微软IT名企经典笔试问题解析：数据结构与算法实战

本资源包含了五道微软及IT名企常在笔试中出现的经典问题，涉及数据结构、算法和设计技巧。 1. **二元查找树转排序双向链表** 题目要求将给定的二元查找树（BST）转换成一个排序的双向链表，保持原有元素顺序。关键在于利用BST的性质，即左子树所有节点值小于根节点，右子树所有节点值大于根节点。通过中序遍历，每次将当前节点的值添加到链表中，并调整指针连接。这样，最终得到的链表就是递增排列的。 2. **设计包含min函数的栈** 设计一个具有`min`函数的栈，要求`min`、`push`和`pop`操作的时间复杂度均为O(1)。实现方式可以是使用两个栈，一个普通栈存储元素，另一个栈存储所有元素中的最小值。当`push`新元素时，检查它是否小于当前最小值，如果是则更新最小值栈顶元素。`min`操作直接返回最小值栈的栈顶元素，`pop`操作时同时更新最小值栈。 3. **求子数组最大和** 输入一个包含正负数的整数数组，需要找到连续子数组的最大和。可以使用Kadane算法，通过遍历数组，维护两个变量：当前子数组的和和全局最大和。当遇到负数时，将当前和重置为0，继续累积；否则，不断加上当前元素直到遇到下一个负数。遍历结束后，全局最大和即为所求。 4. **二元树中和为特定值的路径** 给定一个整数和一棵二叉树，目标是找出所有和等于输入整数的路径。这可以通过深度优先搜索（DFS）解决。从根节点开始，对每个节点，如果路径和等于目标值，记录这条路径；然后递归地检查左子树和右子树。最后，遍历记录的结果输出所有符合条件的路径。 5. **查找最小的k个元素** 输入一组整数，找出其中最小的k个数。可以使用堆（优先队列）来解决，首先将前k个元素入堆，然后遍历剩余的数字，如果当前数字小于堆顶元素，就将其替换堆顶并调整堆结构，确保始终维护最小k个元素。这个过程的时间复杂度为O(n log k)。 腾讯面试题： 题目要求根据上排给出的十个数（0-9），推算出下排每个数表示上排数字出现的次数。这属于动态规划或者字符串处理范畴，可以通过遍历和计数来完成，但实际解题时需要考虑边界条件和效率优化。