染雾程序员面试题精选100题 [折叠]
前言
随着高校的持续扩张，每年应届毕业生的数目都在不断增长，伴随而来的是应届毕业生的就业压力也越来越大。
在这样的背景下，就业变成一个买方市场的趋势越来越明显。为了找到一个称心的工作，绝大多数应届毕业生都必须反复经历简历筛选、电话面试、笔试、面试等环节。在这些环节中，面试无疑起到最为重要的作用，因为通过面试公司能够最直观的了解学生的能力。
为了有效地准备面试，面经这个新兴概念应运而生。笔者在当初找工作阶段也从面经中获益匪浅并最终找到满意的工作。为了方便后来者，笔者花费大量时间收集并整理散落在茫茫网络中的面经。不同行业的面经全然不同，笔者从自身专业出发，着重关注程序员面试的面经，并从精选出若干具有代表性的技术类的面试题展开讨论，希望能给读者带来一些启发。
由于笔者水平有限，给各面试题提供的思路和代码难免会有错误，还请读者批评指正。另外，热忱欢迎读者能够提供更多、更好的面试题，本人将感激不尽。
(01)把二元查找树转变成排序的双向链表
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题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。
比如将二元查找树
10
/
6 14
/ /
4 8 12 16
转换成双向链表
4=6=8=10=12=14=16。
分析：本题是微软的面试题。很多与树相关的题目都是用递归的思路来解决，本题也不例外。下面我们用两种不同的递归思路来分析。
思路一：当我们到达某一结点准备调整以该结点为根结点的子树时，先调整其左子树将左子树转换成一个排好序的左子链表，再调整其右子树转换右子链表。最近链接左子链表的最右结点(左子树的最大结点)、当前结点和右子链表的最左结点(右子树的最小结点)。从树的根结点开始递归调整所有结点。
思路二：我们可以中序遍历整棵树。按照这个方式遍历树，比较小的结点先访问。如果我们每访问一个结点，假设之前访问过的结点已经调整成一个排序双向链表，我们再把调整当前结点的指针将其链接到链表的末
参考代码：
首先我们定义二元查找树结点的数据结构如下：
struct BSTreeNode // a node in the binary search tree
{
int m_nValue; // value of node
BSTreeNode *m_pLeft; // left child of node
BSTreeNode *m_pRight; // right child of node
};
思路一对应的代码：
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Covert a sub binary-search-tree into a sorted double-linked list
// Input: pNode - the head of the sub tree
// asRight - whether pNode is the right child of its parent
// Output: if asRight is true, return the least node in the sub-tree
// else return the greatest node in the sub-tree
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
BSTreeNode* ConvertNode(BSTreeNode* pNode, bool asRight)
{
if(!pNode)
return NULL;
BSTreeNode *pLeft = NULL;
BSTreeNode *pRight = NULL;
// Convert the left sub-tree
if(pNode->m_pLeft)
pLeft = ConvertNode(pNode->m_pLeft, false);
// Connect the greatest node in the left sub-tree to the current node
if(pLeft)
{
pLeft->m_pRight = pNode;
pNode->m_pLeft = pLeft;
}
// Convert the right sub-tree
if(pNode->m_pRight)
pRight = ConvertNode(pNode->m_pRight, true);
// Connect the least node in the right sub-tree to the current node
if(pRight)
{
pNode->m_pRight = pRight;
pRight->m_pLeft = pNode;
}
BSTreeNode *pTemp = pNode;
// If the current node is the right child of its parent,
// return the least node in the tree whose root is the current node
if(asRight)
{
while(pTemp->m_pLeft)
pTemp = pTemp->m_pLeft;
}
// If the current node is the left child of its parent,
// return the greatest node in the tree whose root is the current node
else
{
while(pTemp->m_pRight)
pTemp = pTemp->m_pRight;
}
return pTemp;
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Covert a binary search tree into a sorted double-linked list
// Input: the head of tree
// Output: the head of sorted double-linked list
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
BSTreeNode* Convert(BSTreeNode* pHeadOfTree)
{
// As we want to return the head of the sorted double-linked list,
// we set the second parameter to be true
return ConvertNode(pHeadOfTree, true);
}
思路二对应的代码：
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Covert a sub binary-search-tree into a sorted double-linked list
// Input: pNode - the head of the sub tree
// pLastNodeInList - the tail of the double-linked list
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
void ConvertNode(BSTreeNode* pNode, BSTreeNode*& pLastNodeInList)
{
if(pNode == NULL)
return;
BSTreeNode *pCurrent = pNode;
// Convert the left sub-tree
if (pCurrent->m_pLeft != NULL)
ConvertNode(pCurrent->m_pLeft, pLastNodeInList);
// Put the current node into the double-linked list
pCurrent->m_pLeft = pLastNodeInList;
if(pLastNodeInList != NULL)
pLastNodeInList->m_pRight = pCurrent;
pLastNodeInList = pCurrent;
// Convert the right sub-tree
if (pCurrent->m_pRight != NULL)
ConvertNode(pCurrent->m_pRight, pLastNodeInList);
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Covert a binary search tree into a sorted double-linked list
// Input: pHeadOfTree - the head of tree
// Output: the head of sorted double-linked list
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
BSTreeNode* Convert_Solution1(BSTreeNode* pHeadOfTree)
{
BSTreeNode *pLastNodeInList = NULL;
ConvertNode(pHeadOfTree, pLastNodeInList);
// Get the head of the double-linked list
BSTreeNode *pHeadOfList = pLastNodeInList;
while(pHeadOfList && pHeadOfList->m_pLeft)
pHeadOfList = pHeadOfList->m_pLeft;
return pHeadOfList;
}
(02)设计包含min函数的栈
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题目：定义栈的数据结构，要求添加一个min函数，能够得到栈的最小元素。要求函数min、push以及pop的时间复杂度都是O(1)。
分析：这是去年google的一道面试题。
我看到这道题目时，第一反应就是每次push一个新元素时，将栈里所有逆序元素排序。这样栈顶元素将是最小元素。但由于不能保证最后push进栈的元素最先出栈，这种思路设计的数据结构已经不是一个栈了。
在栈里添加一个成员变量存放最小元素(或最小元素的位置)。每次push一个新元素进栈的时候，如果该元素比当前的最小元素还要小，则更新最小元素。
乍一看这样思路挺好的。但仔细一想，该思路存在一个重要的问题：如果当前最小元素被pop出去，如何才能得到下一个最小元素?
因此仅仅只添加一个成员变量存放最小元素(或最小元素的位置)是不够的。我们需要一个辅助栈。每次push一个新元素的时候，同时将最小元素(或最小元素的位置。考虑到栈元素的类型可能是复杂的数据结构，用最小元素的位置将能减少空间消耗)push到辅助栈中;每次pop一个元素出栈的时候，同时pop辅助栈。
参考代码：
#include
#include
templateclass CStackWithMin
{
public:
CStackWithMin(void) {}
virtual ~CStackWithMin(void) {}
T& top(void);
const T& top(void) const;
void push(const T& value);
void pop(void);
const T& min(void) const;
private:
T>m_data;// theelements of stack
size_t>m_minIndex;// the indicesof minimum elements
};
// get the last element of mutable stack
templateT& CStackWithMin::top()
{
return m_data.back();
}
// get the last element of non-mutable stack
templateconst T& CStackWithMin::top() const
{
return m_data.back();
}</
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