• 测试员的算法面试题找众数


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    算法面试—找众数

    前提:

    现在测试工程师的面试,或多或少都会问到编程技术.在编程技术中,往往会挑选一个简单的算法题.很多同学一看到这,往往就不知如何是好了.后果轻则被压低薪水,重则失去这次面试机会.

     其实面试中的算法,可以通过刷题来进行准备.下面分享下最近面试遇到的算法面试题

    题目-寻找一个列表中的众数

    给定一个大小为n的数组,找到其中的众数

    *众数:是指在数组中出现次数大于"n/2"的元素

    示例:

    给定数组:list = [1,2,5,5,5,5,7]

    预期输出: 5

    LV1:直接解题

    先用最直接的方式,尝试转化题目

    def func(num:list):     #定义一个函数,接收"列表"数据

        res = []                #定义一个变量接收结果 

    对于大于"n/2"这条需求,可以先求出n

    n = len(num)           #用len函数得到n

    找到数组里的众数,可以理解为:在数组中进行循环比较.

    条件是 当前元素出现次数(list.count()函数可以得出)大于 n/2

    如果符合条件,则存到res变量中

    对于大于"n/2"这条需求,可以先求出n

    for i in num:                           #遍历num
        now_time = num.count(i)     #得到当前遍历项的出现次数
        if now_time > n/2:             #如果该数字出现次数大于n/2
            res.append(i)                #则加入结果

    由于循环中,会把每一个众数都加到结果中得到如下结果

    [5, 5, 5, 5]

    所以在加一部去重复数据

    return set(res)

    结果:

    Lv2:简化

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    上述方案中,力求快速实现需求.在细节上比较冗余,这里在进行一步简化.

    def func(num:list):     #定义一个函数,接收"列表"数据
        # res = []           #实际上由于众数的规则(数量>一般),一个数组中只可能有一个.所以遇到直接返回就好了
        # n = len(num)       #把这步计算直接放到if条件中
        for i in num:                       #遍历num
            # now_time = num.count(i)       #可以将这个计算直接放到条件上
            if num.count(i) > len(num)/2:   #可以将n/2的计算,直接放到这
                return i    #则加入结果

    效果如下:

    LV3效率优化

    从功能的角度来说,上述方案是可行的.但是一旦遇到海量数据,重复计算list.count()非常耗时.如图:

    这个测试数据中有5w+个元素,计算非常巨大

    重新思考题目中的众数,发现几个特性:

    ①一个数组中最多只有1个众数(不会出现2个过半数的元素)

    ②如果数组是从大到小排列(list.sort()函数可以进行排序),那么中间的那个数字一定是众数

    ③对于数组而言,也分奇数/偶数元素

    如果是奇数

    # 数组的元素数量是奇数
    l = [1,1,3,3,3]
    print(len(l) // 2)可以使用"整除"得到中点
    # 这时恰好取到数组的中点,那么取到的一定是众数

    如果是偶数

    # 数组的元素数是偶数
     l = [1,1,3,3,3,3]
     print(len(l) // 2)
    # 取到的是绝对中点向后取整,此案例使4/7
    # 此时的众数也一定是>7/2,即至少出现4次
    # 所以l[len(2//l)]一定是众数

    重写:

    # 数组的元素数是偶数
    def majorityElement(nums):
        nums.sort()
        return nums[len(nums) // 2]

    效果如图:

    结论:速度比起直接解法,快了20倍以上

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