亚马逊面试问题 |第 146 集

简介

亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，拥有广泛的市场和技术影响力。在亚马逊的面试中，经常会涉及到各种复杂的算法和数据结构问题，这些问题旨在考察程序员的技术水平和解决问题的能力。

本文将介绍亚马逊在第 146 集的面试问题，帮助程序员更好地理解这种类型的问题，并提供参考解决方案。

面试问题

以下是亚马逊在第 146 集中提出的面试问题：

给定一个字符串s和一个整数k，返回s中最长的子串，使得该子串中的每个字符都至少出现k次。

解决方案

暴力解法

最简单的解决方案是使用暴力算法，即枚举字符串中所有可能的子串，并检查每个子串是否符合条件，选择其中最长的一个子串作为结果返回。

def longest_substring(s, k):
    res = ""
    for i in range(len(s)):
        for j in range(i + 1, len(s) + 1):
            sub = s[i:j]
            if all(sub.count(c) >= k for c in set(sub)):
                if len(sub) > len(res):
                    res = sub
    return res

该算法的时间复杂度为O(n^3)，在大数据集的情况下效率较低，但可以提供一种参考解决方案。

分治解法

由于暴力解法的时间复杂度较高，我们可以考虑采用更高效的解决方案。这里介绍一种基于分治的解法。

我们假设在s的某一段子串中，所有字符的出现次数都不少于k。那么该段子串就是符合条件的最长子串之一。

我们可以首先统计s中每个字符出现的次数，然后找到第一个出现次数小于k的字符，以该字符为分割点，将s分成两个子串。对这两个子串分别递归执行上述操作，得到它们的最长子串并进行合并，得到整个字符串的最长子串。

def longest_substring(s, k):
    if len(s) < k:
        return ""
    d = {}
    for c in s:
        d[c] = d.get(c, 0) + 1
    for c in d:
        if d[c] < k:
            return max(longest_substring(t, k) for t in s.split(c))
    return s

该算法的时间复杂度为O(nlogn)，显著优于暴力算法，可以在大数据集的情况下快速求解。

总结

亚马逊在面试中经常会给出各种复杂的算法和数据结构问题，这些问题涉及多个领域的知识，对程序员综合素质的要求较高。掌握有效的解决方案和算法设计思路，对于应对这种类型的问题至关重要。