百度科大笔试题解析：编程、算法与系统设计挑战

"这篇资料包含了2008年9月24日百度在电子科技大学的笔试题目，主要涉及编程、算法和系统设计三个部分。笔试题目的重点在于优化时间复杂度和空间复杂度，以及实际操作中的数据处理和分布策略。" 首先，我们来看第一道编程题。题目要求设计一个程序，对于给定的TERM数组，找出包含所有TERM的集合ID，如果没有则输出-1。关键在于优化时间复杂度，以应对大量输入。可能的解决方案是使用哈希集合（HashSet）来存储每个集合的TERM，并为每个TERM建立一个哈希表（HashMap），键为TERM，值为包含该TERM的集合ID列表。当输入一个新的TERM数组时，遍历数组检查每个TERM是否都在哈希表中，如果所有TERM都在，就返回对应的集合ID。时间复杂度为O(M * N)，其中M为TERM的最大数量，N为集合的数量。空间复杂度为O(M + N)，因为需要存储所有TERM和集合ID。 接下来是算法题的第一部分。题目要求在只读取文件N次的情况下对N个记录进行排序，但已知记录分为两部分，前M个是有序的，后N-M个是无序的。可以采用两阶段排序法，首先读取前M个记录并排序，然后用归并排序或者快速排序的方法处理剩余的N-M个记录，与已排序的部分合并。这样确保了读取次数为O(N)。 算法题的第二部分则更为苛刻，不仅要读写文件N次，而且空间复杂度要为O(1)。这需要一种原地排序算法，如Shell排序或者Insertion排序，它们可以在常数空间内完成，但是由于文件大小未知，可能需要额外的策略来保证稳定性。例如，可以先将文件内容加载到内存，排序后写回，但这超出了O(1)的空间限制，因此需要探索如何在原地进行排序，或者设计一个能在磁盘上原地操作的排序算法，这通常涉及到磁盘I/O操作的优化。 最后是系统设计题。目标是将海量的链接信息均匀分布到N个远程数据库中，同时保持特定的链接分配规则。一个可能的解决方案是采用一致性哈希（Consistent Hashing），它能保证节点添加或删除时，数据迁移的最小化。每个from_url作为键，通过一致性哈希计算出一个分布范围，然后根据to_url的站点信息和链接的锚文本，将链接映射到对应的数据库。可以使用虚拟节点策略增加哈希空间的均匀性，使得即使数据库数量变化，也能保持链接的相对稳定分布。 这些题目涵盖了数据结构、算法和分布式系统设计的核心概念，旨在考察应聘者在实际问题解决上的能力。对于准备参加类似笔试的候选人来说，理解和掌握这些知识点至关重要。