一】 時間受限
大部分的面試題，都是對時間複雜度有所要求的，如果有涉及，“最快”一類的字樣，毫無疑問，先上時空原理，用空間來換時間。Hash，大數組，一些輔助性的空間，都是首選。在我的面試經歷中，有無數次用到過Hash和大數組的。不過，通常這不會是面試官想聽的唯一解法，他們緊接着十有八九是會說“如果只有xxxx空間呢？”。說此類方法只是爲自己爭取更多的時間，並且體現思考的完整性，簡而言之，裝B用。。。 eg1.1：求一個char（8bit）中，二進制1的個數，越快越好。 -- 《編程之美》 eg1.2：有一個整數數組A[N]，讓你不用除法，求另一個數組B[N]，其中B[i] = A[0]*A[1] ... * A[N-1] / A[i]，期望複雜度是O(N)。 -- TopLanguage
【二】 空間受限
這裏的空間受限，指的是在大數據分析的邏輯下，空間受限的問題。大部分情況下，就是壓縮。位圖是一個很好的方法，用一個bit（或幾個）取代更大的int類型，最常見的位圖是1bit 取代 1int，其實，很多時候，1bit可以取代更大的空間，這完全取決於你需要保留的信息。。。 eg2.1：有一個很大的文件，存放一堆7位的電話號碼，號碼無重複，請用最小的內存消耗，將其排序。 -- 《編程珠璣》 eg2.2：給10MB的內存，給一個4百萬整數的文件，找一個不在文件中的整數。 -- （傳說中的Google面試題）
【三】 基於文件
越來越多的大公司，開始關係對文件的處理，上面所說的空間受限的問題，其實也基本都是和文件打交道。基於文件的處理，基本都是尋找，或者排序，最最核心的，就是減少文件讀取的次數。除了位圖法，還可以考慮哨兵，典型的案例就是外排中，增加單個文件大小的方法。 eg3.1：給定一個包含4300000000個32位整數的順序文件，找到一個至少出現兩次的整數。 -- （傳說中的微軟面試題，我曾經遇到過類似的）
http://hi.baidu.com/diwayou/blog/category/%B1%E0%B3%CC%D6%E9%E7%E1
eg3.2：有一個文件，有很多很多的整數（也許有100億），尋找其中最大的K個。 -- 《編程之美》
【四】 常見方法
你需要相信，面試官也是人，他不會有心情花30分鐘給你描述一個問題，或者讓你做50頁紙的推導，考算法的目的只是爲了你的思維能力，而不是真的想讓你搞定一個複雜的問題。大部分問題，都是有比較快速清晰的解決方法的。。。
1. 分治法 這絕對是你必須考慮使用的一種方法，如果有可能的話。動態規劃這東西，在面試的時候比較沉重，不好描述，不好書寫，而分治卻剛剛好，美麗，快捷，易書寫，是面試官殺人越貨的首選武器。分治的用法實在是太多了，幾乎是無所不在，二分，快排，種羣計數，各個唯美無比。。。
eg4.1：給你一個長度爲N的整數數組，請找出最大的子數組和。 -- 《編程之美》
eg4.2：求一個int（32bit）中，二進制1的個數。 -- 《代碼之美》（注，不是編程之美是另一本書，有一章叫做種羣計數，這是一種很酷的分治）
2. 排序和查找 排序出現的次數實在是太多了，很重要的一點，排序的東西才能用二分。二分是如此好用，以至於我們總是想着排序。查找和排序總是緊密聯繫的，當然，僅僅是爲了查找，做一次排序，你需要衡量一下代價。。。
eg4.3：有一個論壇，有ID發帖數目超過總數的一半，給你論壇所有帖子的ID列表，請你找到這個水王。 - -《編程之美》
eg4.4：給一組一維的空間 [1, 6] [2, 4] ... ，請求是否有區間重疊。 -- 《編程之美》
3. 減小問題規模 很多時候，題目看上去很嚇人，仔細分析一下，就可以刨去其中大部分的無關內容，獲得真正的出題意圖，這一點很重要。另外有些時候，題目會在空間上做出一些限制，這個時候，你可以考慮動態的對數據規模進行縮減，比如用減法或除法抵消，用抑或抵消，等等。。。
eg4.5：給一個整數N，求它的階乘N!，有幾個0結尾。 -- 《編程之美》
eg4.6：盒子裏有三種顏色的球，紅黃藍，可以用任意兩個不同顏色的球，換兩個另外顏色的球，比如1紅 + 1黃 = 2藍。現在盒子裏面有171個紅球，172個黃球，173個藍球，問，能不能經過若干次交換，最終變成同一顏色的球。 -- TopLanguage
eg4.7：同eg4.3
eg4.8：有一組數，除了一個數只有1個，其他都是兩兩成對的，請找出那一個不成對的數。另，如果不成對的數有兩個，該如何是好。 -- TopLanguage
4. 常量法 典型的速餐方法，它的思想是，一組數，在某些情況下，和一定，通過這個常量，進行反推，可快速搞定一些問題。。。
eg4.9：有一副撲克牌（你可以用任意方式來表示），被抽去一張，請快速找出這抽去的一張是什麼？ -- 微軟面試題，活生生
5. 編碼 編碼真是個好東西，它可以將複雜的問題抽象化。比如，對一個序列進行編碼，可以直接映射到數組腳標上，大大提高訪問速度。。。
eg4.10：最近一次百度筆試題
eg4.11：有1000瓶超級名貴的葡萄酒，其中有1瓶有毒。這種毒藥很厲害，哪怕被稀釋了1000000倍還是可以毒死人的。但這個毒藥一定時間後纔會毒發，時長是1個月。爲了不浪費這些葡萄酒，有1000個壯士決定花5周的時間將毒酒找出，他們只希望最多有10個人犧牲，你需要如何安排才能實現。 -- TopLanguage 6. 概率 不要輕視概率題，哪怕是最基本的概率常識。概率題之所以被青睞，因爲它們往往違背直覺，容易讓人陷入迷茫，這種場面是面試官喜聞樂見的。我曾經在baidu面試中，被一道簡單的概率題，調戲的臉面全無，至今想起，仍然是汗流滿面。所以，爲了人身安全，複習一下概率的基本知識吧。。。
eg4.12：有一個長度爲N的鏈表，N未知。希望你只遍歷一次鏈表，就從鏈表中等概率的挑出K個數。 -- TopLanguage
【五】 加速方法
很多時候，你給的算法基本正確，但是還不夠優秀。面試官會希望你優化一下。優化的方法有很多，就基本的思路就是，考慮一下到底哪裏出現了浪費。常見的浪費有兩種，一種是用了比較沉重的運算，比如除法、取模等，你可能需要爲計算來加速。另外有時候，你的算法還太粗線條，比如只需要符號，你卻計算了總數等等。。。
eg5.1：求兩個數的最大公約數。 -- 《編程之美》
eg5.2：有一個整數數組A[N]，求其中連續N-1個數的最大乘積。 -- 《編程之美》
eg5.3：估計一下快速排序的比較次數。 -- 《代碼之美》
【六】 數據結構
大部分面試時候，我們都是面向數組來設計算法，因爲簡單變化多，面試官好把握。但其他數據結果，同樣也很重要。AVL，B樹那樣的可能比較複雜，但是鏈表、樹這樣的結構，也經常出沒，我個人就碰見多次。。。
1. 鏈表
eg6.1：給你一個單鏈表的頭指針，在不使用大量附加數據或修改原有數據的前提下，檢查一個單鏈表是否有環。 -- 微軟面試題，活生生
eg6.2：給你兩個鏈表，如何判斷其是否相交，如果相交，如何找到兩個鏈表的第一個交點。 -- 《編程之美》
eg6.3：只給你一個指向鏈表中某元素的指針，請刪除該元素。 -- 《編程之美》
2. 樹
eg6.4：寫堆排序的算法
eg6.5：判斷一棵二叉樹T中，是否包含另一顆二叉樹P的結構。 -- 微軟面試題，活生生
以上一些內容，只是管中窺豹而已，一不小心，還被我寫成了題集。原先只是給我自己做個索引的，所以沒有加任何求解的內容，如果有興趣，可以查看相關出處。題目來源主要是一些快餐式的書和論壇，包括《編程之美》《代碼之美》《編程珠璣》，其中特別推薦，TopLanguage Group的“今天我們思考”專輯。快餐吃多了總會不營養的，需要慢條斯理的按食譜吃點營養大餐才能真正的強身健體，比如高大爺的聖經，《算法導論》，還有，波利亞的《怎樣解題》
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歸根結底，面試的算法其實不只是算法而已，面試官看重的是從做題過程中體現出的思考問題的能力，而不是最終的結果本身。你和面試官之間是一場配合和博弈，你需要勾引面試官給你反饋，並抓住它們輔助思考，從而讓他們滿意。算法在面試中的地位，好比是託福在出國中的地位一樣，必須但不是最重要的，它只是考量的各個方面的一部分，不一定就決定生死。所以，有就讓它更好點，沒有就稍微補充點，足矣。我做過的面試其實不多，有的還不錯，有的就像坨屎，只希望，從今往後，努力讓我的面試遠離糞坑。。。
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