第一場(chǎng)：2018年12月30日（周日），北京時(shí)間早上五點(diǎn)。

寫在最前面：好不容易五點(diǎn)爬了起來圍觀mock，結(jié)果早上周賽睡過去了，唉。orz。

面試官：wisdompeak，同學(xué)：littleRainRain

第一題：有個(gè)花圃矩陣 grid，size 是n * m，花圃上面的一個(gè)點(diǎn)，坐標(biāo)是(x, y)上面可能有花，可能沒有花（沒有花的話，矩陣上的值為0）。如果一個(gè)Q(x,y)上有花的話，grid[x][y] = W， W代表這朵花的香氣，隨著距離這朵花越來越遠(yuǎn)，花的香氣會(huì)逐漸減弱，減弱的關(guān)系和兩個(gè)點(diǎn)的曼哈頓距離成正比，比如在點(diǎn) P(x1, y1)，能聞到在點(diǎn)Q的花的香味是 f = W / (abs(x- x1) + abs(y-y1))。輸入一個(gè)P點(diǎn)的坐標(biāo)(px, py)，求在這個(gè)P點(diǎn)，能聞到花的香味最重的點(diǎn)坐標(biāo)。

題解：直接二維矩陣遍歷就行。只有一點(diǎn)需要注意的就是曼哈頓距離為0的時(shí)候，0不能做除數(shù)，怎么處理要問面試官，不要自己yy。

follow-up，能不能讓算法更快一點(diǎn)？（其實(shí)我覺得這個(gè)問法不是特別的優(yōu)秀，第一次聽到了比較容易懵逼，如果我是面試者的話下面不知道該怎么接。直接問具體條件有什么變化，還是新增了什么條件么）

我第一次聽到follow-up有點(diǎn)懵逼，我還以為難道bfs能解...但是迅速的否認(rèn)了自己的想法，想象一下如果有個(gè)點(diǎn)距離給出的P點(diǎn)非常非常遠(yuǎn)，但是它的W非常非常大，這個(gè)點(diǎn)也有可能是candidate。

后來面試官解釋了一下，假設(shè)這個(gè)花圃上面就幾朵花呢？然后調(diào)用query方法N次，如何加速這個(gè)算法（言下之意是這個(gè)矩陣是一個(gè)稀疏矩陣）

ok，那我們開始預(yù)處理下矩陣，把有花的坐標(biāo)點(diǎn)給存下來，存成一個(gè)數(shù)組，假設(shè)叫flowerCoor，然后每次query的時(shí)候就從flowerCoor里面取花的坐標(biāo)，然后計(jì)算。

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第二題：leetcode 837 New 21 Game

https://leetcode.com/problems/new-21-game/description/

面試官化簡(jiǎn)了一下這個(gè)題，他的問題是桌面上有10張撲克牌，代表[1, 10]這個(gè)區(qū)間的數(shù)字，玩家一開始有個(gè)基礎(chǔ)分?jǐn)?shù) score， 游戲開始，score 代表現(xiàn)在點(diǎn)數(shù)，如果 score < 17， 那么莊家隨機(jī)翻一張牌，累加score；如果 score 在[17, 21] 這個(gè)區(qū)間中，就代表莊家win；如果 score > 21 就代表玩家win。求玩家 win 的概率。

前面怎么討論的我有點(diǎn)記不清了，但是妹子說了一句“這個(gè)題有點(diǎn)遞歸的意思”，然后就開始遞歸做。遞歸可以做。（不知道如果遞歸寫全對(duì)的話，下面follow-up會(huì)不會(huì)擴(kuò)大規(guī)模考 dp。不過想不到 dp不知道是 hired 還是 weak hired 了）

lc遞歸會(huì)超時(shí)，我加了記憶化遞歸也超時(shí)了 :( ，lc給的是 dp 解法。

mock的時(shí)候群里小伙伴有人說這題和 688 很像：https://leetcode.com/problems/knight-probability-in-chessboard/description/

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第三題：leetcode 636?Exclusive Time of Functions

https://leetcode.com/problems/exclusive-time-of-functions/description/

第三題有點(diǎn)類似資源搶占調(diào)度的一道題。

?task 1:? start,? 0

?task 2:? start,? 2

?task 2:? end,? 3

?task 1:? end,? 4

?task 2:? start,?6

?task 2:? end,? 7

start, end just mean get schecduled, like process to CPU, only one cpu, so if task2 started, task 1 paused。

要求返回每個(gè)task占用cpu的時(shí)間。返回map也好，數(shù)組也好，都行。

用stack解，我還沒仔細(xì)想。我估計(jì)應(yīng)該是用一個(gè)變量或者pair存某個(gè)任務(wù)被中斷的時(shí)間？

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第四題：leetcode 528. Random Pick with Weight

https://leetcode.com/problems/random-pick-with-weight/description/

群主給的就是有 N 個(gè)人種，每個(gè)人種的占比，實(shí)現(xiàn)一個(gè)算法，這個(gè)算法每次都會(huì)返回一個(gè)人種，在調(diào)用K（K是一個(gè)很大的數(shù)）次的情況下，所有的返回值的比例滿足人種的占比。

given possibility like

chinese? 22%

american:? 5%

indian: 21%

...

各個(gè)概率之和保證為1，隨機(jī)選一個(gè),要求符合概率,如按22.333% sample chinese..

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妹子一開始想的有點(diǎn)類似于基數(shù)了，就是比如說chinese占了22%，American占了 5%，那我搞一個(gè) 100 個(gè)人的數(shù)組，前 22 個(gè)元素 代表 chinese， 23 ～ 28 個(gè)元素代表 american。然后 1 ～ 100 內(nèi)隨機(jī)一個(gè)隨機(jī)數(shù)，求得。然后面試官反問，如果占比不是整數(shù)呢，比如 22.345676798878888%這種，那是不是要開一個(gè)巨大的數(shù)組存這些數(shù)。于是這個(gè)思路走進(jìn)死胡同了。群里有小伙伴說，如果有個(gè) 0 ～ 1 的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器就好了。我們可以這么思考，就是我們把概率數(shù)組求前綴和，然后隨機(jī)一個(gè) 0 ～ 1 的數(shù)，在前綴和數(shù)組中二分這個(gè)數(shù)字就可以了。

題解：前綴和 + 二分。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/zhangwanying/p/10199941.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的算法群模拟面试记录的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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