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测试开发基础 | Python 算法与数据结构面试题系列一(附答案)

  • 2022 年 10 月 08 日
    北京
  • 本文字数:2663 字

    阅读完需:约 9 分钟

1. 时间复杂度问题

已知 AList = [1, 2, 3],BSet = {1, 2, 3} (1)从 AList 和 BSet 中查找 4,最坏时间复杂度哪个大?(2)从 AList 和 BSet 中插入 4,最坏时间复杂度哪个大?

答:

  1. 对于查找,列表和集合的最坏时间复杂度都是 O(n),所以一样的。

  2. 列表操作插入的最坏时间复杂度为 o(n), 集合为 o(1),所以 Alist 大。set 是哈希表所以操作的复杂度基本上都是 o(1)。

2. 用 Python 实现一个二分查找的函数

答:

n = len(arr)    left = 0    right = n - 1    while left <= right :    mid = (left + right) // 2    if arr[mid] < target:        left = mid + 1    elif arr[mid] > target:        right = mid - 1    else :        print(f"index:{mid},value:{arr[mid]}")        return True    return False
if __name__ == '__main__': l = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8] binary_search(l, 8)
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3. Python 单例模式的实现方法

答:

实现单例模式的方法有多种,之前再说元类的时候用 call 方法实现了一个单例模式,另外 Python 的模块就是一个天然的单例模式,这里我们使用 new 关键字来实现一个单例模式。

通过 new 函数实现简单的单例模式。

class Book:    def __new__(cls, title):        if not hasattr(cls, "_ins"):            cls._ins = super().__new__(cls)            print('in __new__')        return cls._ins
def __init__(self, title): print('in __init__') super().__init__() self.title = title
if __name__ == '__main__': b = Book('The Spider Book') b2 = Book('The Flask Book') print(id(b)) print(id(b2)) print(b.title) print(b2.title)
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4. 使用 Python 实现一个斐波那契数列

答:

斐波那契数列:数列从第 3 项开始,每一项都等于前两项之和。

def fibonacci(num):    a, b = 0, 1    l = [a, b]    for i in range(num):        a, b = b, a + b        l.append(b)    return l
if __name__ == '__main__': print(fibonacci(10))
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  1. 找出列表中的重复数字答:


思路:从头扫到尾,只要当前元素值与下标不同,就做一次判断,numbers[i] 与 numbers[numbers[i]] 相等就认为找到了重复元素,返回 true;否则就交换两者,继续循环。直到最后还没找到认为没找到重复元素。

# -*- coding:utf-8 -*-class Solution:    def duplicate(self, numbers):        if numbers is None or len(numbers) <= 1:            return False        use_set = set()        duplication = {}        for index, value in enumerate(numbers):            if value not in use_set:                use_set.add(value)            else:                duplication[index] = value        return duplication
if __name__ == '__main__': s = Solution() d = s.duplicate([1, 2, -3, 4, 4, 95, 95, 5, 2, 2, -3, 7, 7, 5]) print(d)
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6. 找出列表中的单个数字

答:

def find_single(l :list):    result = 0    for v in l:        result ^= v        if result == 0:            print("没有落单元素")        else :            print("落单元素", result)
if __name__ == '__main__': l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 4, 5, 6] find_single(l)
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7. 写一个冒泡排序

答:

def bubble_sort(arr):    n = len(arr)    for i in range(n - 1):        for j in range(n - i - 1):.            if arr[j] > arr[j + 1]:                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
if __name__ == '__main__': l = [1, 2, 3, 4, 5, 55, 6, 3, 4, 5, 6] bubble_sort(l) print(l)
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8. 写一个快速排序

答:

def quick_sort(arr, first, last):    if first >= last:    return    mid_value = arr[first]    low = first    high = last    while low < high:        while low < high and arr[high] >= mid_value:            high -= 1  # 游标左移            arr[low] = arr[high]
while low < high and arr[low] < mid_value: low += 1 arr[high] = arr[low] arr[low] = mid_value
quick_sort(arr, first, low - 1)quick_sort(arr, low + 1, last)
if __name__ == '__main__': l = [1, 2, 3, 4, 5, 55, 6, 3, 4, 5, 6] quick_sort(l, 0, len(l) - 1) print(l)
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9. 写一个拓扑排序

答:

对应于该图的拓扑排序。每一个有向无环图都至少存在一种拓扑排序。

import pysnooperfrom typing import Mapping
@pysnooper.snoop()def topological_sort(graph:Mapping):# in_degrees = {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0, 'e': 0, 'f': 0} in_degrees = dict((u, 0) for u in graph) for u in graph: for v in graph[u]: # 根据键找出值也就是下级节点 in_degrees[v] += 1 # 对获取到的下级节点的入度加 1 # 循环结束之后的结果: {'a': 0, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 4} Q = [u for u in graph if in_degrees[u] == 0] # 入度为 0 的节点 in_degrees_zero = [] while Q: u = Q.pop() # 默认从最后一个移除 in_degrees_zero.append(u) # 存储入度为 0 的节点 for v in graph[u]: in_degrees[v] -= 1 # 删除入度为 0 的节点,以及移除其指向 if in_degrees[v] == 0: Q.append(v) return in_degrees_zero
if __name__ == '__main__':# 用字典的键值表示图的节点之间的关系,键当前节点。值是后续节点。 graph_dict = { 'a': 'bf', # 表示 a 指向 b 和 f 'b': 'cdf', 'c': 'd', 'd': 'ef', 'e': 'f', 'f': ''}
t = topological_sort(graph_dict) print(t)
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10. Python 实现一个二进制计算

答:

二进制加法

def binary_add(a:str, b: str):    return bin(int(a, 2) + int(b, 2))[2:]
if __name__ == '__main__': num1 = input("输入第一个数,二进制格式:\n") num2 = input("输入第二个数,二进制格式:\n") print(binary_add(num1, num2))
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