今年的就业形式虽然非常的严峻，但是仍旧有着不少的机会，小编本身是做深度学习的算法的，虽然本身的水平可能比较差，但是也有幸得到了一个AI互联网大厂的面试资格，薪资待遇什么的还是很好的。
但是要求也是很高的，面试当天就是高强度的4个小时面试。这其中当然是少不了手撕代码，小编今天就带着最新鲜的面试题，跟大家一起分享。
01.题目引入-基础版
手撕代码是第二个面试官在面试最后提出的。开始的基础题目就是常见的爬楼梯问题。
题目：小明要上楼，他一次只能上一个台阶或者两个台阶，问他上N阶台阶有多少种方法呢
面对这个问题，想必有过《剑指offer》或者力扣刷题经验的伙伴们，肯定暗自窃喜，这问题不就是简单的动态规划问题或者利用递归方式进行解决嘛！确实，这道题，可以按照以下的思路进行解决。
入下图所示：
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当N=1，也就是只需要爬一个台阶时，那么只有1种方法；
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当N=2时，此时就有两种方法，要不就是每次上一个台阶，也就是1、1，要不就是直接上两个台阶；
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那如果N=3时，此时，小明只可能从第1个台阶直接走两步到第三个台阶，或者从第二个台阶，直接走一步上来；
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对于N=4的情况，同样，小明只能从第三个台阶走一步或者是从第二个台阶走两步上来；
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然后对于N，就是从第N-1个台阶走一步或者是从N-2个台阶走两步上来。
我们总结成公式的表达方式就是f(N) = f(N-1) + f(N-2)。而前面我们求出f(1) = 1，f(2) = 2。这是不是就很简单了，我们直观上就直接可以利用递归来求取了。例如：
f(5) = f(4) + f(3)，而f(4) = f(3) + f(2) ，而f(3) = f(2) +f(1) = 3。于是可以求出f(5) = 8。也就是说小明跳到第5个台阶一共有8种方法。如果小伙伴不信的话，可以自己去跳以下试试。当然，这里小编也给出了8种不同的方法：
1、1、1、1、1
1、1、1、2
1、1、2、1
1、2、1、1
2、1、1、1
1、2、2
2、1、2
2、2、1
至于程序，那也是很简单的，小编直接给出动态规划的方法程序，因为当N很大时，递归会造成很多的计算浪费，同时时间消耗也比较大。
02.进阶版-花费最少的力气爬楼梯
可能时面试官觉得我做的太轻松了，于是他就进一步问了一个问题，如何花费最少的力气来爬楼梯。
题目描述是这样的。基础问题不变，小明还是每次只能上一步或者是两步，但是现在的问题是每上一个楼梯都会消耗一定的能量，称之为cost，例如cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] ，如下图所示：
小明分别走1、3、5、7、8、10号台阶，总的能量损失为6。用最小的能量登上了所有的台阶，那我们又如何分析这道题呢，下面小编带大家一步一步仔细分析。
03.手撕面试题
首先，我们用dp数组来保存经过每个台阶的最小能量的损耗。例如，dp[0]表示上0个台阶能量损耗为0，那么dp[1] = 1，而dp[2]为100；
然后，小明每次只能上一个或者两个台阶，如果一个一个上台阶的话，那么dp[2]=1+100=101 > 100。所以就一次上两个就是100；
接着分析，那么dp[3]为多少呢，我们知道，第三个台阶可以从第1个台阶上两步走到3，也可以从第二个台阶上一个台阶来到第三个台阶；
最后，dp[3] = min(dp[1], dp[2]) + cost[2]。我们递推可以知道dp[N] = min(dp[N-1], dp[N-2]) + cost[N-1]。有了这个状态转移公式，我们便可以编写程序了。
上述程序中，我们对cost的长度进行判断，如果小于1，那么就返回0，如果小于3，那么就返回cost[-1]。否则的话就按照我们上面的状态转移公式进行计算即可。返回最后两个台阶数值的最小值即可。结果也证明了我们的结果正确性。
以上就是小编在面试的时候，遇到的真实的面试 题目。不得不说，对于基础的coding能力还是非常考验的，大家需要在平时多多的刷题，多多积累，才能够从容的分析问题，并得到最终的结果。
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