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雅虎2015校招笔试

来源:程序员人生   发布时间:2014-09-29 23:52:27 阅读次数:3087次
雅虎笔试的难度和强度还是挺大的,英文试题,允许中英文作答。
选择题里面难度最大的是一道是考察贝叶斯公式的题。题目说的是一种疾病,在100000人会中有1个人患这种病,而这种病的诊断正确率为99%。一个人诊断结束后被告知患了该种病,求他真正患该种病的概率多大。
贝叶斯公式
B0=患病,B1=没有患病,A=诊断出患病
P(B0|A)=P(B0)*P(A|B0)/(P(B0)*P(A|B0)+P(B1)*P(A|B1))
       =1/100000*99/100/(1/100000*99/100+99999/100000*1/100)
       =99/100098,近似1/1000

填空题里面难度最大的是求Ackerman函数值。

Ackerman函数的定义为:

                 { n+1;                             m=0,n>0   
  A(m,n) = { A(m-1,1);                      n=0,m>0   
                 { A(m-1,A(m,n-1))           n>0,m>0 

求Ackerman(3,8)。

求函数值代码如下,Ackerman(3,8)=2045。

public static int Ackerman(int m,int n)
{
     if(m==0)
         return n+1;
    if(n==0)
        return Ackerman(m-1,1);
     return Ackerman(m-1,Ackerman(m,n-1));
}

最正统的解法就是求递推公式了。

QQ图片20140922160331.jpg



四道编程题:
1. 给定数组A[1...n],返回数组B[1...n],
   其中,B[i] = A[1]*A[2]...A[i-1]*A[i+1]...A[n]。
   不能使用除法,O(n)的时间复杂度,O(1)的空间复杂度。
   这道题不难,不细说了,代码就很直白。
public static int[] multiply(int[] A)
{
     int[] B = new int[A.length];

    if(A.length==0)
         return B;
    B[0] = 1;
    for(int i=1;i<A.length;i++)
    {
        B[i] = B[i-1]*A[i-1];
    }

    int suf = 1;

    for(int i=A.length-2;i>=0;i--)
    {
        suf *= A[i+1];
         B[i] *= suf;
    }

    return B;
}
2. 有4k+2个整数,其中k个整数出现了4次,一个整数出现了2次。找出出现2次的整数。
最笨最笨的办法就是用hash表记录每个整数出现的次数,这样干估计只能拿点幸苦分了。
比较通用的办法就是用32个整形变量bits_count[32]记录每一个bit上1出现的次数,然后选出bits_count[i]%4结果为2的bits组成一个整数,就是出现2次的整数。
高级一点的办法就是借用位运算,消除出现次数为4的整数倍的bit位。
这个是我的一个初级版本。用了4个临时变量。
public static int twosInFours(int[] a)
{
    int ones=0,twos=0,threes=0,fours=0;

    for(int i=0;i<a.length;i++)
    {
        threes &= ~fours;
         twos &= ~fours;
        ones &= ~fours;
        fours = (threes&a[i]);
        threes ^= (twos&a[i]);
        twos ^= (ones&a[i]);
        ones ^= a[i];
    }
    return twos;
}

大神给出了终极版本。
public static int twosInFoursFinal(int[] a)
{
     int flag1 = 0,flag2 = 0;
    for(int i=0;i<a.length;i++)
    {
         flag2 ^= flag1&a[i];
         flag1 ^= a[i];
    }
    return flag2;
}
3. matrix是一个按行递增,按列递增的矩阵。给定元素,判断该元素在矩阵中是否存在。分析算法的时间复杂度。
1 3 5  7  9
2 4 6  8  10
5 7 8  10 15
6 8 10 11 17
public static boolean targetLocate(int[][] matrix,int target)
{
    if(matrix==null||matrix.length==0||matrix[0].length==0)
        return false;
     int rows = matrix.length,columns = matrix[0].length;
    int rdown = 0, rup = rows-1;

    while(rdown<rows&&matrix[rdown][columns-1]<target)
        rdown++;
    while(rup>=0&&matrix[rup][0]>target)
         rup--;
    if(rdown>rup)
        return false;
    for(int i=rdown;i<=rup;i++)
    {
        for(int j=0;j<columns;j++)
        {
             if(matrix[i][j]==target)
                return true;
        }
     }
    return false;
}
最坏情况是O(M*N)。

4.一个老鼠对象包含两个属性:体重和速度。输入一个老鼠对象的序列,找出一个按体重升序、速度降序排列的最大子集。这是一个最大上升子序列问题。 常规解法的时间复杂度是O(n^2),使用二分查找可使时间复杂度降到O(nlog(n))。
public static Mice[] maxRiseSubSeq(Mice[] M)
{
    Arrays.sort(M,new MiceComparator());

    int[] dp = new int[M.length];

    dp[0] = 1;

    int gmax = 0;
    for(int i=1;i<M.length;i++)
    {
        int max = 0;
        for(int j=0;j<i;j++)
        {
             if(dp[j]>dp[max]&&M[j].speed>M[i].speed)
            {
                max = j;
            }
        }

        dp[i] = dp[max] + 1;
         if(dp[i]>dp[gmax])
            gmax = i;
    }

    ArrayList<Mice> result = new ArrayList<>();

     int pre = gmax;
    result.add(M[gmax]);
    for(int i=gmax-1;i>=0;i--)
     {
        if(M[i].speed>M[pre].speed)
        {
             result.add(0, M[i]);
             pre = i;
        }
     }
    Mice[] m = new Mice[result.size()];
     for(int i=0;i<m.length;i++)
        m[i] = result.remove(0);
     return m;
}

class Mice{
     int weight;
    int speed;
     public Mice(int w,int s)
    {
         this.weight = w;
         this.speed = s;
    }
}


class MiceComparator implements Comparator<Mice>{
@Override
    public int compare(Mice o1, Mice o2) {
     if(o1.weight<o2.weight)
        return -1;
    else if(o1.weight>o2.weight)
         return 1;
    else
         return 0;
     }
}


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