一、萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到之聰明的編輯

王大錘是一家出版社的編輯，負(fù)責(zé)校對(duì)投稿來(lái)的英文稿件，他發(fā)現(xiàn)一個(gè)發(fā)現(xiàn)拼寫(xiě)錯(cuò)誤的捷徑：

三個(gè)同樣的字母連在一起，一定是拼寫(xiě)錯(cuò)誤，去掉一個(gè)的就好啦：比如 helllo -> hello

兩對(duì)一樣的字母（AABB型）連在一起，一定是拼寫(xiě)錯(cuò)誤，去掉第二對(duì)的一個(gè)字母就好啦：比如 helloo -> hello

上面的規(guī)則優(yōu)先“從左到右”匹配，即如果是AABBCC，雖然AABB和BBCC都是錯(cuò)誤拼寫(xiě)，應(yīng)該優(yōu)先考慮修復(fù)AABB，結(jié)果為AABCC

請(qǐng)實(shí)現(xiàn)大錘的自動(dòng)校對(duì)程序

輸入描述:

第一行包括一個(gè)數(shù)字N，表示本次用例包括多少個(gè)待校驗(yàn)的字符串。后面跟隨N行，每行為一個(gè)待校驗(yàn)的字符串。

輸出描述:

N行，每行包括一個(gè)被修復(fù)后的字符串。

輸入例子1:

2 helloo wooooooow

輸出例子1:

hello woow

題解：

每次取判斷是否連續(xù)出現(xiàn)3個(gè)相同和是否出現(xiàn)"AABB"的形式即可。

n=int(input()) for i in range(n):s=list(input())k=0for j in range(len(s)):s[k]=s[j]k+=1if k>=3 and s[k-3]==s[k-2] and s[k-2]==s[k-1]:k-=1 if k>=4 and s[k-4]==s[k-3] and s[k-2]==s[k-1]:k-=1 print(''.join(s[:k]))

【注】
1、使用python想用input輸入一個(gè)整數(shù)，但是input（）函數(shù)返回值是str型。需要這樣轉(zhuǎn)換：a=int(input(“請(qǐng)輸入一個(gè)整數(shù)”))（強(qiáng)制類(lèi)型轉(zhuǎn)換，其他同理）或者用a=eval(input(“請(qǐng)輸入一個(gè)整數(shù)”))（自動(dòng)類(lèi)型轉(zhuǎn)換）
2、range(5)等價(jià)于range(0,5)，是[0, 1, 2, 3, 4]沒(méi)有5
3、list() 方法用于將元組轉(zhuǎn)換為列表。
4、join() 方法用于將序列中的元素以指定的字符連接生成一個(gè)新的字符串。

二、萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到之抓捕孔連順

王大錘是一名特工。剛剛接到任務(wù)抓捕恐怖分子孔連順。和他一起行動(dòng)的還有另外兩名特工，他提議

在大街的N個(gè)建筑中選定3個(gè)埋伏地點(diǎn)。

為了相互照應(yīng)，相距最遠(yuǎn)的兩名特工間的距離不超過(guò)D。

給定N（可選作埋伏點(diǎn)的建筑物數(shù)）、D（相距最遠(yuǎn)的兩名特工間的距離的最大值）以及可選建筑的坐標(biāo)，計(jì)算在這次行動(dòng)中，有多少種埋伏選擇。
注意：

兩個(gè)特工不能埋伏在同一地點(diǎn)

三個(gè)特工是等價(jià)的：即同樣的位置組合(A, B, C) 只算一種埋伏方法，不能因“特工之間互換位置”而重復(fù)使用

輸入描述:

第一行包含空格分隔的兩個(gè)數(shù)字 N和D(1?≤?N?≤?1000000; 1?≤?D?≤?1000000)第二行包含N個(gè)建筑物的的位置，每個(gè)位置用一個(gè)整數(shù)（取值區(qū)間為[0, 1000000]）表示， 從小到大排列（將字節(jié)跳動(dòng)大街看做一條數(shù)軸）

輸出描述:

一個(gè)數(shù)字，表示不同埋伏方案的數(shù)量。結(jié)果可能溢出，請(qǐng)對(duì) 99997867 取模

輸入例子1:

4 3 1 2 3 4

輸出例子1:

4

例子說(shuō)明1:

可選方案 (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4)

輸入例子2:

5 19 1 10 20 30 50

輸出例子2:

1

例子說(shuō)明2:

可選方案 (1, 10, 20)

題解：
設(shè)置兩個(gè)指針，i指針為第一個(gè)特工的下標(biāo)，j指針為另外兩個(gè)特工最遠(yuǎn)位置的下標(biāo)，依次遍歷；根據(jù)排列組合，每個(gè)i指針對(duì)應(yīng)的方案數(shù)為C(j-i,2)，將所有方案數(shù)相加。

n, dist = map(int, input().split()) #n是建筑物數(shù)目，dist是兩個(gè)特工相距的最大距離 nums = list(map(int, input().split())) #列表nums存儲(chǔ)所有建筑物的坐標(biāo)（橫軸） res = 0 #res埋伏方案數(shù)目 i = 0 #i為第一個(gè)特工的下標(biāo) j = 2 #j為另外兩個(gè)特工最遠(yuǎn)位置的下標(biāo)，因?yàn)橛腥齻€(gè)特工，所以j的下標(biāo)從2開(kāi)始 while i < n-2:while j < n and nums[j] - nums[i] <= dist: #符合埋伏條件，繼續(xù)搜尋j += 1 #最后一次時(shí)會(huì)使j多加一次if j - 1 - i >= 2:num = j - i - 1 #num為C的底數(shù)res += num * (num - 1) // 2 #排列組合C(num,2)=num!/(num-2)!*2!i += 1 res= res%99997867 print(res)

【注】
1、a, b,c= map(int, input().split(’,’)) #一行輸入多個(gè)用逗號(hào)隔開(kāi)的數(shù)字，這里是輸入三個(gè)數(shù)字。
N = list(map(int, input().split())) #一行輸入多個(gè)空格隔開(kāi)的數(shù)字，并以列表的形式存儲(chǔ)。
2、排列A(n,m)=n!/（n-m）!(n為下標(biāo),m為上標(biāo),以下同)
組合C(n,m)= n!/m!（n-m）!；

三、雀魂啟動(dòng)！

小包最近發(fā)明了一種新的麻將，具體的規(guī)則如下：

總共有36張牌，每張牌是1~9。每個(gè)數(shù)字4張牌。
你手里有其中的14張牌，如果這14張牌滿(mǎn)足如下條件，即算作和牌
14張牌中有2張相同數(shù)字的牌，稱(chēng)為雀頭。
除去上述2張牌，剩下12張牌可以組成4個(gè)順子或刻子。順子的意思是遞增的連續(xù)3個(gè)數(shù)字牌（例如234,567等），刻子的意思是相同數(shù)字的3個(gè)數(shù)字牌（例如111,777）

例如：
1 1 1 2 2 2 6 6 6 7 7 7 9 9 可以組成1,2,6,7的4個(gè)刻子和9的雀頭，可以和牌
1 1 1 1 2 2 3 3 5 6 7 7 8 9 用1做雀頭，組123,123,567,789的四個(gè)順子，可以和牌
1 1 1 2 2 2 3 3 3 5 6 7 7 9 無(wú)論用1 2 3 7哪個(gè)做雀頭，都無(wú)法組成和牌的條件。

現(xiàn)在，小包從36張牌中抽取了13張牌，他想知道在剩下的23張牌中，再取一張牌，取到哪幾種數(shù)字牌可以和牌。

輸入描述:

輸入只有一行，包含13個(gè)數(shù)字，用空格分隔，每個(gè)數(shù)字在1~9之間 數(shù)據(jù)保證同種數(shù)字最多出現(xiàn)4次。

輸出描述:

輸出同樣是一行，包含1個(gè)或以上的數(shù)字。代表他再取到哪些牌可以和牌。 若滿(mǎn)足條件的有多種牌，請(qǐng)按從小到大的順序輸出。若沒(méi)有滿(mǎn)足條件的牌，請(qǐng)輸出一個(gè)數(shù)字0

輸入例子1:

1 1 1 2 2 2 5 5 5 6 6 6 9

輸出例子1:

9

例子說(shuō)明1:

可以組成1,2,5,6的4個(gè)刻子和9的雀頭

輸入例子2:

1 1 1 1 2 2 3 3 5 6 7 8 9

輸出例子2:

4 7

例子說(shuō)明2:

用1做雀頭，組123,123,567或456,789的四個(gè)順子

輸入例子3:

1 1 1 2 2 2 3 3 3 5 7 7 9

輸出例子3:

0

例子說(shuō)明3:

來(lái)任何牌都無(wú)法和牌

題解：
原理：如果該手牌胡牌，那么每個(gè)數(shù)字必然是，雀頭、刻子、順子的成員，
遞歸算法 ： 從最小的數(shù)字開(kāi)始嘗試，如果把其當(dāng)成雀頭成員，該數(shù)字劃掉兩個(gè)，并看余下的數(shù)字能否劃空
如果是刻子成員，該數(shù)字劃掉三個(gè)，并查看余下數(shù)字能否劃空
如果是順子成員，劃掉該值a, a + 1, a + 2，并查看余下數(shù)字能否劃空
如果上述三種嘗試都無(wú)法劃空數(shù)組，說(shuō)明存在數(shù)字無(wú)法是雀頭、刻子、順子的成員，
將一個(gè)數(shù)字牌補(bǔ)入13個(gè)牌之中，判斷是否和牌，是則輸出，不是則下一個(gè)數(shù)字牌

def IShepai(str):lenth=len(str)#能否劃空if lenth == 0:return Truecount1=str.count(str[0])# 沒(méi)出現(xiàn)過(guò)雀頭，且第一個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù) >= 2,去掉雀頭剩下的能不能和牌if lenth%3!=0 and count1>=2 and IShepai(str[2:])==True:return True# 如果第一個(gè)數(shù)字出現(xiàn)次數(shù) >= 3，去掉這個(gè)刻子后看剩下的能和牌if count1 >= 3 and IShepai(str[3:])==True:return True# 如果存在順子，移除順子后剩下的能和牌if str[0] + 1 in str and str[0] + 2 in str:str1 = str[1:]str1.remove(str[0]+1)str1.remove(str[0]+2)if IShepai(str1) == True:return True# 以上條件都不滿(mǎn)足，則不能和牌return Falseif __name__ == '__main__':a=list(map(int, input().split()))flag=0#遍歷所有可以抓到的牌看能不能胡牌for i in range(1,10):al=sorted(a + [i])#每個(gè)數(shù)字最多4張牌if al.count(i)>4:continueelse:if IShepai(al) == True:flag=1print(i,end=" ")if flag==0:print(0)

四、特征提取

小明是一名算法工程師，同時(shí)也是一名鏟屎官。某天，他突發(fā)奇想，想從貓咪的視頻里挖掘一些貓咪的運(yùn)動(dòng)信息。為了提取運(yùn)動(dòng)信息，他需要從視頻的每一幀提取“貓咪特征”。一個(gè)貓咪特征是一個(gè)兩維的vector<x, y>。如果x_1=x_2 and y_1=y_2，那么這倆是同一個(gè)特征。
因此，如果喵咪特征連續(xù)一致，可以認(rèn)為喵咪在運(yùn)動(dòng)。也就是說(shuō)，如果特征<a, b>在持續(xù)幀里出現(xiàn)，那么它將構(gòu)成特征運(yùn)動(dòng)。比如，特征<a, b>在第2/3/4/7/8幀出現(xiàn)，那么該特征將形成兩個(gè)特征運(yùn)動(dòng)2-3-4 和7-8。
現(xiàn)在，給定每一幀的特征，特征的數(shù)量可能不一樣。小明期望能找到最長(zhǎng)的特征運(yùn)動(dòng)。

輸入描述:

第一行包含一個(gè)正整數(shù)N，代表測(cè)試用例的個(gè)數(shù)。每個(gè)測(cè)試用例的第一行包含一個(gè)正整數(shù)M，代表視頻的幀數(shù)。接下來(lái)的M行，每行代表一幀。其中，第一個(gè)數(shù)字是該幀的特征個(gè)數(shù)，接下來(lái)的數(shù)字是在特征的取值；比如樣例輸入第三行里，2代表該幀有兩個(gè)貓咪特征，<1，1>和<2，2> 所有用例的輸入特征總數(shù)和<100000N滿(mǎn)足1≤N≤100000，M滿(mǎn)足1≤M≤10000，一幀的特征個(gè)數(shù)滿(mǎn)足 ≤ 10000。 特征取值均為非負(fù)整數(shù)。

輸出描述:

對(duì)每一個(gè)測(cè)試用例，輸出特征運(yùn)動(dòng)的長(zhǎng)度作為一行

輸入例子1:

1 8 2 1 1 2 2 2 1 1 1 4 2 1 1 2 2 2 2 2 1 4 0 0 1 1 1 1 1 1

輸出例子1:

3

例子說(shuō)明1:

特征<1,1>在連續(xù)的幀中連續(xù)出現(xiàn)3次，相比其他特征連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)大，所以輸出3 n = int(input()) # n代表測(cè)試用例的個(gè)數(shù) while n > 0: m = int(input()) # m代表視頻的幀數(shù)res = 1 #res代表最長(zhǎng)特征運(yùn)動(dòng)的長(zhǎng)度d = {} # 字典d記錄{貓咪的特征值(key)，特征運(yùn)動(dòng)長(zhǎng)度(特征值連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù))}for i in range(m):l = list(map(int , input().split())) # 每行代表一幀k = l[0] # 第一個(gè)數(shù)字是該幀的特征個(gè)數(shù)tmp_d = {}for j in range(k):index = l[2 * j + 1]* 10 + l[2 * j + 2] #兩個(gè)數(shù)字形成的特征值歸一化為indexif index in d: # 此特征值出現(xiàn)在了上一幀中tmp_d[index] = d[index] + 1res = max(res, tmp_d[index]) # 更新res即最長(zhǎng)特征運(yùn)動(dòng)的長(zhǎng)度else:tmp_d[index] = 1d = tmp_d #及時(shí)更新字典d的內(nèi)容print(res)n -= 1

五、畢業(yè)旅行問(wèn)題

小明目前在做一份畢業(yè)旅行的規(guī)劃。打算從北京出發(fā)，分別去若干個(gè)城市，然后再回到北京，每個(gè)城市之間均乘坐高鐵，且每個(gè)城市只去一次。由于經(jīng)費(fèi)有限，希望能夠通過(guò)合理的路線(xiàn)安排盡可能的省一些路上的花銷(xiāo)。給定一組城市和每對(duì)城市之間的火車(chē)票的價(jià)錢(qián)，找到每個(gè)城市只訪(fǎng)問(wèn)一次并返回起點(diǎn)的最小車(chē)費(fèi)花銷(xiāo)。

輸入描述:

城市個(gè)數(shù)n（1<n≤20，包括北京）城市間的車(chē)票價(jià)錢(qián) n行n列的矩陣 m[n][n]

輸出描述:

最小車(chē)費(fèi)花銷(xiāo) s

輸入例子1:

4 0 2 6 5 2 0 4 4 6 4 0 2 5 4 2 0

輸出例子1:

13

例子說(shuō)明1:

共 4 個(gè)城市，城市 1 和城市 1 的車(chē)費(fèi)為0，城市 1 和城市 2 之間的車(chē)費(fèi)為 2， 城市 1 和城市 3 之間的車(chē)費(fèi)為 6，城市 1 和城市 4 之間的車(chē)費(fèi)為 5。 依次類(lèi)推。假設(shè)任意兩個(gè)城市之間均有單程票可購(gòu)買(mǎi)，且票價(jià)在1000元以?xún)?nèi)，無(wú)需考慮極端情況。 import itertools n = int(input()) #城市個(gè)數(shù)n（1<n≤20，包括北京） L = [] #城市間的車(chē)票價(jià)錢(qián) n行n列的矩陣 [n][n] for i in range(n):L.append(list(map(int, input().split(' '))))def treaval(L, n):# 除起點(diǎn)之外的不同路線(xiàn)組合，假設(shè)起點(diǎn)為0號(hào)節(jié)點(diǎn)com = list(itertools.permutations(list(range(1, n)), n - 1)) #range函數(shù)返回的是一個(gè)可迭代對(duì)象，而不是列表類(lèi)型， 所以打印的時(shí)候不會(huì)打印列表。spend = 9999 # 假設(shè)一開(kāi)始花銷(xiāo)很大for j in range(len(com)): #len(com)是可選擇的路線(xiàn)種類(lèi)數(shù)road = list(com.pop(0))# 獲取其中一種路線(xiàn)組合road列表之后就釋放，com是一個(gè)元組序列# 補(bǔ)全起點(diǎn)和終點(diǎn)(注意起點(diǎn)也是終點(diǎn)，形成閉環(huán))此時(shí)road長(zhǎng)度為n+1road.append(0)#在列表末尾添加新的對(duì)象road.insert(0, 0)#將對(duì)象插入列表x = 0 # 當(dāng)前路線(xiàn)的花銷(xiāo)for i in range(n):x = x + L[road[i]][road[i + 1]]if x < spend:spend = x #更新最小花銷(xiāo)return spendprint(treaval(L, n))

【注】

若想遍歷一個(gè)集合中元素的所有可能的排列或組合
itertools模塊提供了函數(shù)來(lái)解決這類(lèi)問(wèn)題。其中一個(gè)是itertools.permutations()，它接受一個(gè)集合并產(chǎn)生一個(gè)元組序列，每個(gè)元組由集合中所有元素的一個(gè)可能排列組成，也就是說(shuō)通過(guò)打亂集合中元素排列順序生成一個(gè)元組。
items=[‘a(chǎn)’,‘b’,‘c’]
from itertools import permutations
for p in permutations(items):
print§

#若想得到指定長(zhǎng)度的所有排列，你可以傳遞一個(gè)可選的長(zhǎng)度參數(shù)
for p in permutations(items,2):
print§

六、找零

Z國(guó)的貨幣系統(tǒng)包含面值1元、4元、16元、64元共計(jì)4種硬幣，以及面值1024元的紙幣?，F(xiàn)在小Y使用1024元的紙幣購(gòu)買(mǎi)了一件價(jià)值為的商品，請(qǐng)問(wèn)最少他會(huì)收到多少硬幣？

輸入描述:

一行，包含一個(gè)數(shù)N。

輸出描述:

一行，包含一個(gè)數(shù)，表示最少收到的硬幣數(shù)。

輸入例子1:

200

輸出例子1:

17

例子說(shuō)明1:

花200，需要找零824塊，找12個(gè)64元硬幣，3個(gè)16元硬幣，2個(gè)4元硬幣即可。 lyst = [64, 16, 4, 1] #硬幣列表（從大到小排列） cost = 1024 - int(input()) res = 0 #最少得到的硬幣數(shù)量 for i in lyst:res += cost//i #取整除 - 返回商的整數(shù)部分（向下取整）cost %= i #取模 - 返回除法的余數(shù) print(res)

七、機(jī)器人跳躍問(wèn)題

機(jī)器人正在玩一個(gè)古老的基于DOS的游戲。游戲中有N+1座建筑——從0到N編號(hào)，從左到右排列。編號(hào)為0的建筑高度為0個(gè)單位，編號(hào)為i的建筑的高度為H(i)個(gè)單位。

起初， 機(jī)器人在編號(hào)為0的建筑處。每一步，它跳到下一個(gè)（右邊）建筑。假設(shè)機(jī)器人在第k個(gè)建筑，且它現(xiàn)在的能量值是E, 下一步它將跳到第個(gè)k+1建筑。它將會(huì)得到或者失去正比于與H(k+1)與E之差的能量。如果 H(k+1) > E 那么機(jī)器人就失去 H(k+1) - E 的能量值，否則它將得到 E - H(k+1) 的能量值。

游戲目標(biāo)是到達(dá)第個(gè)N建筑，在這個(gè)過(guò)程中，能量值不能為負(fù)數(shù)個(gè)單位。現(xiàn)在的問(wèn)題是機(jī)器人以多少能量值開(kāi)始游戲，才可以保證成功完成游戲？

輸入描述:

第一行輸入，表示一共有 N 組數(shù)據(jù).第二個(gè)是 N 個(gè)空格分隔的整數(shù)，H1, H2, H3, ..., Hn 代表建筑物的高度

輸出描述:

輸出一個(gè)單獨(dú)的數(shù)表示完成游戲所需的最少單位的初始能量

輸入例子1:

5 3 4 3 2 4

輸出例子1:

4

輸入例子2:

3 4 4 4

輸出例子2:

4

輸入例子3:

3 1 6 4

輸出例子3:

3 import math input() arr = list(map(int, input().split(''))) # 假設(shè)跳躍前能力為E,要跳的高度為H，那么跳躍后的能量就是E-(H-E)=2E-H， # 那么跳躍后的能量加上高度就是跳躍前的兩倍，然后從后往前逆推。 E = 0 # 跳到最后一步的能力值設(shè)為0 arr.reverse()#翻轉(zhuǎn)列表逆推 for H in arr:E = math.ceil((E + H ) / 2) #向上取整，以此保證剩余能量大于等于0 print(E)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的字节跳动2019春招研发部分编程题汇总（Python版本）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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