沃尔玛实验室面试经历|第 11 组（校内）

简介

本次沃尔玛实验室的面试是在学校内举行的。我们参加的是第 11 组面试。本次面试主要是围绕算法和数据结构展开的，题目难度适中，需要一定的算法基础和灵活运用能力。

面试内容

代码题

1. 在一个数组中找到前 k 大的元素。

   • 要求时间复杂度为 O(n*logk)。
   • 解题思路：利用最小堆维护前 k 大元素，遍历数组，将每个元素依次与堆顶元素进行比较，如果大于堆顶元素，则将堆顶元素替换，并进行堆调整。最终堆中的元素即为前 k 大元素。
   • 代码片段：

   import heapq
   
   def find_top_k(arr, k):
   	heap = []
   	for i in arr:
   		if len(heap) < k:
   			heapq.heappush(heap, i)
   		else:
   			if i > heap[0]:
   				heapq.heappushpop(heap, i)
   	return heap
   

2. 逆波兰表达式求值。

   • 要求支持加、减、乘、除四种符号。
   • 解题思路：利用栈来存储操作数，依次读入表达式中的每个符号，如果为操作符，则弹出栈顶的两个操作数，进行对应的运算，将结果压入栈中；如果为数字，则直接压入栈中。最终栈中剩下来的元素即为表达式的值。
   • 代码片段：

   def evaluate_expression(tokens):
   	stack = []
   	for token in tokens:
   		if token in ["+", "-", "*", "/"]:
   			op2 = stack.pop()
   			op1 = stack.pop()
   			if token == "+":
   				stack.append(op1 + op2)
   			elif token == "-":
   				stack.append(op1 - op2)
   			elif token == "*":
   				stack.append(op1 * op2)
   			else:
   				stack.append(op1 // op2)
   		else:
   			stack.append(int(token))
   	return stack.pop()
   

算法题

1. 给定一个 n * n 的网格，每个格子上有一个数字，初始状态下，一个机器人位于左上角，现在需要将其移动到右下角，每次只能向下或向右移动一格，经过的格子的数字会被计入路径和。求路径和最大是多少。

   • 要求时间复杂度为 O(n^2)。
   • 解题思路：使用动态规划，定义一个 n * n 的状态数组 dp，其中 dp[i][j] 表示机器人从左上角走到格子 (i, j) 时经过的路径和的最大值。根据题意可知，机器人只能从上一格或左一格移动过来，因此机器人到达 dp[i][j] 时，其所走过的路径必定经过 dp[i-1][j] 或 dp[i][j-1]。故有 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]。
   • 代码片段：

   def max_path_sum(grid):
   	n = len(grid)
   	dp = [[0]*n for _ in range(n)]
   	dp[0][0] = grid[0][0]
   	for i in range(1, n):
   		dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]
   		dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i]
   	for i in range(1, n):
   		for j in range(1, n):
   			dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]
   	return dp[n-1][n-1]
   

2. 设计一个支持最大值和最小值查询的栈。

   • 要求时间复杂度为 O(1)。
   • 解题思路：维护两个栈：一个正常的栈用来存储数据，另一个栈用来存储当前最大值和最小值。具体实现如下：
     • push(x)：将元素 x 压入正常栈中，如果元素 x 大于等于栈顶元素，则将其也压入最大值栈中；如果元素 x 小于等于栈顶元素，则将其也压入最小值栈中。
     • pop()：弹出正常栈的栈顶元素，并将其与最大值栈和最小值栈的栈顶元素进行比较，若相等，则将它们同时弹出。
     • get_max()：返回最大值栈的栈顶元素。
     • get_min()：返回最小值栈的栈顶元素。
   • 代码片段：

   class MaxMinStack:
   	def __init__(self):
   		self.stack = []
   		self.max_stack = []
   		self.min_stack = []
   
   	def push(self, x):
   		self.stack.append(x)
   		if not self.max_stack or x >= self.max_stack[-1]:
   			self.max_stack.append(x)
   		if not self.min_stack or x <= self.min_stack[-1]:
   			self.min_stack.append(x)
   
   	def pop(self):
   		x = self.stack.pop()
   		if self.max_stack and x == self.max_stack[-1]:
   			self.max_stack.pop()
   		if self.min_stack and x == self.min_stack[-1]:
   			self.min_stack.pop()
   
   	def get_max(self):
   		if self.max_stack:
   			return self.max_stack[-1]
   		return None
   
   	def get_min(self):
   		if self.min_stack:
   			return self.min_stack[-1]
   		return None
   

以上是本次沃尔玛实验室面试的具体内容和相关代码，希望对广大程序员们有所帮助！