目前辞职在家，想面试一下试试水，结果笔试题一做 emo 了

[unregister]

Java 转行，目前加起来 Java 开发经验一年多一点，HR 给我发了两道题，第一道是具有层级关系的城市，例如"中国 广州"，"中国 浙江 杭州" 一个 List 最后应该是转成树状图输出，最后还是没答完，后面去 leetcode 上看了一下，应该是属于 hard 难度的。想到前景越来越黯淡，emo 了。而且面的是外包，面试官都没见到。

[xiadong1994]

@unregister 序列化与反序列化是 hard 是因为给的输入是遍历的结果，你的这道题给的是从 root 到某一个 node 的 path ，提供了更多的 tree 结构信息，顶多是个 medium 。

[msg7086]

撑死 medium ，我觉得算 easy 都可以。
如果不懂递归，那至少懂面向对象吧。
自己建一个类 Region ，然后类成员 List<Region> subRegions ，类方法 append(String fullRegionPath)，把字符串的第一段切出来添加进 subRegions ，然后把剩下的交给 subRegion.append()不就行了。
如果我是面试官，我更希望面试者用面向对象的方法去实现递归，而不是像上面一位老哥那样开个 for 循环去搞。

[kran]

map+引用，单次循环就可以了

[VeryZero]

这就是最基本的递归啊，而且工作中很常用。比如分类树，目录树

[fpure]

@unregister 这个题我觉得递归都可以不用吧

[Junzhou]

@unregister 这个感觉没想象中的麻烦，可能力扣中等难度？ 遍历这个列表，拿到每一条记录，通过字符分割，中国 广东 广州 越秀 ，拿到四个不同级别的行政区，然后处理下一个，中国 广东 深圳 南山 广东已经存在了，直接把深圳加入到广东的子节点，南山加到深圳的子节点，如果是 中国 广东 深圳 宝安 根据中国找到广东，找到深圳，宝安不存在，将宝安加入到深圳的子节点。以此类推？

[Junzhou]

@rabbbit 同名不影响，root 节点到 node 节点的路径都给你了。

[illuz]

水题，老哥多刷刷算法吧
这种树状结构工程里还是挺常见的，这就 emo 说明水平一般

[fpure]

package com.example;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import com.google.gson.GsonBuilder;

public class x {
@SuppressWarnings("unchecked")
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("中国 广州", "中国 浙江 杭州");
HashMap<String, Object> root = new HashMap<>();
for (String s : list) {
HashMap<String, Object> node = root;
String[] ss = s.split(" ");
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
HashMap<String, Object> subNode = (HashMap<String, Object>) node.get(ss[i]);
if (subNode == null) {
subNode = new HashMap<>();
node.put(ss[i], subNode);
}
node = subNode;
}
}
System.out.println(new GsonBuilder()
.setPrettyPrinting()
.serializeNulls()
.create().toJson(root));
}
}

[Vegetable]

这是 hard 吗...

[OldCarMan]

@unregister #8 不知道我有没有理解错，这道题最终目的是以树状结构的 json 数据输出，而不是中间一定要套上树这种数据结构，如果是这样的话，直接用 map 多层嵌套+递归和判断 就行了，个人觉得（暗中观察够🐶）。

[dqzcwxb]

所有的递归都可以写成循环

[rabbbit]

@Junzhou 呃,我是说我写的那个不对啦.
昨天太晚了,改成这样就好了.

import java.util.*;

public class App {
　 public static void main(String[] args) {
　　 Map<String, Map> map = new HashMap();
　　 String[] cityList = {"中国 浙江 杭州","中国","中国 广东", "中国 广东 广州 越秀区", "中国 达拉崩吧 广州"};
　　 for (String cityStr: cityList) {
　　　 Map<String, Map> parentMap = map;
　　　 for (String key: cityStr.split(" ")) {
　　　　 Map mapOfKey = addMap(key, parentMap);
　　　　 parentMap = mapOfKey;
　　　}
　　}
　　 System.out.println(toJSON(map, 0));
　}

　 public static Map<String, Map> addMap(String key,Map<String, Map> map ) {
　　 if(!map.containsKey(key)) {
　　　 map.put(key, new HashMap<String, Map>());
　　}
　　 return map.get(key);
　}

　 public static String toJSON(Map<String, Map> map, int intend) {
　　 String str = "{";
　　 List<String> keys = new ArrayList(map.keySet());
　　 if( keys.size() > 0) {
　　　 str += "\r\n";
　　}
　　 for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
　　　 String key = keys.get(i);
　　　 str += geneSpace(intend + 2) + key + ": " + toJSON(map.get(key), intend + 2);
　　　 if(i < keys.size() - 1) {
　　　　 str += ",";
　　　}
　　　 str += "\r\n";
　　}
　　 if( keys.size() > 0) {
　　　 str += geneSpace(intend);
　　}
　　 str += "}";
　　 return str;
　}

　 public static String geneSpace(int len) {
　　 return new String(new char[len]).replace('\0', ' ');
　}
}

[cassyfar]

@rabbbit 你这个数据结构是错的吧，题主已经说明了最后要存进一个树里面。

数据结构用这个，然后每查看一组，就遍历插入新节点即可。
class Node {
String id;
List<Node> children ；
}

[unregister]

@Junzhou 嗯，是我太水了
@fpure 厉害了,完美啊。
@rabbbit 厉害，学习了，达拉崩吧，很 happy 啊😂

[rabbbit]

@cassyfar
这种面试题应该思路对了就行,没必要非得是 LeetCode 那种树结构.
Map 表示能方便点, 子 List 还得遍历去搜.

[unregister]

@cassyfar 这个应该是用 Map 实现的，只是需要按照要求输出那个树状图就行了。

[Tianyan]

灵活就业者（失业者）超过 2 亿

[unregister]

@whileFalse 嗯，对我来说有一点，这也知道和别人的差距在哪里。

[aikilan]

const data = ["中国 广州 深圳", "中国 广州 佛山", "中国 浙江 杭州"];

const onStart = (data) => {
const res = {};
const onGen = (result, row) => {
if(!row.length){
return
}
const item = row[0];
if(result[item]){
onGen(result[item], row.slice(1))
}else{
result[item] = {};
onGen(result[item], row.slice(1))
}
}
for(let i in data){
onGen(res, data[i].split(' '));
}
return res
}
onStart(data)

//{ '中国': { '广州': { '深圳': {}, '佛山': {} }, '浙江': { '杭州': {} } } }