百度笔试与面试题集：算法与数据结构挑战

"这份文档包含了2009年百度公司的笔试题目，主要涉及编程题、算法题、系统设计以及数据结构相关的问题。" 在这些笔试题中，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： 1. **字符串匹配**：编程题要求判断字符串b的所有字符是否都在字符串a中出现，且出现次数相同。这涉及到字符串处理和遍历，可以使用滑动窗口或者哈希映射的方法来优化查找效率。 2. **字母序列索引**：算法题要求根据特定序列计算字符串在序列中的位置。这类问题通常可以通过预处理序列，将其转化为数字索引来解决，如Z算法或前缀和方法。 3. **评分系统设计**：设计一个公平的用户评分系统，需要考虑防止恶意投票和作弊。可能的解决方案包括使用信誉系统、IP追踪、投票频率限制、用户行为分析等。 4. **链表操作**：寻找两个链表的第一个公共节点，要求O(1)空间复杂度和O(L1+L2)时间复杂度。可以使用双指针法，一个指针每次移动一步，另一个指针每次移动两步，直到两者相遇。 5. **中位数计算**：在线性时间内计算动态集合的中位数，可以使用“快慢指针”维护有序序列，如Fenwick树或Trie树等数据结构。 6. **IP计数**：统计在Y秒内出现次数超过M的IP，这需要一个有效的数据结构来存储和更新IP的出现次数，如哈希表配合时间戳。 7. **外部排序**：在有限内存条件下对大量电话号码进行排序。外部排序通常采用多路归并排序，将数据分块读入内存，排序后再合并。 8. **二叉树链接叶子节点**：遍历二叉树并将所有叶子节点链接起来，通常使用递归或Morris遍历。 9. **字符串连接与字典序**：找到一种排列方式，使n个字符串首尾相连形成的长串字典序最小。可以使用贪心策略和回溯法解决。 10. **字符串转浮点数**：实现将字符串转换为浮点数的功能，类似于标准库中的`atof()`函数，需要处理各种格式的浮点数表示，包括正负号、小数点、指数等。 11. **树的比较**：比较两棵二叉树是否相等，可以采用递归方式，同时检查节点值、左右子树。时间复杂度为O(n)，其中n为树的节点数量。 这些问题覆盖了基础编程技巧、算法理解、数据结构运用及系统设计能力，是考察应聘者综合能力的重要手段。对于准备类似笔试的求职者来说，熟练掌握这些知识点是至关重要的。