从剑指 Offer 40 到 43 题，探寻面试中算法与数据结构的精髓

见解分享

2023-09-10 04:47:39

磨练算法和数据结构技能：攻克剑指 Offer 第 40 至 43 题

在日益激烈的技术领域，精通算法和数据结构是至关重要的。剑指 Offer 系列为我们提供了绝佳的磨练场，让我们深化这些核心技能。今天，我们将深入探讨第 40 到 43 题，了解它们如何检验我们的知识。

第 40 题：数组中只出现一次的数字

想象一下你有一个包含许多数字的数组，其中一个数字只出现了一次，而其他数字都出现了两次。你的任务是找出这个只出现一次的数字。听起来简单吗？但如果没有额外空间，这是一个棘手的难题！

第 41 题：数据流中的中位数

现在，想象一个数据流源源不断地向你涌来。你必须实时计算这个流的中位数，即数据流中所有元素的中值。中位数是数据流中排在中间的元素，如果元素个数为偶数，则中位数是两个中间元素的平均值。

第 42 题：连续子数组的最大和

现在，让我们专注于数组。给定一个整数数组，你的任务是找出和最大的连续子数组。连续子数组是指数组中连续的一段元素。

第 43 题：字符串变位词

我们现在来处理字符串。变位词是指两个包含相同字符集（但不一定是相同顺序）的字符串。例如，“hello”和“olleh”是变位词。你的任务是给定一个字符串，找出所有包含相同字符集的变位词。

备考策略：

攻克这些问题需要全面的备考策略。首先，牢牢掌握算法和数据结构的基础。熟悉时间复杂度、空间复杂度和各种算法的优缺点。其次，通过大量练习和解决算法问题来提升你的技能。

代码示例：

为了更好地理解，让我们看一个解决第 41 题的代码示例：

class MedianFinder:
    def __init__(self):
        self.min_heap = []  # 小顶堆，存储较大的一半元素
        self.max_heap = []  # 大顶堆，存储较小的一半元素

    def addNum(self, num):
        # 将元素添加到较小的一半
        heappush(self.max_heap, -heappushpop(self.min_heap, num))
        # 平衡两个堆的大小
        if len(self.max_heap) > len(self.min_heap):
            heappush(self.min_heap, -heappop(self.max_heap))

    def findMedian(self):
        # 如果两个堆大小相等，则中位数为两个堆顶元素的平均值
        if len(self.max_heap) == len(self.min_heap):
            return (-self.max_heap[0] + self.min_heap[0]) / 2
        # 否则，中位数为较小的一半堆顶元素
        else:
            return -self.max_heap[0]