二叉搜索树转双向链表与LRU优化

"字节跳动2018校招iOS方向（第四批）" 这篇资料主要涉及了iOS开发相关的面试题目，包括问答题和编程题。让我们逐一分析这些知识点： **问答题1 - 二叉搜索树转换为双向链表** 这个题目要求将一个二叉搜索树（BST）转换为有序的双向链表，不创建新节点，只调整原有节点的指针。提供的代码中存在一些问题： 1. 在`while(root)`循环中，应该在进入循环前判断`root`是否为空，避免空树时进入循环。 2. 当遍历左子树时，应该在将`root`压栈前检查它是否为空，避免不必要的压栈操作。 3. 在处理栈中的元素时，应当在`while(s.size())`循环中处理，而不是在每次出栈后立即检查`root`，这样可以确保完全处理完左子树的所有节点。 4. 当`listHead`为空时，应该在设置`listLastNode->right=root`之前，先设置`root->left=listLastNode`，以确保双向链表的正确连接。 5. 在连接链表节点时，应当在设置`listLastNode->right=root`之后，设置`root->right=listLastNode`，以保持双向链表的完整性。 正确的代码实现应该修复上述问题，确保正确地转换二叉搜索树为双向链表。 **问答题2 - LRU缓存实现** LRU（Least Recently Used）是常见的缓存淘汰策略。在Objective-C中，可以通过`NSMutableDictionary`或自定义数据结构来实现。关键在于维护一个有序的列表（如`NSOrderedSet`或双向链表），当缓存满时，最近最少使用的项会被淘汰。每次访问键值对时，都需要更新其在列表中的位置，确保最近访问的项位于列表前端。 **问答题3 - 列表卡顿优化** 列表卡顿的优化通常包含以下几个步骤： 1. **量化卡顿**：可以使用`CADisplayLink`或`Instruments`工具来检测FPS（帧率）和主线程负载，量化卡顿的程度。 2. **发现问题**：通过`Instruments`的Time Profiler或楼兰工具定位卡顿发生的具体位置，分析CPU和内存使用情况。 3. **解决问题**： - 使用`UITableView`/`UICollectionView`的异步加载和复用机制。 - 避免在`cellForRowAt`等方法中执行耗时操作，比如图片下载、计算复杂的布局等。 - 使用`NSCache`减少内存分配。 - 对于大量数据，考虑分页加载。 - 使用`GCD`和后台线程处理耗时任务。 **编程题 - 球队得分问题** 这是一个逻辑推理题，需要根据现有分数和可能的比赛结果来判断是否有可能达到特定的分数差距。解决这个问题可以使用回溯法或者动态规划。首先，我们需要模拟所有可能的比赛组合，然后检查在完成剩余比赛后，三支球队的得分是否满足条件。具体实现会涉及到数组或字典来存储每场比赛的结果，以及递归或迭代的逻辑来遍历所有可能性。 这些题目涵盖了iOS开发中的数据结构与算法（二叉搜索树转换、LRU缓存）、性能优化（列表卡顿）以及逻辑推理（球队得分问题），都是iOS面试中常见的核心知识点。