笑谈面试题：遇上了他，八成得败下阵来！

还记得你参加第一次面试时的场景吗？作为一名开发工程师，每逢秋招季，各种面试、笔试铺天盖地。其中就有一些天坑面试题，让人恨不得穿越回昨天。

面试官：“小伙子，我们公司就有一个不错的岗位适合你，只要你答对我的问题，岗位就是你的。”

你：“好，您请说。”

面试官：“你能用一句话证明你自己的智商高于牛吗？”

此时，大概率没人能给出一个比较好的答案。而现实情况就是，在面试中，还确实有很多烧脑面试题。那么，究竟都有哪些让人想绕道走的面试题呢？

首先，我们先来看一个编程面试题。

题：要求写一个函数，输入一个任意长度的字符串，返回字符串中第一个不重复的字符。若没有这样的字符，则返回空字符。例如，输入“hello”，返回“h”；输入“11123”，返回“2”。

乍一看，这道题好像不难，许多人应该都能答上来。但如果面试官再多问一句：“怎么实现这个函数的时间复杂度和空间复杂度最优？”很多人就不知道该怎么回答了。

时间复杂度和空间复杂度最优的解法是使用哈希表。哈希表是一种数据结构，它可以将键值对存储在一起。我们可以将字符串中的每个字符作为键，将字符出现的次数作为值。这样，我们就可以在O(n)的时间内找到第一个不重复的字符。

下面我们来看一个算法题。

题：给定一个数组arr，找出数组中所有不重复的子数组。例如，给定数组[1, 2, 3, 4, 5]，则不重复的子数组包括[1], [2], [3], [4], [5], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]。

这道题的解法有多种，一种方法是使用回溯法。回溯法是一种递归算法，它通过穷举所有的可能情况来寻找问题的解。对于这道题，我们可以从数组的第一个元素开始，选择或不选择这个元素，然后递归地解决剩余的子数组。

还有一种方法是使用动态规划。动态规划是一种自底向上的算法，它通过将问题分解成一系列子问题来解决问题。对于这道题，我们可以定义一个状态dp[i][j]，表示从数组的第i个元素到第j个元素的所有不重复的子数组。然后，我们可以使用下面的状态转移方程来计算dp[i][j]：

dp[i][j] = dp[i+1][j] U {arr[i]}

其中，U表示并集。

下面我们来看一个数据结构题。

题：给定一个二叉树，求二叉树中所有节点的路径和。例如，给定二叉树：

        1
      /   \
     2     3
    / \   / \
   4   5 6   7

则二叉树中所有节点的路径和为：15 (1 + 2 + 4 + 8 (2 + 3 + 6 + 7))。

这道题的解法有多种，一种方法是使用递归。我们可以从二叉树的根节点开始，递归地计算左子树和右子树的路径和，然后将这些路径和加到根节点的路径和上。

另一种方法是使用栈。我们可以将二叉树的根节点入栈，然后依次将根节点的左子树和右子树入栈。当栈不为空时，我们取出栈顶的节点，计算该节点的路径和，并将该节点的左子树和右子树入栈。

这些只是众多不常见的面试题中的几个例子。这些面试题往往比较难，但它们也能够考察出面试者的编程能力、算法能力和数据结构能力。因此，如果你想在面试中脱颖而出，就必须做好准备，认真复习这些知识点。