Python語言目前是最火的語言之一，語法簡單，功能強大，最新的TIOBE已公佈2020年6月的編程語言排行榜，Python已經連續多個月都在前三甲了，非常火爆！
現在學習Python的同學越來越多，面試的環節，很多面試官讓你任選語言進行編程。Python因爲簡單，很多小夥伴願意用Python進行答題。最近我們的一個粉絲交流羣，有一位同學跟我分享了他面試的經歷。小李學了Python大概有2年多了，他跟我講了前段時間面試某杭州大廠的一道面試題，注意是面試題，不是筆試卷。
現場讓你手寫代碼，壓力山大啊～～也許是因爲緊張的原因，也許是因爲自己算法基礎底子不深的原因，反正現場憋了很久，沒有憋出來。到底是什麼樣的一個算法題呢，一起來看一下。
1
面試的題目
題目：
假設你手上有面值1塊，2塊，5塊各若干張紙幣，你現在需要支付給商家6元錢，請問你有多少種組合，列出每一種組合？
要求：
1).在白板上手寫代碼或者直接在電腦上寫
2).分析你的算法，如何優化
3).對搜索的結果進行分析
看起來這個問題似乎很簡單，就是一個空間組合搜索，然後加起來的面值爲6即可，但是現場面試給你思考的時間，不會超過1分鐘。小李當時就心裏咯噔一下，leetcode的題目少刷了，其實面試之前也準備了，刷了一些算法題，但是還是手生了一些。
大家可以思考一下，如果是你的話，你先不看下面的答案，現場手寫能寫出來嗎？
思路：
這個題目其實網上也很多類似的，就是鈔票的選取方案而已，一般的解法都是遞歸。遞歸只要設計出口即可。如果我們的方案等於6元即退出，如果超過了6元就放棄，如果不足6元就繼續添加更多的鈔票即可。
bills是鈔票面額的列表(假如爲[1,2,5]),然後target是目標值(假如爲6),然後填入一個空列表的方案 solution
如果總金額等於target就打印solution;
如果大於總金額就放棄；
上面兩種都不滿足的時候，就是金額不夠的情況，進行一個遞歸搜索，這裏等於設計一個容器ways(用來存放方案，直接複製solution 列表)，然後不斷的加入一張鈔票進行遞歸；
如果能現場寫出來這個代碼，並且運行成功，其實還是蠻厲害的，走到這一步，相信至少能拿到及格的分數了。但是面試官會進行第二次的提問，你覺得這個算法哪裏有問題，怎麼解決？
確實這個裏面有很多重複的方案，比如[1,1,1,1,2]和[1,1,1,2,1]就是完全重複的，我們需要取重複。
2
二次優化
很明顯上面的搜索是大而全的，就是有很多浪費的空間，如果我們的搜索的樣本很大的話，就會有很多浪費的空間，這樣的效率肯定是低的，如何優化呢？
有的同學說可以保存結果然後進行取重複，但是這樣要等整個的結果出來纔行；有沒有辦法在搜索空間算法上動手腳呢？
我們來看一些優化後的代碼：
是不是過濾了很多重複的方案，我們在搜索的方案裏面加一個新參數bigger，就是當前的已經生成的最高的面額，在搜索的過程中，我們只能append那些大於等於已經加入的最高的面額鈔票，低的我們就不賣了。
當然還有其他的解決辦法，其實如果回答出這個參數，相信會給面試官加分不少，說明在工作的時候，並不是一個只知道完成任務的，還是一個喜歡勤思考會優化代碼的人。其實面試的時候回答出這一步，已經是可以拿到良好分了。
3
如何對搜索結果進行分析
上面的結果都是在通過print打印在內存裏面，如果我們需要對整個的搜索的空間進行進一步的處理，比如我們有100種方案，我們需要保存到文件中或者數據庫裏面進一步的分析，如果把遞歸的結果提取出來呢？
第一種，簡單粗暴：
我們直接用全局變量，在整個函數的外部加一個out=[]，來存儲所有的組合：
第二種,優雅的方式
全局變量固然簡單，但是在生產的環境的項目裏面，這肯定不是最佳的解法。最好的方法還是在函數內自己存儲，然後我們只要在調用的時候獲取即可。這裏我們用Python裏面的生成器yield來搞定。
通過yield來緩存遞歸過程的結果，是不是非常優雅。這個時候我們對所有的組合可以進行分析，比如我想找到用鈔票最少的組合，就可以這樣：
小編說兩句：
其實整個這道面試題，如果是放在筆試題裏面，相信大部分的同學都可以答出來，難度其實並不大。但是在面試的環節，就會難很多，一個緊張，二個思考的時間非常短，需要平時有深厚的積累！
建議參加大廠的面試，多多少少都要準備一下尤其是算法。一定要多刷一些leetcode的題目，不要照搬照套，一定要理解並且把代碼學到肚子裏去，實在不行，先把代碼思路背下來，這樣有備無患，畢竟臨陣磨槍，不快也光！好了，希望今天的文章對大家有幫助。
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