寒假以来一直在投一些算法实习岗位，既然是算法，面大厂的话肯定少不了“手撕代码”的问题，怕自己忘掉，因此做已记录。目标是面试8个公司，现在已经面试了有三星、华为、快手、深信服、字节跳动，其中三星没有考代码题目。
三星
比较水，没有考代码问题。
华为
比较简单，就考察了一个斐波那契数列的问题。面试也是比较简单只考了一个算法题。
class Solution:
def fib(self, n: int) -> int:
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a + b
return a
快手
目前已经面了两面了，结果还不清楚，两面总共考了4到代码题，只记得三道了
1、读取一个文件的图像，然后将结果作为数组输出。
import cv2
img_BGR = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#返回的结果是numpy类型，转为list就可以了
print(img.tolist())2、如何判断两个二叉树完全一致，节点的value也是一样的。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def isSameTree(self, p: TreeNode, q: TreeNode) -> bool:
if not p and not q:
return True
if not p or not q:
return False
#递归
return p.val==q.val and self.isSameTree(p.left,q.left) and self.isSameTree(p.right,q.right)
#迭代
res_p,res_q = [],[]
def helper(root,res):
queue = collections.deque()
queue.append(root)
while queue:
item = queue.popleft()
if item:
res.append(item.val)
queue.append(item.left)
queue.append(item.right)
else:
res.append('null')
helper(p,res_p)
helper(q,res_q)
return res_p==res_q3、查找一个字符串中无重复字符的最长子串长度。
class Solution:
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
if not s:
return 0
res = 1
for i in range(len(s)):
tmp = set()
tmp.add(s[i])
for j in range(i+1,len(s)):
if s[j] not in tmp:
tmp.add(s[j])
else:
break
res = max(res,len(tmp))
return res
k = -1
res = 0
c_dict = {}
for i, c in enumerate(s):
#如果出现重复的元素且下标是大于k
#更新k，更新c的下标
if c in c_dict and c_dict[c] > k:
k = c_dict[c]
c_dict[c] = i
#如果没有出现重复的元素，直接给字典添加并且计算更新res的长度
else:
c_dict[c] = i
res = max(res, i-k)
return res
深信服
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二面到此结束、觉得自己菜的扣脚、流下了基础薄弱的眼泪；总结下来就是底层、底层的问题、基础太差了！！！好多问题回答的含糊不清；
字节跳动
一面：讲项目或者论文，我讲了一个我正在做的论文，问的比较详细，大概聊了30多分钟吧，然后写代码。比较简单：无重复字符的最长子串。
我面试的时候写的方法3，面试官让我下去在想想如何优化，优化版就是前两个。第二个利用双指针+hash表比较有意思，能加快效率。
class Solution:
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
#滑动窗口
#维护一个窗口，必须保证每种元素只出现了一次
res = 0
win = []
for char in s:
#如果字符不在窗口，那就他添加字符
if char not in win:
win.append(char)
#如果字符在窗口里，那就截取第一次出现字符之后作为新的窗口
#并将当前的元素添加进去
else:
win = win[win.index(char)+1:]
win.append(char)
#更新窗口的大小
res = max(res,len(win))
return res
#hash+双指针
dic = defaultdict(int)
res = 0
index = -1
#维护一个字典，key是字符，value是下标
for j in range(len(s)):
#如果当前字符在字典中的话，那就更新下标，将左指针向右移动
if s[j] in dic:
index =max(dic[s[j]],index)
#更新字典
dic[s[j]] = j
#更新子字符串的长度
res = max(res,j-index)
return res
#滑动窗口的模板
res = 0
left,right = 0,0
size = len(s)
counter = collections.Counter()
while right<size:
counter[s[right]]+=1
#当出现频次最高的字符频次大于1的时候，那就更新字典、移动左指针
while counter.most_common(1)[0][1]>1:
counter[s[left]]-=1
left+=1
res = max(res,right-left+1)
right+=1
return res未完...... 持续更新