2011年9月24日百度笔试RD-1
一、简答
1、系统有很多任务，任务之间有依赖，比如B依赖于A，则A执行完后B才能执行
（1）不考虑系统并行性，设计一个函数（Task *Ptask,int Task_num）不考虑并行度，最快的方法完成所有任务。
（2）考虑并行度，怎么设计
typedef struct{
int ID;
int * child;
int child_num;
}Task;
提供的函数:
bool doTask(int taskID);无阻塞的运行一个任务；
int waitTask(int timeout);返回运行完成的任务id，如果没有则返回-1；
bool killTask(int taskID);杀死进程
拓扑排序（学习中......），先统计所有任务的入度，入度为0的初始化进入队列。
每次扫描队列，dotask所有任务，然后调用waitTask，返回的任务ID将其子任务的入度-1，如果入度为0则进入队列（转自qq120848369）
2、堆和栈的生命周期，内存分配性能，不同处，如果一般情况下要求1KB，偶尔需要100MB的缓存空间怎么设计？
管理方式：对于栈来讲，是由编译器自动管理，无需我们手工控制；对于堆来说，释放工作由程序员控制，容易产生memory leak。
生长方向：对于堆来讲，生长方向是向上的，也就是向着内存地址增加的方向；对于栈来讲，它的生长方向是向下的，是向着内存地址减小的方向增长。
分配方式：堆都是动态分配的，没有静态分配的堆。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配。静态分配是编译器完成的，比如局部变量的分配。动态分配由alloca函数进行分配，但是栈的动态分配和堆是不同的，他的动态分配是由编译器进行释放，无需我们手工实现。
1KB用栈实现，100MB动态分配数组。
二、必答题（各种const）
1、解释下面ptr含义和不同（好像是。。。。题干了大概意思是这样。下面应该没错）
double* prt = &value
const double* ptr = &value
double* const ptr=&value
const double* const ptr=&value
double* ptr =&value;
ptr是一个指向double类型的指针，ptr的值可以改变，ptr所指向的value的值也可以改变
const double* ptr =&value
ptr是一个指向const double类型的指针，ptr的值可以改变，ptr所指向的value的值不可以改变
double* const ptr=&value
ptr是一个指向double类型的指针，ptr的值不可以改变，ptr所指向的value的值可以改变
const double* const ptr=&value
ptr是一个指向const double类型的指针，ptr的值不可以改变，ptr所指向的value的值也不可以改变
2、去掉const属性，例：
const double value = 0.0f;
double* ptr = NULL;
怎么才能让ptr指向value？
强制类型转换，去掉const属性，如
ptr= <const_cast double *>(&value);
三、算法设计
1、一个一维数轴上有不同的线段，求重复最长的两个线段。
例：a：1~3
b: 2~7
c：2~8
最长重复是b和c
此题来源于音乐检索和分析，看资料中，弄懂再分析
2、有向带权图最短路径
有向带权图最短路径常用有两种方法，dijkstra和bellman-Ford方法。
1,dijkstra
算法具体步骤
（1）初始时，S只包含源点，即S=，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权（若v与u有边）或 ∞(若u不是v的出边邻接点）。
（2）从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。
（3）以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u（u U）的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值为顶点k的距离加上边上的权。
（4）重复步骤（2）和（3）直到所有顶点都包含在S中。
Bellman-Ford算法流程分为三个阶段：
（1） 初始化：将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0;
（2） 迭代求解：反复对边集E中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离；（运行|v|-1次）
（3） 检验负权回路：判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛。如果存在未收敛的顶点，则算法返回false，表明问题无解；否则算法返回true，并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 d[v]中。
算法描述如下：
Bellman-Ford(G,w,s) ：boolean //图G ，边集 函数 w ，s为源点
1 for each vertex v ∈ V（G）do //初始化 1阶段
2 d[v] ←+∞
3 d[s] ←0; //1阶段结束
4 for i=1 to |v|-1 do //2阶段开始，双重循环。
5 for eachedge（u,v） ∈E(G) do //边集数组要用到，穷举每条边。
6 If d[v]> d[u]+ w(u,v) then //松弛判断
7 d[v]=d[u]+w(u,v) //松弛操作 2阶段结束
8 for each edge（u,v） ∈E(G) do
9 If d[v]> d[u]+ w(u,v) then
10 Exit false
11 Exit true
四、系统设计
大概意思是：百度内部有一个类似cs系统的计算系统，由于大并发计算很耗资源，所有要设计一个缓存系统。c做缓存，配置2.66MHZ,3G内存，大概有1000w个查询，唯一的查询大概有500w。要缓存24小时。设计这个缓存系统的运行机制，算法等等东西
