常见面试算法分享，助你快速掌握算法题关键技巧

2023-11-04 02:59:56

前言

随着计算机科学的不断发展，算法在各个领域的应用越来越广泛。在面试中，算法题也成为了一道必考题。掌握算法题的关键技巧，可以帮助应聘者在面试中脱颖而出。

身份证号码计算性别和年龄算法

身份证号码是每个中国公民的唯一身份标识。它包含了公民的性别和出生日期等信息。我们可以通过身份证号码计算出公民的性别和年龄。

身份证号码的第17位是性别码。如果性别码是奇数，则表示男性；如果性别码是偶数，则表示女性。

身份证号码的第6位到第14位是出生日期。出生日期的格式是“yyyyMMdd”。我们可以通过出生日期计算出公民的年龄。

def calculate_gender_and_age(id_card_number):
  """
  计算身份证号码的性别和年龄。

  Args:
    id_card_number: 身份证号码。

  Returns:
    一个元组，包含性别和年龄。
  """

  gender_code = id_card_number[16]
  gender = '男' if int(gender_code) % 2 == 1 else '女'

  birth_date = id_card_number[6:14]
  birth_year = int(birth_date[0:4])
  birth_month = int(birth_date[4:6])
  birth_day = int(birth_date[6:8])

  today = datetime.date.today()
  age = today.year - birth_year - ((today.month, today.day) < (birth_month, birth_day))

  return gender, age


if __name__ == '__main__':
  id_card_number = '340104199001011234'
  gender, age = calculate_gender_and_age(id_card_number)
  print('性别：', gender)
  print('年龄：', age)

动态规划算法

动态规划是一种解决优化问题的算法。它将问题分解成一系列子问题，然后逐一解决子问题，并将子问题的解组合成原问题的解。

动态规划算法 thường được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa, chẳng hạn như bài toán tìm đường đi ngắn nhất, bài toán sắp xếp các phần tử trong một dãy số để tổng giá trị tuyệt đối của các phần tử liền kề là nhỏ nhất, bài toán đếm số cách chia một tập hợp các phần tử thành các tập con không rỗng.

def fibonacci(n):
  """
  计算斐波那契数列的第n项。

  Args:
    n: 斐波那契数列的项数。

  Returns:
    斐波那契数列的第n项。
  """

  if n <= 1:
    return n

  fib_table = [0, 1]
  for i in range(2, n + 1):
    fib_table.append(fib_table[i - 1] + fib_table[i - 2])

  return fib_table[n]


if __name__ == '__main__':
  n = 10
  print('斐波那契数列的第{}项：'.format(n), fibonacci(n))

贪心算法

贪心算法是一种解决优化问题的算法。它在每一步选择当前最优的方案，而不考虑未来的影响。

贪心算法 thường được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa, chẳng hạn như bài toán tìm đường đi ngắn nhất, bài toán sắp xếp các phần tử trong một dãy số để tổng giá trị tuyệt đối của các phần tử liền kề là nhỏ nhất, bài toán đếm số cách chia một tập hợp các phần tử thành các tập con không rỗng.

def find_minimum_spanning_tree(graph):
  """
  寻找图的最小生成树。

  Args:
    graph: 图。

  Returns:
    最小生成树。
  """

  # 初始化最小生成树。
  mst = set()

  # 初始化权重最小的边集。
  edges = []
  for u in graph:
    for v, weight in graph[u]:
      edges.append((u, v, weight))

  # 将权重最小的边加入最小生成树。
  while edges:
    # 找到权重最小的边。
    min_weight_edge = min(edges, key=lambda edge: edge[2])

    # 将权重最小的边加入最小生成树。
    mst.add(min_weight_edge)

    # 将权重最小的边的两个顶点从权重最小的边集中删除。
    edges = [edge for edge in edges if edge[0] not in min_weight_edge and edge[1] not in min_weight_edge]

  # 返回最小生成树。
  return mst


if __name__ == '__main__':
  graph = {
    'A': {
      'B': 1,
      'C': 2
    },
    'B': {
      'A': 1,
      'C': 3,
      'D': 4
    },
    'C': {
      'A': 2,
      'B': 3,
      'D': 5,
      'E': 6
    },
    'D': {
      'B': 4,
      'C': 5,
      'E': 7
    },
    'E': {
      'C': 6,
      'D': 7
    }
  }

  mst = find_minimum_spanning_tree(graph)
  print('最小生成树：', mst)