优化算法:字节跳动2018校招大数据面试题目分析
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更新于2024-08-03
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本资源是一份关于字节跳动2018年校招大数据方向的面试题,包括一道编程题和一道算法题。首先,我们来看第一个编程题:
题目描述:这是一个关于寻找矩阵中最大子矩阵和的问题。函数`maxSubmatrixSum`的目标是计算给定整数矩阵`matrix`中n行m列子矩阵的元素之和,并返回其中和最大的那个。存在的问题有:
1. 缺乏对矩阵边界的检查:函数假设了`matrix.size()`至少大于n和m,但没有处理可能的边界情况,例如当n或m超出实际矩阵尺寸时。
2. 初始化变量`base_sum`的计算:在第一层循环内计算`base_sum`会导致重复累加,因为每次内部循环结束后都会重置`base_sum`。应该将其移到外部循环开始前初始化,然后只在内部循环结束时更新。
3. `real_sum`的计算:在计算新的子矩阵和时,应该先更新`base_sum`而不是创建新的`real_sum`,以避免重复计算。
修复后的代码可能如下:
```cpp
int maxSubmatrixSum(std::vector<std::vector<int>> matrix, int n, int m) {
int base_sum = 0; // 移到外层循环开始前初始化
for (int i = 0; i < n && i + n < matrix.size(); i++) { // 添加边界检查
for (int j = 0; j < m && i + m < matrix.size(); j++) {
base_sum += matrix[i][j]; // 移到内部循环结束更新
}
if (base_sum > result) {
result = base_sum;
}
base_sum = 0; // 每次外部循环结束后重置base_sum
}
return result;
}
```
接下来是附加题,涉及二阶魔方(小魔方)和数字魔方的优美度计算:
题目要求:给定一个数字魔方,其每个面的优美度由4个数字的乘积决定,任务是计算在不超过5次操作后魔方可能达到的最大优美度。每个操作是将任一面逆时针或顺时针旋转90度。输入是一个包含24个数字的列表,表示魔方初始状态。
解决这个问题需要动态规划或者搜索策略,例如使用回溯法遍历所有可能的操作序列并计算优美度。由于限制了操作次数,可能需要设计一个优先级队列来存储最优解,以避免无用的重复计算。
首先,你需要建立一个状态表示当前魔方的状态,然后递归地尝试所有可能的下一步操作,记录每个操作序列的优美度。在每一步中,比较当前优美度与已知最优优美度,如果当前更高,则更新最优解。在5次操作限制内,遍历所有可能的组合并返回最大优美度。
总结,这份资料提供了数据结构、算法(特别是动态规划或搜索策略)以及矩阵操作的实践应用,适合考察应聘者的编程能力、数学思维以及问题解决技巧。
2024-01-04 上传
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