面了微软的 Cloud + AI 组。
一面
- 二叉树上每一个节点具有 value,求一条路径,使得总收益最大。
一开始想到了动态规划的解法,但是一直陷在了单次遍历的问题中。经面试官提示之后,完善了解法:
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先递归求出途经每个节点无分叉的单边最大收益
-
再根据单边最大收益求出每个节点的最大总收益
二面
- 给出一个 m * n 的矩阵 M,矩阵元素满足同行递增、同列递增,如
M: [0, 3, 5, 9]
[1, 6, 8, 10]
[4, 11, 15, 20]
[7, 13, 22, 99]
给出一个目标值,返回它在矩阵中的位置,如果未找到,返回(-1, -1)。
解法:
边界情况判定后,沿着对角线找,如果找到直接返回,否则找到对角线上第一个比目标元素大的值,将矩阵划分成 四个象限,在左下和右上子矩阵中递归查找。
其实就是二分查找的二维情况。
三面 Word Count 问题:
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给出一个文本文件,求出其中词频最大的十个词。
解法: 用 Map 保存词频,维护一个大小为 10 的数组,遍历 Map -
问题升级,求出词频前 10% 的词语。
解法:Map 保存词频,利用快拍的策略,得出词频前 10% 的词语(并不是完全有序) -
问题升级,有一千个文件,求出其中词频前 100 的词语。内存限制不能用一个 Map 保存总的词频结果。
这个问题我就完全没有头绪了,经面试官提醒,了解了解法:
将 a 开头的词语放在磁盘一上,b 开头的放在磁盘二上,以此类推。
分别找出每个磁盘中词频最大的前 100 个词语,再进行比较。
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