【权威解析】华为面试题曝光，连续三年狂虐程序员

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2023-01-12 04:27:22

应对华为面试题：备战策略大揭秘

华为，以其严格选拔流程和高要求著称，是无数程序员梦寐以求的求职圣地。每年，无数程序员摩拳擦掌，准备应对华为的面试题。如果你也想成功通过华为的面试，那么你需要提前做好充分的准备。

华为面试题的秘密：高要求、高回报

华为面试题之所以如此之难，是因为华为对人才的要求非常高。华为需要的是能够在技术上不断突破，能够为企业创造价值的精英人才。华为的面试题，正是为了筛选出这些能够为企业发展做出贡献的人才。

当然，华为的高要求也意味着高回报。华为为员工提供了丰厚的薪资待遇，以及广阔的发展空间。如果你能够成功通过华为的面试，那么你将有机会在华为这个大平台上实现自己的职业梦想。

华为面试题实战解析：一题三连

题目一：二叉树的遍历

题目解析：

二叉树的遍历是指访问二叉树中所有节点的过程。有三种常见的遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历：根节点->左子树->右子树
中序遍历：左子树->根节点->右子树
后序遍历：左子树->右子树->根节点

代码示例：

// 前序遍历
public static void preOrder(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    System.out.println(root.val);
    preOrder(root.left);
    preOrder(root.right);
}

// 中序遍历
public static void inOrder(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    inOrder(root.left);
    System.out.println(root.val);
    inOrder(root.right);
}

// 后序遍历
public static void postOrder(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    postOrder(root.left);
    postOrder(root.right);
    System.out.println(root.val);
}

题目二：LRU缓存算法

题目解析：

LRU（最近最少使用）缓存算法是一种缓存管理策略，它可以自动剔除最长时间没有被使用的缓存项，从而保证缓存的有效性和命中率。LRU缓存算法的原理是：当缓存空间满了时，优先剔除最近最少使用的缓存项。

代码示例：

public class LRUCache {

    private Map<Integer, Node> cache;
    private int capacity;
    private Node head;
    private Node tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.cache = new HashMap<>();
        this.capacity = capacity;
        this.head = new Node(0, 0);
        this.tail = new Node(0, 0);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        Node node = cache.get(key);
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Node node = cache.get(key);
            node.value = value;
            moveToHead(node);
            return;
        }
        Node node = new Node(key, value);
        cache.put(key, node);
        addToHead(node);
        if (cache.size() > capacity) {
            Node tailNode = tail.prev;
            removeNode(tailNode);
            cache.remove(tailNode.key);
        }
    }

    private void moveToHead(Node node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private void addToHead(Node node) {
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
        node.prev = head;
    }

    private void removeNode(Node node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private static class Node {
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;

        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

题目三：字符串匹配算法

题目解析：

字符串匹配算法是指在给定字符串中查找模式串的所有出现位置的算法。常见的字符串匹配算法有：

蛮力算法： 逐个字符比较模式串和字符串，时间复杂度为O(mn)，其中m是模式串的长度，n是字符串的长度。
KMP算法： 使用模式串的前缀表来提高匹配效率，时间复杂度为O(m+n)。
BM算法： 使用模式串的后缀表来提高匹配效率，时间复杂度为O(m+n)。
AC自动机： 构建一个状态机来匹配模式串，时间复杂度为O(m+n)。

代码示例：

蛮力算法：

public static List<Integer> bruteForce(String str, String pattern) {
    List<Integer> indices = new ArrayList<>();
    int n = str.length();
    int m = pattern.length();
    for (int i = 0; i < n - m + 1; i++) {
        boolean match = true;
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            if (str.charAt(i + j) != pattern.charAt(j)) {
                match = false;
                break;
            }
        }
        if (match) {
            indices.add(i);
        }
    }
    return indices;
}

KMP算法：

public static List<Integer> kmp(String str, String pattern) {
    List<Integer> indices = new ArrayList<>();
    int n = str.length();
    int m = pattern.length();
    int[] next = getNextArray(pattern);
    int i = 0;
    int j = 0;
    while (i < n) {
        if (j == -1 || str.charAt(i) == pattern.charAt(j)) {
            i++;
            j++;
            if (j == m) {
                indices.add(i - m);
                j = next[j - 1];
            }
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
    return indices;
}

private static int[] getNextArray(String pattern) {
    int[] next = new int[pattern.length()];
    int i = 0;
    int j = -1;
    next[0] = -1;
    while (i < pattern.length() - 1) {
        if (j == -1 || pattern.charAt(i) == pattern.charAt(j)) {
            i++;
            j++;
            next[i] = j;
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
    return next;
}