微软面试100题：数据结构与算法解析

"本资源是一份关于系统设计和编程的资料，包含了算法设计和系统设计两个主要部分。在算法设计中，涉及了在指定范围内生成随机点的方法、设计一个公平的query选择算法，以及C++ STL中vector的内存管理问题。在系统设计方面，讨论了服务端如何处理异常客户端行为的过滤系统。这份资料源自微软面试100题系列，由July--结构之法算法之道blog博主整理，涵盖数据结构、算法、海量数据处理等内容，适合面试准备和学习使用。" **算法设计** 1. **随机点生成**：在半径为R的圆内生成n个随机点，可以使用二维坐标系，通过生成两个介于[s, t]之间的随机小数作为点的x和y坐标，然后转换为极坐标形式，确保点在圆内。时间复杂度通常为O(n)，因为需要生成n个点。 2. **query选择算法**：为了从大量query中随机选择m个，可以采用 reservoir sampling 算法。每次新query到来时，以1/m的概率替换现有reservoir中的一个query，这样在不知道总query数量的情况下，每个query被选中的概率都能保持为m/n。随着query的增加，算法的时间复杂度仍为O(1)。 3. **C++ STL中vector的操作** - **push_back实现**：当调用`push_back()`向vector添加元素时，如果当前容量不足，vector会自动进行动态内存分配，通常是按一定比例扩大容量（例如，扩大一倍），然后复制现有元素到新分配的内存，再添加新元素。这个过程的时间复杂度为O(n)（n为现有元素数量）。 - **clear实现**：调用`clear()`函数会删除vector的所有元素，但不会释放底层的内存。若要释放内存，可以使用`vector<>.resize(0)`或`vector<>().swap(vec)`，这两者都会减少vector的容量到0，释放内存。`resize(0)`的时间复杂度为O(n)，而`swap()`通常更快，因为它不涉及元素的实际移动。 **系统设计** 在服务端，设计一个异常客户端行为过滤系统需要考虑以下几个方面： 1. **监控和识别**：系统需要实时监控客户端请求，分析请求频率、请求模式等特征，识别超出正常范围的行为，如短时间内大量请求、重复请求等。 2. **阈值设定**：定义正常请求和异常请求的界限，比如每分钟请求次数的上限，或者连续请求的间隔时间下限。 3. **响应策略**：对于疑似异常的客户端，可以采取警告、限制服务、暂时禁用或完全封锁等不同策略，取决于异常的严重程度。 4. **记录和报告**：系统应记录所有异常事件，以便后续分析和处理，同时，可以设置警报机制，通知相关人员及时介入。 5. **容错性和可扩展性**：设计的过滤系统需要具备一定的容错能力，能够处理偶尔的高流量冲击，同时也要考虑系统的可扩展性，以适应未来可能增长的请求量。 这份资料提供的面试题和知识点覆盖了算法设计、数据结构、内存管理、系统设计等多个方面，对于准备面试和提升编程技能非常有帮助。