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百度技術(shù)研發(fā)類筆試題
有一根27厘米的細(xì)木桿，在第3厘米、7厘米、11厘米、17厘米、23厘米這五個(gè)位置上各有一只螞蟻。木桿很細(xì)，不能同時(shí)通過一只螞蟻。開始時(shí)，螞蟻的頭朝左還是朝右是任意的，它們只會(huì)朝前走或調(diào)頭，但不會(huì)后退。當(dāng)任意兩只螞蟻碰頭時(shí)，兩只螞蟻會(huì)同時(shí)調(diào)頭朝反方向走。假設(shè)螞蟻們每秒鐘可以走一厘米的距離。
編寫程序，求所有螞蟻都離開木桿的最小時(shí)間和最大時(shí)間。
分析:題目中的螞蟻只可能相遇在整數(shù)點(diǎn),不可以相遇在其它點(diǎn),比如3.5cm處之類的,也就是可以讓每只螞蟻?zhàn)?秒,然后查看是否有相遇的即可.這樣我的程序?qū)崿F(xiàn)思路就是,初始化5只螞蟻,讓每只螞蟻?zhàn)?秒,然后看是否有相遇的,如果有則做相應(yīng)處理.當(dāng)每只螞蟻都走出木桿時(shí),我就記錄當(dāng)前時(shí)間.這樣就可以得到當(dāng)前狀態(tài)情況下,需要多久可以走出木桿,然后遍歷所有狀態(tài)則可以得到所有可能.
*/
packagebaidu;
publicclassAnt{
/*
*step表示螞蟻每一個(gè)單位時(shí)間所走的長度
*/
privatefinalstaticintstep=1;
/*
*position表示螞蟻所處的初始位置
*/
privateintposition;
/*
*direction表示螞蟻的前進(jìn)方向，如果為1表示向27厘米的方向走，如果為-1，則表示往0的方向走。
*/
privateintdirection=1;
/*
*此函數(shù)運(yùn)行一次，表示螞蟻前進(jìn)一個(gè)單位時(shí)間，如果已經(jīng)走下木桿則會(huì)拋出異常
*/
publicvoidwalk(){
if(isOut()){
thrownewRuntimeException("theantisout");
}
position=position+this.direction*step;
};
/**
*檢查螞蟻是否已經(jīng)走出木桿，如果走出返回true
*
*/
publicbooleanisOut(){
returnposition<=0||position>=27;
}
/**
*檢查此螞蟻是否已經(jīng)遇到另外一只螞蟻
*@paramant
*@return如果遇到返回true
*/
publicbooleanisEncounter(Antant){
returnant.position==this.position;
}
/**
*改變螞蟻的前進(jìn)方向
*/
publicvoidchangeDistation(){
direction=-1*direction;
}
/**
*構(gòu)造函數(shù),設(shè)置螞蟻的初始前進(jìn)方向,和初始位置
*@paramposition
*@paramdirection
*/
publicAnt(intposition,intdirection){
this.position=position;
if(direction!=1){
this.direction=-1;//方向設(shè)置初始位置,比如為0時(shí),也將其設(shè)置為1.這樣可以方便后面的處理
}else{
this.direction=1;
}
}
}
/////////////////////////////////////////////////////////
packagebaidu;
publicclassController{
publicstaticvoidmain(String[]args){
inttime=0;
for(inti=0;i<32;i++){
Ant[]antArray=getAntList(getPoistions(),getDirections(i));
while(!isAllOut(antArray)){
for(Antant:antArray){
if(!ant.isOut()){
ant.walk();
}
}
time++;
//查看是否有已經(jīng)相遇的Ant,如果有則更改其前進(jìn)方向
dealEncounter(antArray);
}
System.out.println(time);
//將時(shí)間歸0,這樣可以重新設(shè)置條件,再次得到全部走完所需要的時(shí)間.
time=0;
}
}
/**
*這個(gè)函數(shù)的算法很亂，但暫時(shí)能解決問題
*
*@paramlist
*/
publicstaticvoiddealEncounter(Ant[]antArray){
intnum_ant=antArray.length;
for(intj=0;j
for(intk=j+1;k
if(antArray[j].isEncounter(antArray[k])){
antArray[j].changeDistation();
antArray[k].changeDistation();
}
}
}
}
/**
*因?yàn)橛?只Ant，所以組合之后有32種組合.剛好用5位二進(jìn)制來表示,如果為0則表示Ant往0的方向走如果為1,則表示往27的方向走
*
*注:在通過Ant的構(gòu)造函數(shù)設(shè)置初始值時(shí),通過過濾把0修改成了-1.
*/
publicstaticint[]getDirections(intseed){
intresult[]=newint[5];
result[0]=seed%2;
result[1]=seed/2%2;
result[2]=seed/4%2;
result[3]=seed/8%2;
result[4]=seed/16%2;
System.out.println("directionsis"+result[0]+"|"+result[1]+"|"
+result[2]+"|"+result[3]+"|"+result[4]);
returnresult;
}
/**
*批量設(shè)置Ant的初始位置,這樣設(shè)置不是十分必要,可以直接在代碼中設(shè)置
*
*@return
*/
publicstaticint[]getPoistions(){
returnnewint[]{3,7,11,17,23};
}
/**
*取得設(shè)置好初始值的5只Ant
*
*@parampositions
*@paramdirections
*@return
*/
publicstaticAnt[]getAntList(int[]positions,int[]directions){
Antant3=newAnt(positions[0],directions[0]);
Antant7=newAnt(positions[1],directions[1]);
Antant11=newAnt(positions[2],directions[2]);
Antant17=newAnt(positions[3],directions[3]);
Antant23=newAnt(positions[4],directions[4]);
returnnewAnt[]{ant3,ant7,ant11,ant17,ant23};
}
/**
*判斷是否所有的Ant都已經(jīng)走出了木桿,也就是設(shè)置退出條件
*
*@paramantArray
*@return
*/
publicstaticbooleanisAllOut(Ant[]antArray){
for(Antant:antArray){
if(ant.isOut()==false){
returnfalse;
}
}
returntrue;
}
}
編程：用C語言實(shí)現(xiàn)一個(gè)revert函數(shù)，它的功能是將輸入的字符串在原串上倒序后返回。
2編程：
用C語言實(shí)現(xiàn)函數(shù)void*memmove(void*dest,constvoid*src,size_tn)。memmove函數(shù)的功能是拷貝src所指的內(nèi)存內(nèi)容前n個(gè)字節(jié)到dest所指的地址上。
3英文拼寫糾錯(cuò)：
在用戶輸入英文單詞時(shí)，經(jīng)常發(fā)生錯(cuò)誤，我們需要對其進(jìn)行糾錯(cuò)。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)包含了正確英文單詞的詞典，請你設(shè)計(jì)一個(gè)拼寫糾錯(cuò)的程序。
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度;
(3)請描述可能的改進(jìn)(改進(jìn)的方向如效果，性能等等，這是一個(gè)開放問題)。
4尋找熱門查詢：
搜索引擎會(huì)通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個(gè)查詢串的長度為1-255字節(jié)。假設(shè)目前有一千萬個(gè)記錄，這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)。一個(gè)查詢串的重復(fù)度越高，說明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。請你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過1G。
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度。
5集合合并：
給定一個(gè)字符串的集合，格式如：
{aaabbbccc}，{bbbddd}，{eeefff}，{ggg}，{dddhhh}
要求將其中交集不為空的集合合并，要求合并完成后的集合之間無交集，例如上例應(yīng)輸出
{aaabbbcccdddhhh}，{eeefff}，{ggg}
(1)請描述你解決這個(gè)問題的思路;
(2)請給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度
(3)請描述可能的改進(jìn)(改進(jìn)的方向如效果，性能等等，這是一個(gè)開放問題)。
////////////////////////////////1
1題
char*revert(char*str)
{
intn=strlen(str);
inti=0;
charc;
for(i=0;i
{
c=str;
str=str[n-i];
str[n-i]=c;
}
returnstr;
}
///////////////////////////////////
2題
void*memmove(void*dest,constvoid*src,size_tn)
{
assert((dest!=0)&&(src!=0));
char*temp=(char*)dest;
char*ss=(char*)src;
inti=0;
for(;i
{
*temp++=*ss++;
}
returntemp;
}
/////////////////////////////////////////////////
3題
(1)思路:
字典以字母鍵樹組織，在用戶輸入同時(shí)匹配
(2)流程:
每輸入一個(gè)字母：沿字典樹向下一層，
a)若可以順利下行，則繼續(xù)至結(jié)束，給出結(jié)果;
b)若該處不能匹配，糾錯(cuò)處理，給出拼寫建議,繼續(xù)至a);
算法:
1.在字典中查找單詞
字典采用27叉樹組織,每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)字母,查找就是一個(gè)字母一個(gè)字母匹配.算法時(shí)間就是單詞的長度k.
2.糾錯(cuò)算法
情況:當(dāng)輸入的最后一個(gè)字母不能匹配時(shí)就提示出錯(cuò),簡化出錯(cuò)處理，動(dòng)態(tài)提示
可能處理方法:
(a)當(dāng)前字母前缺少了一個(gè)字母：搜索樹上兩層到當(dāng)前的匹配作為建議;
(b)當(dāng)前字母拼寫錯(cuò)誤：當(dāng)前字母的鍵盤相鄰作為提示;(只是簡單的描述，可以有更多的)
根據(jù)分析字典特征和用戶單詞已輸入部分選擇(a),(b)處理
復(fù)雜性分析：影響算法的效率主要是字典的實(shí)現(xiàn)與糾錯(cuò)處理
(a)字典的實(shí)現(xiàn)已有成熟的算法，改進(jìn)不大，也不會(huì)成為瓶頸;
(b)糾錯(cuò)策略要簡單有效,如前述情況，是線性復(fù)雜度;
(3)改進(jìn)
策略選擇最是重要，可以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法改進(jìn)。
//////////////////////////////////////////////
4題
(1)思路：用哈希做
(2)首先逐次讀入查詢串，算哈希值，保存在內(nèi)存數(shù)組中，同時(shí)統(tǒng)計(jì)頻度(注意值與日志項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系)
選出前十的頻度，取出對應(yīng)的日志串，簡單不過了。哈希的設(shè)計(jì)是關(guān)鍵。
//////////////////////////////////////////////////
5題
(1)思路：先將集合按照大小排列后,優(yōu)先考慮小的集合是否與大的集合有交集。有就合并，如果小集合與所有其他集合都沒有交集，則獨(dú)立。獨(dú)立的集合在下一輪的比較中不用考慮。這樣就可以盡量減少字符串的比較次數(shù)。當(dāng)所有集合都獨(dú)立的時(shí)候，就終止。
(2)處理流程：
1.將集合按照大小排序，組成集合合并待處理列表
2.選擇最小的集合，找出與之有交集的集合，如果有，合并之;如果無，則與其它集合是獨(dú)立集合，從待處理列表中刪除。
3.重復(fù)直到待處理列表為空算法：
1。將集合按照大小從小到大排序,組成待處理的集合列表。
2。取出待處理集合列表中最小的集合，對于集合的每個(gè)元素，依次在其他集合中搜索是否有此元素存在：
1>若存在，則將此小集合與大集合合并，并根據(jù)大小插入對應(yīng)的位置。轉(zhuǎn)3。
2>若不存在，則在該集合中取下一個(gè)元素。如果無下一個(gè)元素，即所有元素都不存在于其他集合。則表明此集合獨(dú)立，從待處理集合列表中刪除。并加入結(jié)果集合列表。轉(zhuǎn)3。
3。如果待處理集合列表不為空，轉(zhuǎn)2。如果待處理集合列表為空，成功退出，則結(jié)果集合列表就是最終的輸出。算法復(fù)雜度分析：
假設(shè)集合的個(gè)數(shù)為n，最大的集合元素為m
排序的時(shí)間復(fù)雜度可以達(dá)到n*log(n)
然后對于元素在其他集合中查找，最壞情況下為(n-1)*m
查找一個(gè)集合是否與其他集合有交集的最壞情況是m*m*(n-1)
合并的時(shí)間復(fù)雜度不會(huì)超過查找集合有交集的最壞情況。
所以最終最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(m*m*n*n)需要說明的是：此算法的平均時(shí)間復(fù)雜度會(huì)很低，因?yàn)闊o論是查找還是合并，都是處于最壞情況的概率很小，而且排序后優(yōu)先用最小集合作為判斷是否獨(dú)立的對象，優(yōu)先與最大的集合進(jìn)行比較，這些都最大的回避了最壞情況。
(3)可能的改進(jìn)：
首先可以實(shí)現(xiàn)將每個(gè)集合里面的字符串按照字典序進(jìn)行排列，這樣就可以將查找以及合并的效率增高。另外，可能采取恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也可以將查找以及合并等操作的效率得到提高。
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