微软四道经典算法面试题(附思路)

微软四道经典算法面试题(附思路)
1.比较经典的四个算法题，目前只收集到相关的思路和个别题目的解法，不断更新中
2. 1.一个整数数列，元素取值可能是0~65535中的任意一个数，相同数值不会重复出
现。

0是例外，可以反复出现。

3.请设计一个算法，当你从该数列中随意选取5个数值，判断这5个数值是否连续相
邻。

4.注意：
5.- 5个数值允许是乱序的。

比如： 8 7 5 0 6
6.- 0可以通配任意数值。

比如：8 7 5 0 6 中的0可以通配成9或者4
7.- 0可以多次出现。

8.- 复杂度如果是O(n2)则不得分。

9. 2.设计一个算法，找出二叉树上任意两个结点的最近共同父结点。

10.复杂度如果是O(n2)则不得分。

11.3.一棵排序二叉树，令 f=(最大值最小值)/2，设计一个算法，找出距离f值最近、
大于f值的结点。

12.复杂度如果是O(n2)则不得分。

13.4.一个整数数列，元素取值可能是1~N（N是一个较大的正整数）中的任意一个数，
相同数值不会重复出现。

设计一个算法，找出数列中符合条件的数对的个数，满足数对中两数的和等于N 1。

14.复杂度最好是O(n)，如果是O(n2)则不得分。

15.思路分析
16.1.非0最大-非0最小 1 <=5 ==> 非0最大-非0最小 <=4
17.2.如果每个节点包含父亲指针，把两个节点到根的路径都记录下来，两条路径的最
后面的元素肯定相同，
18.从两条路径的最后一个元素向前比较，直到第一次出现分叉为止，就可以找到最近
节点。

复杂度为O（n），
19.路径最长可能是n
20.如果不包含父亲节点，那就先前序遍历二叉树，遍历的时候可以像哈夫曼树那样左
右01编号，
21.记录给定两节点的到达路径，最后比较两个0，1序列的前面位数，直到出现不相等
为止，就找到最近父节点，
22.复杂度也是O（n）
23.3.找出最大值，最小值，复杂度都是O（h），然后搜索f，可以找到f应该插入的
位置，复杂度也是O（h），
24.再找f的后继，复杂度也是O（h），h最大可能是n，所以总体最坏情况复杂度就
是O（n）
25.4.先排序，复杂度O（nlgn），然后用两个指示器（front和back）分别指向第一
个和最后一个元素，如果
26.A[front] A[back]>N 1，则back–；
27.如果A[front] A[back]=N 1，则计数器加1，back–，同时front ；
28.如果A[front] A[back] 重复上述步骤，O（n）时间找到所有数对，总体复杂度
为O（nlgn）
29.题目分析
30.第1题：首先扫描一遍求出非0平均值，然后再扫描一遍即可判断，复杂度：O(n)
31.第2题，是一个送分题，可以设计一个相当巧妙的数据结构，其复杂度为O(n)
32.第3题，也是送分题，扫描几次即可
33.第4题，送分题。

牺牲空间即可完成。

34.具体算法
35.1.思路是非0最大值-非0最小值 <=数组长度-1
36.我觉得这道题的前提非常重要
37.p ublic boolean isContiguous(int[] array)
38. {
39. int min=-1;
40. int max=-1;
41. for(int i=0;i <array.length;i )
42. {
43. if(array!=0)
44. {
45. if(min==-1||min>array)
46. {
47. min=array;
48. }
49. if(max==-1||max <array)
50. {
51. max=array;
52. }
53. }
54. }
55. return max-min <=array.length-1;
56. }
57.4.关键点在于创建一个Hash表，典型的以空间换时间:-)
58. public static int getSumCount(int[] array,int N)
59. {
60. int count=0;
61. //创建哈希表
62. int[] hashTable=new int[N 1];
63. for(int i=0;i <array.length;i )
64. {
65. hashTable[array]=array;
66. }
67. for(int i=0;i <array.length;i )
68. {
69. //如果是数对中较小的整数(防止重复计数)
70. //并且配对的整数存在
71. //并且不等于与之配对的整数,因数列不存在重复整数
72. if(array <=(N 1)/2&&hashTable[N 1-array]!=0&&arra
y*2!=N 1)
73. {
74. count ;
75. }
76. }
77. return count;
78. }。