搜索引擎工程师面试必备：交集计算与链表操作

"这篇文档包含了四个关于搜索引擎工程师面试的题目，涵盖了数组操作、单链表操作、热门查询统计以及大规模数据存储系统设计等核心知识点。" 1. 数组与动态内存交集计算 题目要求在给定的两个数组中找出交集，并存储到动态开辟的内存中，同时返回交集元素的个数。这是一个基本的数据处理问题，可以使用哈希表或者排序后双指针的方法来解决。哈希表方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)（n为较小数组的长度）。排序后双指针法的时间复杂度为O(m log m + n)（m、n分别为两个数组的长度），空间复杂度为O(1)。 2. 单链表的创建与倒序 这里给出了两种创建并倒序单链表的方法。方法一是通过一个指针遍历，逐个插入节点，最后将链表头指针指向末尾节点。这种方法简洁但效率不高，因为需要反复调整指针。方法二是先创建一个包含首节点的链表，然后逐个插入节点，最后通过反向遍历实现链表倒序。这种方法更高效，但代码稍显复杂。两种方法的空间复杂度都是O(26)即O(1)，时间复杂度都是O(26)即O(1)。 3. 热门查询统计 这个问题涉及海量数据处理和内存限制。一种可能的解决方案是使用布隆过滤器(Bloom Filter)来快速判断一个查询是否出现过，然后使用Top-K算法来找出最热门的前十个查询。布隆过滤器可以高效地判断元素是否存在，但有一定的误判率。Top-K算法可以在内存受限的情况下找出最大K个元素，时间复杂度可以通过采用跳跃表或最小堆等数据结构优化。具体实现时，可以将每个查询视为一个关键词，记录其出现次数，然后维护一个最小堆以保持热度最高的10个查询。空间复杂度取决于布隆过滤器的大小和Top-K堆的大小，时间复杂度为O(n log k)（n为查询总数，k为Top-K值）。 4. 大规模主题帖吧系统设计 面对亿级帖子的存储和检索，可以采用分布式数据库和倒排索引技术。每个主题可以作为一个分区，分散在多台服务器上，以实现水平扩展。倒排索引允许快速定位到含有特定关键词的帖子，降低检索延迟。对于查询，可以采用负载均衡和缓存策略，将热门主题或帖子缓存在内存中，提高访问速度。此外，可以利用MapReduce或其他并行计算框架处理大数据分析任务。空间复杂度取决于数据的大小，时间复杂度则依赖于查询优化和分布式系统的性能。 在C语言实现这些算法时，需要注意内存管理，避免内存泄漏，同时考虑程序的效率，比如尽可能减少不必要的字符串拷贝。例如，在第四题中，字符串操作的代码似乎缺少了内存分配的完整过程，需要确保正确分配和释放内存。