说几个 leetcode 上看似简单却又非常困难的问题

2020-11-10 05:13:18 +08:00
 Goldilocks
  1. Merge two sorted array

https://leetcode.com/problems/merge-sorted-array/

Q1: 算法复杂度的下界是多少?如何算出来的?

Q2: 常规两个指针线性的往前走谁都会写,但是如何 binary search 加速它?aka. binary search merge

  1. Shuffle the Array

https://leetcode.com/problems/shuffle-the-array

如何 inplace 的在线性的时间复杂度完成它?如何证明你的算法是对的?

这个题其实是在考察你对抽象代数的理解。因为这个所谓的 shuffle 就是 permutation 。permutation group 可以被分解成 orbits 。然后你就只需要一个 orbit 、一个 orbit 的去处理就行了。但是如何找出这些 orbits 呢?能不能同时处理多个 orbits 呢?

  1. Running Sum of 1d Array https://leetcode.com/problems/running-sum-of-1d-array/

看起来很简单是吧? 如果是浮点数怎么办?如何利用 binary tree 最小化计算误差?

  1. find the median number of an array

《算法导论》花了很大的篇幅去讲这个问题,没有认真学过的人肯定是不懂的,尤其是那个最坏情况为线性时间的选择算法,为什么《算法导论》上是每 5 个一组但是 TAOCP 上的描述是 7 个一组?除了这些 textbook 算法外,你还有什么 idea ?比如如何用概率论和统计学知识开发一个期望线性的随机化算法?

一味的刷题是没有用的,对于找到这些 easy 问题的答案没有帮助。

同时这也回答了另一个问题:面试的时候怎么判断面试者是不是速成的? 很简单,认真学过算法的科班学生,多少会对这些问题有些 sense 。而速成的只能靠刷题,刷不出这些 idea 。他甚至不知道 binary search merge 的存在。但是如果他但凡看过 MIT 、普林斯顿或任何一个名校的算法公开课,他都会知道 binary merge/median find 不是那么的简单的问题。

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16 条回复
Girlphobia
2020-11-10 05:21:41 +08:00
坚定了我有空一定要把垫显示器的《算法导论》拿出来仔细看一遍的决心。
daozhihun
2020-11-10 08:43:30 +08:00
如果你只是想要知道别人是否认真学过算法,直接出个题目考网络流算法、A*搜索剪枝不是更好吗?
我觉得面试的目的是考察对方的思维能力,而不是单纯地判断他是否看过哪些公开课什么的。
lights
2020-11-10 09:08:03 +08:00
这是要造火箭还是造无人汽车啊
GtDzx
2020-11-10 09:17:19 +08:00
binary search merge 是啥? 怎么加速的? 还真没听说过...
SingeeKing
2020-11-10 09:22:29 +08:00
@GtDzx 简单说就是楼主列举的第一题的 O(logN) 解法
GtDzx
2020-11-10 22:59:31 +08:00
@SingeeKing 这题至少要把 2 个数组遍历一遍吧,还能 O(logN)? 讲讲怎么做?
levelworm
2020-11-12 23:48:17 +08:00
@Girlphobia 当初看了几页就放弃了,感觉还是红色那本舒服一点。不过我觉得还是从项目中寻找问题比较好。。。否则看完也忘记了。
Sevenskey
2020-12-06 19:45:22 +08:00
@SingeeKing 呃,这题最优解是 o(m+n)啦,没有 log 的解法
Goldilocks
2020-12-07 03:15:22 +08:00
@Sevenskey 你能证明它至少需要 o(m+n)次比较吗?不能啊。
Sevenskey
2020-12-18 23:21:49 +08:00
@Goldilocks 。。那你能证明它在某种算法下最多只需要 log(m+n)的比较吗
e583409
2021-01-03 09:04:49 +08:00
我理解 刷题的目很多人没有搞懂 为了数量 而不是质量 为了刷题而刷题
这个是我的答案 https://github.com/xrfinbupt/leetcode_java
Goldilocks
2021-01-03 13:16:25 +08:00
二路归并,其实是在问,如果你把 m 个排好序的数字插入到另外 n 个排好序的数组中,那么那 m 个数的 position 有多少种可能性?
然后再回过头来,基于比较的排序,为什么下界是 nlogn ?
把这两个问题的答案结合起来,就可以得知二路归并的算法复杂度下界。
Goldilocks
2021-01-03 13:17:34 +08:00
举个例子,当 m 等于 1,那么显然共有 n+1 种可能性。用 log ( n+1 )次比较就能解决问题
Sevenskey
2021-01-10 02:42:05 +08:00
@Goldilocks 啊这,那你这复杂度不是 log(n+m)而是 mlogn 啊。。另外大 o 记号是表示上界的
Goldilocks
2021-01-10 07:08:25 +08:00
@Sevenskey 我自始自终就没说过 log(n+m)啊。而且也不是 mlogn 。我甚至连大 O 都没有提过。对于这样的简单问题,大 O 太粗糙了。大 O 是上界,所以要看谁能找到更精确的上界中的下界。
e583409
2021-06-20 19:46:35 +08:00
@e583409 不知不觉 用半年 刷了 178 道题

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