腾讯软件开发笔试题目

时间：2023-04-06 18:09:48 笔试题目我要投稿

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腾讯2014软件开发笔试题目

　　简答题：

腾讯2014软件开发笔试题目

　　1、请设计一个排队系统，能够让每个进入队伍的用户都能看到自己在中所处的位置和变化。队伍可能随时有人加入和退出，当有人退出影响到用户的位置排名时需要即时反馈到用户。

　　2、A、B两个整数集合，设计一个算法求他们的交集，尽可能的高效。

　　(博主能力有限，不是所有题目都会求解，第1题不是我的擅长，这里贴出来让大家知道腾讯的考题。我的重点放在第2题上面!)

　　第2题题解(个人看法，仅供参考!)

　　思路1：排序法

　　对集合A和集合B进行排序(升序，用快排，平均复杂度O(N*logN))，设置两个指针p和q，同时指向集合A和集合B的最小值，不相等的话移动*p和*q中较小值的指针，相等的话同时移动指针p和q，并且记下相等的数字，为交集的元素之一，依次操作，直到其中一个集合没有元素可比较为止。

　　优点：操作简单，容易实现。

　　缺点：使用的排序算法不当，会耗费大量的时间，比如对排好序的集合使用快排，时间复杂度是O(N2)

　　这种算法是大家都能比较快速想到的办法，绝大多数时间放在了对集合的排序上，快排的平均复杂度是O(N*logN)，对排好序的集合做查找操作，时间复杂度为O(N)，当然这种算法肯定比遍历要快多了。

　　code：

　　#include

　　#define M 8

　　#define N 5

　　int cmp(const void *a, const void *b)

　　{

　　int *x = (int *)a;

　　int *y = (int *)b;

　　return (*x) - (*y);

　　}

　　int main(void)

　　{

　　int A[] = {-1, 2 ,39 ,10, 6, 11, 188, 10};

　　int B[] = {39 ,8 , 10, 6, -1};

　　//对数组A和数组B进行快排

　　qsort(A, M, sizeof(int), cmp);

　　qsort(B, N, sizeof(int), cmp);

　　//FindIntersection(A, B);

　　int i = 0, j = 0;

　　int cnt = 0;

　　int result[M > N ? M : N];//保存集合的结果

　　//设置i、j索引，分别指向数组A和B，相等则同时移动，不相等则移动较小值的索引

　　while(i < M && j < N)

　　{

　　if(A[i] == B[j])

　　{

　　result[cnt] = A[i];

　　i++;

　　j++;

　　cnt++;

　　}

　　else if(A[i] < B[j])

　　{

　　i++;

　　}

　　else

　　{

　　j++;

　　}

　　for(i = 0; i < cnt; i++)

　　{

　　printf("%4d", result[i]);

　　}

　　return 0;

　　}

　　思路2：索引法

　　以空间换时间，把集合(感谢网友的指正，集合里面的元素是不重复的!)中的元素作为数组下表的索引。来看例子：

　　A= {1 ,12, 13, 25}，那Asub[1] = 3,Asub[12] = 1 ,Asub[13] = 1 ,Asub[25] = 1 ;

　　B={1, 2, 3, 15 ,｝那Bsub[1] = 1; Bsub[2] = 1; Bsub[3] = 1; Bsub[15] = 1;

　　对元素少的集合扫一遍，发现Asub[1] = 3 和Bsub[1] = 1有相同的索引1，并且重复度为1，所以交集肯定包括{1, 1}; Bsub[2] = 1而Asub[2] = 0，表示无交集，依次类推，可以得到集合A和B的交集。

　　假设集合中存在负数，可以把集合分成正整数和负整数(加个负号变正整数)两部分，解法同上!

　　优点：速度快，时间复杂度O(N)

　　缺点：空间消耗大，以空间换取时间

　　这是我看到题目第一个想到的算法，再来想到排序法，而集合压缩是有感而发的，索引法的缺点是空间消耗多，原因是可能索引值太大，要申请很多的不必要的空间，这个缺点也是有克服的方法的，就是采用哈希查找，找到一个比较合适的哈希函数，把索引的值减小了，从而减少消耗的内存空间。比如哈希函数为f(x) = (x + MOD) % MOD (除留余数法，MOD为常数)，还有平方取中法、折叠法等方法，然而，无论哈希函数设计有多么精细，都会产生冲突现象，也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上，因此，有一些方法可以避免冲突。这里没有仔细钻研，只提供一些思路，有兴趣的朋友可以继续研究。

　　code：(我的代码仅适用与正整数部分，未处理负数)

　　Tencent: A、B两个整数集合，设计一个算法求他们的交集，尽可能的高效

　　#include

　　#define M 6

　　#define N 5

　　int Mymin(int a, int b)

　　{

　　return a < b ? a : b;

　　}

　　int main(void)

　　{

　　int A[] = {1, 10, 12, 23, 5, 45};

　　int B[] = {1, 10, 12, 123, 52};

　　//find MaxNumber in A

　　int ifindA = 0;

　　int MaxInA = A[0];

　　for(ifindA = 0; ifindA < M; ifindA++)

　　{

　　MaxInA = MaxInA > A[ifindA] ? MaxInA : A[ifindA];

　　}

　　//find MaxNumber in B

　　int ifindB = 0;

　　int MaxInB = 0;

　　for(ifindB = 0; ifindB < M; ifindB++)

　　{

　　MaxInB = MaxInB > A[ifindB] ? MaxInB : A[ifindB];

　　}

　　int *AsubPositive = (int *)malloc(sizeof(int) * (MaxInA + 1));

　　int *BsubPositive = (int *)malloc(sizeof(int) * (MaxInB + 1));

　　memset(AsubPositive, 0, sizeof(int) * (MaxInA + 1));

　　memset(BsubPositive, 0, sizeof(int) * (MaxInB + 1));

　　//COPY Positive and Negative numbers of A

　　int i = 0;

　　for(i = 0; i < M; i++)

　　{

　　AsubPositive[A[i]]++;

　　}

　　//COPY Positive and Negative numbers of B

　　int j = 0;

　　for(j = 0; j < N; j++)

　　{

　　BsubPositive[B[j]]++;

　　}

　　int k = 0;

　　int icount = 0;

　　//扫描AsubNegative和BsubPositive

　　printf("the Intersection of A and B is : { ");

　　for(k = 0; k < M; k++)

　　{

　　//有交集输出该数

　　icount = Mymin(AsubPositive[A[k]], BsubPositive[A[k]]);

　　if(icount == 1)

　　{

　　printf("%-3d",A[k]);

　　}

　　A[k] = 0;

　　}

　　printf(" }");

　　return 0;

　　}

　　思路3：集合压缩

　　对于一个集合来说，我们很容易就可以得到集合的最大值和最小值，假设集合A的最大值和最小值分别为MaxInA，MinInA;假设集合B的最大值和最小值分别为MaxInB，MinInB;那么集合A的所有元素一定在闭区间【MinInA, MaxInA】里面，集合B的所有元素一定在闭区间【MinInB, MaxInB】里面，从这两个集合里面我们可以作如下判断：(集合A和集合B都在链表中!此算法使用链表结构，操作起来比数组更方便)

　　1. 若MinInA == MinInB或者MaxInA == MaxInB，那么MinInA 或者MaxInA (相等的那个数)就一定在交集里面，存入交集(可以用数组存)，删除链表中相应的结点;若不想等则跳到第3步;

　　2. 重新找到集合A和B中的最大值和最小值MinInA 、MaxInA 、MinInB、MaxInB;跳回第1步;

　　3. 更新区间(交集的区间)，区间的更新如下：区间下界为Lower = max(MinInA, MinInB)，上届为Upper = min(MaxInA , MaxInB)，那么剩下的交集一定在闭区间【Lower ,Upper】里面，按照这个区间来剔除掉集合A和集合B中不符合条件的元素，剔除结束后，若其中一个集合为空，跳到第4步，否则返回第2步;

　　4. 程序结束，退出!

　　这种适用于集合里面数值比较散乱，最大值最小值差值比较大的情况!算法的思想在于不断减小搜索的范围，时间的消耗主要在查找集合的最大值和最小值上，我们来看一个例子，集合A= {1, 3, 10, 100, 123, 0, 6} ,B = {3, 2, 10, 23, -1},

　　集合A的闭区间【0， 123】，集合B的区间【-1，23】,交集的闭区间就为【0，23】，按照这个区间，剔除集合A中的{ 100, 123｝，剔除集合B的{-1｝，集合A={1, 3, 10, 0, 6｝集合B={3, 2, 10, 23｝，没有相等的，继续缩小范围，为【2，10】，这时MaxInA == MaxInB，满足条件，把10存入交集数组中，剔除两个集合的结点;集合变为A= {3，6｝集合B={3}，满足MinInA == MinInB或者MaxInA == MaxInB，把3存入交集数组中，集合B为空，结束!如图：

　　对于第三个方法，我只是把算法的思想做了一下总结，并没有编写代码运行调试并与其他算法做比较!比较过的朋友，欢迎告知三种算法的优劣性!

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