程序员面试题精选100题.docx

1、程序员面试题精选100题程序员面试题精选100题折叠 前言随着高校的持续扩张，每年应届毕业生的数目都在不断增长，伴随而来的是应届毕业生的就业压力也越来越大。 在这样的背景下，就业变成一个买方市场的趋势越来越明显。为了找到一个称心的工作，绝大多数应届毕业生都必须反复经历简历筛选、电话面试、笔试、面试等环节。在这些环节中，面试无疑起到最为重要的作用，因为通过面试公司能够最直观的了解学生的能力。为了有效地准备面试，面经这个新兴概念应运而生。笔者在当初找工作阶段也从面经中获益匪浅并最终找到满意的工作。为了方便后来者，笔者花费大量时间收集并整理散落在茫茫网络中的面经。不同行业的面经全然不同，笔者从自身专

2、业出发，着重关注程序员面试的面经，并从精选出若干具有代表性的技术类的面试题展开讨论，希望能给读者带来一些启发。由于笔者水平有限，给各面试题提供的思路和代码难免会有错误，还请读者批评指正。另外，热忱欢迎读者能够提供更多、更好的面试题，本人将感激不尽。(01)把二元查找树转变成排序的双向链表折叠 题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。比如将二元查找树 10 / 6 14 / / 4 8 12 16转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16。分析：本题是微软的面试题。很多与树相关的题目都是用递归的思路来解决，本题也不例外。

3、下面我们用两种不同的递归思路来分析。思路一：当我们到达某一结点准备调整以该结点为根结点的子树时，先调整其左子树将左子树转换成一个排好序的左子链表，再调整其右子树转换右子链表。最近链接左子链表的最右结点（左子树的最大结点）、当前结点和右子链表的最左结点（右子树的最小结点）。从树的根结点开始递归调整所有结点。思路二：我们可以中序遍历整棵树。按照这个方式遍历树，比较小的结点先访问。如果我们每访问一个结点，假设之前访问过的结点已经调整成一个排序双向链表，我们再把调整当前结点的指针将其链接到链表的末尾。当所有结点都访问过之后，整棵树也就转换成一个排序双向链表了。参考代码：首先我们定义二元查找树结点的数据

4、结构如下： struct BSTreeNode / a node in the binary search tree int m_nValue; / value of node BSTreeNode *m_pLeft; / left child of node BSTreeNode *m_pRight; / right child of node ;思路一对应的代码：/ Covert a sub binary-search-tree into a sorted double-linked list/ Input: pNode - the head of the sub tree/ asRigh

5、t - whether pNode is the right child of its parent/ Output: if asRight is true, return the least node in the sub-tree/ else return the greatest node in the sub-tree/BSTreeNode* ConvertNode(BSTreeNode* pNode, bool asRight) if(!pNode) return NULL; BSTreeNode *pLeft = NULL; BSTreeNode *pRight = NULL; /

6、 Convert the left sub-tree if(pNode-m_pLeft) pLeft = ConvertNode(pNode-m_pLeft, false); / Connect the greatest node in the left sub-tree to the current node if(pLeft) pLeft-m_pRight = pNode; pNode-m_pLeft = pLeft; / Convert the right sub-tree if(pNode-m_pRight) pRight = ConvertNode(pNode-m_pRight, t

7、rue); / Connect the least node in the right sub-tree to the current node if(pRight) pNode-m_pRight = pRight; pRight-m_pLeft = pNode; BSTreeNode *pTemp = pNode; / If the current node is the right child of its parent, / return the least node in the tree whose root is the current node if(asRight) while

8、(pTemp-m_pLeft) pTemp = pTemp-m_pLeft; / If the current node is the left child of its parent, / return the greatest node in the tree whose root is the current node else while(pTemp-m_pRight) pTemp = pTemp-m_pRight; return pTemp;/ Covert a binary search tree into a sorted double-linked list/ Input: t

9、he head of tree/ Output: the head of sorted double-linked list/BSTreeNode* Convert(BSTreeNode* pHeadOfTree) / As we want to return the head of the sorted double-linked list, / we set the second parameter to be true return ConvertNode(pHeadOfTree, true);思路二对应的代码：/ Covert a sub binary-search-tree into

10、 a sorted double-linked list/ Input: pNode - the head of the sub tree/ pLastNodeInList - the tail of the double-linked list/void ConvertNode(BSTreeNode* pNode, BSTreeNode*& pLastNodeInList) if(pNode = NULL) return; BSTreeNode *pCurrent = pNode; / Convert the left sub-tree if (pCurrent-m_pLeft != NUL

11、L) ConvertNode(pCurrent-m_pLeft, pLastNodeInList); / Put the current node into the double-linked list pCurrent-m_pLeft = pLastNodeInList; if(pLastNodeInList != NULL) pLastNodeInList-m_pRight = pCurrent; pLastNodeInList = pCurrent; / Convert the right sub-tree if (pCurrent-m_pRight != NULL) ConvertNo

12、de(pCurrent-m_pRight, pLastNodeInList);/ Covert a binary search tree into a sorted double-linked list/ Input: pHeadOfTree - the head of tree/ Output: the head of sorted double-linked list/BSTreeNode* Convert_Solution1(BSTreeNode* pHeadOfTree) BSTreeNode *pLastNodeInList = NULL; ConvertNode(pHeadOfTr

13、ee, pLastNodeInList); / Get the head of the double-linked list BSTreeNode *pHeadOfList = pLastNodeInList; while(pHeadOfList & pHeadOfList-m_pLeft) pHeadOfList = pHeadOfList-m_pLeft; return pHeadOfList;(02)设计包含min函数的栈折叠 题目：定义栈的数据结构，要求添加一个min函数，能够得到栈的最小元素。要求函数min、push以及pop的时间复杂度都是O(1)。 分析：这是去年google的一

14、道面试题。我看到这道题目时，第一反应就是每次push一个新元素时，将栈里所有逆序元素排序。这样栈顶元素将是最小元素。但由于不能保证最后push进栈的元素最先出栈，这种思路设计的数据结构已经不是一个栈了。在栈里添加一个成员变量存放最小元素（或最小元素的位置）。每次push一个新元素进栈的时候，如果该元素比当前的最小元素还要小，则更新最小元素。乍一看这样思路挺好的。但仔细一想，该思路存在一个重要的问题：如果当前最小元素被pop出去，如何才能得到下一个最小元素？因此仅仅只添加一个成员变量存放最小元素（或最小元素的位置）是不够的。我们需要一个辅助栈。每次push一个新元素的时候，同时将最小元素（或最小

15、元素的位置。考虑到栈元素的类型可能是复杂的数据结构，用最小元素的位置将能减少空间消耗）push到辅助栈中；每次pop一个元素出栈的时候，同时pop辅助栈。参考代码：#include #include template class CStackWithMinpublic: CStackWithMin(void) virtual CStackWithMin(void) T& top(void); const T& top(void) const; void push(const T& value); void pop(void); const T& min(void) const;private:

16、 Tm_data;/ theelements of stack size_tm_minIndex;/ the indicesof minimum elements;/ get the last element of mutable stacktemplate T& CStackWithMin:top() return m_data.back();/ get the last element of non-mutable stacktemplate const T& CStackWithMin:top() const return m_data.back();/ insert an elment

17、 at the end of stacktemplate void CStackWithMin:push(const T& value) / append the data into the end of m_data m_data.push_back(value); / set the index of minimum elment in m_data at the end of m_minIndex if(m_minIndex.size() = 0) m_minIndex.push_back(0); else if(value m_datam_minIndex.back() m_minIn

18、dex.push_back(m_data.size() - 1); else m_minIndex.push_back(m_minIndex.back(); / erease the element at the end of stacktemplate void CStackWithMin:pop() / pop m_data m_data.pop_back(); / pop m_minIndex m_minIndex.pop_back();/ get the minimum element of stacktemplate const T& CStackWithMin:min() cons

19、t assert(m_data.size() 0); assert(m_minIndex.size() 0); return m_datam_minIndex.back();举个例子演示上述代码的运行过程： 步骤 数据栈 辅助栈 最小值1.push 3 3 0 32.push 4 3,4 0,0 33.push 2 3,4,2 0,0,2 24.push 1 3,4,2,1 0,0,2,3 15.pop 3,4,2 0,0,2 26.pop 3,4 0,0 37.push 0 3,4,0 0,0,2 0讨论：如果思路正确，编写上述代码不是一件很难的事情。但如果能注意一些细节无疑能在面试中加分。

20、比如我在上面的代码中做了如下的工作： 用模板类实现。如果别人的元素类型只是int类型，模板将能给面试官带来好印象； 两个版本的top函数。在很多类中，都需要提供const和非const版本的成员访问函数； min函数中assert。把代码写的尽量安全是每个软件公司对程序员的要求； 添加一些注释。注释既能提高代码的可读性，又能增加代码量，何乐而不为？总之，在面试时如果时间允许，尽量把代码写的漂亮一些。说不定代码中的几个小亮点就能让自己轻松拿到心仪的Offer。(03)求子数组的最大和折叠 题目：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和

21、。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2，因此输出为该子数组的和18。分析：本题最初为2005年浙江大学计算机系的考研题的最后一道程序设计题，在2006年里包括google在内的很多知名公司都把本题当作面试题。由于本题在网络中广为流传，本题也顺利成为2006年程序员面试题中经典中的经典。如果不考虑时间复杂度，我们可以枚举出所有子数组并求出他们的和。不过非常遗憾的是，由于长度为n的数组有O(n2)个子数组；而且求一个长度为n的数组的和的时间复杂度为O(n)。因此这种思

22、路的时间是O(n3)。很容易理解，当我们加上一个正数时，和会增加；当我们加上一个负数时，和会减少。如果当前得到的和是个负数，那么这个和在接下来的累加中应该抛弃并重新清零，不然的话这个负数将会减少接下来的和。基于这样的思路，我们可以写出如下代码。参考代码：/ Find the greatest sum of all sub-arrays/ Return value: if the input is valid, return true, otherwise return false/bool FindGreatestSumOfSubArray( int *pData, / an array un

23、signed int nLength, / the length of array int &nGreatestSum / the greatest sum of all sub-arrays) / if the input is invalid, return false if(pData = NULL) | (nLength = 0) return false; int nCurSum = nGreatestSum = 0; for(unsigned int i = 0; i nLength; +i) nCurSum += pDatai; / if the current sum is n

24、egative, discard it if(nCurSum nGreatestSum) nGreatestSum = nCurSum; / if all data are negative, find the greatest element in the array if(nGreatestSum = 0) nGreatestSum = pData0; for(unsigned int i = 1; i nGreatestSum) nGreatestSum = pDatai; return true;讨论：上述代码中有两点值得和大家讨论一下： 函数的返回值不是子数组和的最大值，而是一个判断

25、输入是否有效的标志。如果函数返回值的是子数组和的最大值，那么当输入一个空指针是应该返回什么呢？返回0？那这个函数的用户怎么区分输入无效和子数组和的最大值刚好是0这两中情况呢？基于这个考虑，本人认为把子数组和的最大值以引用的方式放到参数列表中，同时让函数返回一个函数是否正常执行的标志。 输入有一类特殊情况需要特殊处理。当输入数组中所有整数都是负数时，子数组和的最大值就是数组中的最大元素。(04)在二元树中找出和为某一值的所有路径折叠 题目：输入一个整数和一棵二元树。从树的根结点开始往下访问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条路径。打印出和与输入整数相等的所有路径。例如输入整数22和如下二元树 10 / 5 12 / 4