Adobe 面试问题 - 计算机科学家

Adobe 面试问题考察的是应聘者对计算机科学的掌握程度，以及对技术问题的处理能力。以下是一些可能在 Adobe 面试中被提及的计算机科学问题：

数据结构

• 什么是二叉搜索树？如何实现一个二叉搜索树？
• 什么是哈希表？如何实现一个哈希表？
• 什么是图？如何实现一个图？

二叉搜索树

二叉搜索树（Binary Search Tree）是一种特殊的二叉树结构，满足以下性质：

1. 左子树中的所有节点的值均小于该节点的值。
2. 右子树中的所有节点的值均大于该节点的值。
3. 左右子树都是二叉搜索树。

二叉搜索树常用于排序和搜索操作，常见的实现方式为递归和迭代两种方式。

递归实现

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

class BinarySearchTree:
    def __init__(self):
        self.root = None
    
    def insert(self, val):
        self.root = self._insert(self.root, val)
    
    def _insert(self, node, val):
        if not node:
            return TreeNode(val)
        if val < node.val:
            node.left = self._insert(node.left, val)
        elif val > node.val:
            node.right = self._insert(node.right, val)
        return node
    
    def search(self, val):
        return self._search(self.root, val)
    
    def _search(self, node, val):
        if not node or node.val == val:
            return node
        if val < node.val:
            return self._search(node.left, val)
        else:
            return self._search(node.right, val)

迭代实现

class BinarySearchTree:
    def __init__(self):
        self.root = None
    
    def insert(self, val):
        new_node = TreeNode(val)
        if not self.root:
            self.root = new_node
            return
        cur = self.root
        while cur:
            if val < cur.val:
                if not cur.left:
                    cur.left = new_node
                    return
                cur = cur.left
            elif val > cur.val:
                if not cur.right:
                    cur.right = new_node
                    return
                cur = cur.right
    
    def search(self, val):
        cur = self.root
        while cur:
            if cur.val == val:
                return cur
            elif cur.val > val:
                cur = cur.left
            else:
                cur = cur.right
        return None

哈希表

哈希表（Hash Table）是一种使用哈希函数来组织数据的数据结构。哈希函数将键映射到索引，使得访问一个特定键的时间复杂度是常量级别。常见的哈希函数有除余法和乘法哈希法。

除余法实现

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.capacity = 100
        self.table = [[] for _ in range(self.capacity)]
        
    def _hash(self, key):
        return key % self.capacity
    
    def put(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for kvp in self.table[index]:
            if kvp[0] == key:
                kvp[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])
    
    def get(self, key):
        index = self._hash(key)
        for kvp in self.table[index]:
            if kvp[0] == key:
                return kvp[1]
        return None

乘法哈希法实现

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.capacity = 100
        self.table = [[] for _ in range(self.capacity)]
        self.a = 0.6180339887
    
    def _hash(self, key):
        return int((self.a * key % 1) * self.capacity)
    
    def put(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for kvp in self.table[index]:
            if kvp[0] == key:
                kvp[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])
    
    def get(self, key):
        index = self._hash(key)
        for kvp in self.table[index]:
            if kvp[0] == key:
                return kvp[1]
        return None

图

图（Graph）是一种由节点和边组成的数据结构，在图中，节点表示实体，边表示这些实体之间的关系，可以表示复杂的任意结构。常见的图包括有向图和无向图，有些图可能带有权值。

无向图实现

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.adj_list = {}
        for vertex in vertices:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
        self.adj_list[v].append(u)
    
    def remove_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].remove(v)
        self.adj_list[v].remove(u)
    
    def dfs(self, v, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(v)
        print(v, end=' ')
        for neighbor in self.adj_list[v]:
            if neighbor not in visited:
                self.dfs(neighbor, visited)
                
    def bfs(self, v):
        visited = set()
        queue = []
        queue.append(v)
        visited.add(v)
        while queue:
            s = queue.pop(0)
            print(s, end=' ')
            for neighbor in self.adj_list[s]:
                if neighbor not in visited:
                    queue.append(neighbor)
                    visited.add(neighbor)

有向图实现

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.adj_list = {}
        for vertex in vertices:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
    
    def remove_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].remove(v)
    
    def dfs(self, v, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(v)
        print(v, end=' ')
        for neighbor in self.adj_list[v]:
            if neighbor not in visited:
                self.dfs(neighbor, visited)
                
    def bfs(self, v):
        visited = set()
        queue = []
        queue.append(v)
        visited.add(v)
        while queue:
            s = queue.pop(0)
            print(s, end=' ')
            for neighbor in self.adj_list[s]:
                if neighbor not in visited:
                    queue.append(neighbor)
                    visited.add(neighbor)

算法

• 排序算法：如快速排序、归并排序、堆排序等。
• 搜索算法：如深度优先搜索、广度优先搜索等。
• 动态规划算法：如最长公共子序列、最短路径等。
• 字符串匹配算法：如 KMP 算法、Boyer-Moore 算法等。

其中，快速排序和深度优先搜索是非常常见的算法。

快速排序

快速排序（Quick Sort）是一种基于比较的排序算法。其基本思路是选取一个基准值，将数组分成小于基准值和大于基准值两部分，然后递归快速排序左右两部分，直到数组有序。

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    left = []
    right = []
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] < pivot:
            left.append(arr[i])
        else:
            right.append(arr[i])
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

深度优先搜索

深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种遍历树和图的算法。其基本思路是从图的某个节点出发，依次访问它的所有子节点，一直搜索到最深处，然后回溯到上一层。可以用递归或堆栈来实现。

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.adj_list = {}
        for vertex in vertices:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
        self.adj_list[v].append(u)
    
    def dfs(self, v, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(v)
        print(v, end=' ')
        for neighbor in self.adj_list[v]:
            if neighbor not in visited:
                self.dfs(neighbor, visited)

总结

以上介绍了 Adobe 面试中可能出现的一些计算机科学问题，包括数据结构和排序算法等。合理掌握这些知识可以在面试中脱颖而出，进一步提高面试的成功率。