微软面试100题：数据结构与算法解析

"微软面试100题系列，Tektronix编程资料" 这篇资源涉及的是面试问题解答和编程策略，特别是Tektronix相关的编程知识。在解决问题的思路方面，提到了两个具体的实例。 首先，对于一个涉及到查找频繁词汇的问题，解决方案是使用Trie树。Trie树，也称为前缀树或字典树，是一种用于存储动态集合或关联数组的数据结构，尤其适合于字符串的查找。在这个问题中，关键词域用来存储查询串出现的次数，如果某个查询串未出现，则计数为0。为了对出现频率进行排序，使用了一个大小为10的小顶堆。小顶堆是一种优先队列，能够保持堆顶元素始终是最小的，因此它可以用来快速找到出现频率最高的前K个元素，这里是10个。这种方法的算法复杂度在构建Trie树时是O(M+N)，其中M是所有查询串的总长度，N是查询串的数量。后续维护堆的过程通常是O(logK)，因为每次插入或删除都需要调整堆。 其次，对于寻找大量数据中的中位数问题，提出了一个分治策略。假设数据是32位无符号整数，总数为N²，我们可以将这些整数均匀地划分到N个范围段中，每个段大约包含2³²/N个整数。然后，遍历每个机器上的N个数，根据它们所在的段将数分配到对应的机器上。这样，每个机器上最多存储O(N)个数。接下来，可以递归地在每个机器上寻找其存储部分的中位数，直到处理到最后只剩下一个机器或少数几个机器，这时就可以找到全局的中位数。这个方法的时间复杂度是O(N)，空间复杂度也是O(N)。 这些解题思路来自于微软面试100题系列，由July--结构之法算法之道blog的博主整理，涵盖了数据结构、算法和海量数据处理等主题。该系列文章提供了丰富的面试题和解答，旨在帮助求职者准备技术面试，特别是对于那些涉及数据处理和高效算法的公司，如微软、谷歌、百度等。 此外，作者强调了文档仅供学习使用，鼓励读者发现并指出可能存在的错误。他还提供了联系方式以便于读者反馈问题。这个系列包含了11篇文章，300多道面试题，覆盖了从基础的编程概念到复杂的海量数据处理策略，对于求职者来说是一份宝贵的资源。