捣乱分子”,比如说,现在存在一个序列:
    176, 178, 180, 170, 171
    这些捣乱分子对 为<176, 170>, <176, 171>, <178, 170>, <178, 171>, <180, 170>, <180, 171>,  
    那么,现在给出一个整型序列,请找出这些捣乱分子对的个数(仅给 出捣乱分子对的数目即可,不用具体的对)

    要求:
    输入:
    为一个文件(in),文件的每一行为一个序列。序列全为数字,数字 间用”,”分隔。
    输出:
    为一个文件(out),每行为一个数字,表示捣乱分子的对数。

    详细说明自己的解题思路,说明自己 实现的一些关键点。并给出实现的代码 ,并分析时间复杂度。

    限制:
    输入每行的最大数字个数为100000个,数字最长为6位。程 序无内存使用限制。


    基本思路:将整个数列划分成多个递增序列,然后从第二个序列开始,对其中的每个数字与前面的序列比较,时间复杂度为
    二、下面是两道选做题,请根据自己的情况选择其中的一道作答(WEB方向请答第4道,其他职位方向答第3 道)。

    3  
    考虑一个在线好友系统。系统为每个用户维护一个好友列表,列表限制最多可以有500个好友,好友必须是这个系统中的 其它用户。好友关系是单向的,用户B是用户A的好友,但A不一定是B的好友。

    用户以ID形式表示,现给出好友列表数据的文本形式如下:
    1 3,5,7,67,78,3332
    2 567,890
    31 1,66
    14 567
    78 10000

    每 行数据有两列,第一列为用户ID,第二列为其好友ID,不同ID间用”,”分隔,ID升序排列。列之间用”t”分隔。


    要求:
    请 设计合适的索引数据结构,来完成以下查询:
    给定用户A和B,查询A和B之间是否有这样的关系:B是A的二维好友(好友的好友)。
    如上例 中,10000为1的二维好友,因为78为1的好友,10000为78的好友。

    详细说明自己的解题思路,说明自己实现的一些关键点。并给 出实现的伪代码实现建立索引过程和查询过程,并说明空间和时间复杂度。

    限制:
    用户数量不超过1000万,平均50个好友。

    4
    有 关系模式:User(userId, userName), Article(articleId, userId, title, content),Vote(articleId, score),User为用户关系,Article为用户发表的文章关系,Vote为文章得票关系,title为文章标题、score为得票数。
    (1) 用SQL语言查询所有没发表过文章的用户名;
    (2)用SQL语言查询得票数大于100的所有文章标题,按得票数倒序排列;
    (3)用SQL 语言查询出发表文章数大于5,文章平均得票数大于100的用户名,按平均得票数倒序排列;
    (4)设计这些表的主键、外键和索引,并指出上面三个查 询所使用的索引。
    (5)当用户数超过1000万,文章数超过1亿时,如何考虑存储及性能的改进和优化?

    转自:http://www.cnblogs.com/cswolf/archive/2010/09/10/2267163.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/heyonggang/p/2817127.html
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