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美团 2025 届校招开始了,岗位 and 原题抢先看!!

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美团校招 - 启动

前几天我们写了 阿里巴巴 开启 2025 届的校招计划,其实比阿里巴巴更早的是 美团

你看,互联网大厂启动校招计划尚且争先恐后,你还有什么理由不马上行动?!

先来大概浏览一下本次校招「技术类」相关的常规岗位:

美团 2025 届校招开始了,岗位 and 原题抢先看!!

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几乎所有岗位都可以 base 北京,少部分可以选择 上海 和 成都 。

然后再详细列举一下于公主号读者相关性更高的几个岗位:

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除了这些常规校招岗位,美团本次还延续了「北斗计划」的开展。

招聘岗位都是一些细分领域的算法岗。

...

回归主线。

来做一道和「美团」相关的一面算法原题。

题目描述

平台:LeetCode

题号:808

有 A 和 B 两种类型 的汤,一开始每种类型的汤有 n 毫升。

有四种分配操作:

  1. 提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。
  2. 提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。
  3. 提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。
  4. 提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。

当我们把汤分配给某人之后,汤就没有了。

每个回合,我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。

如果汤的剩余量不足以完成某次操作,我们将尽可能分配。

当两种类型的汤都分配完时,停止操作。

注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。

需要返回的值:汤A 先分配完的概率 +  汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。

返回值在正确答案 10−510^{-5}105 的范围内将被认为是正确的。

示例 1:

输入: n = 50

输出: 0.62500

解释:如果我们选择前两个操作,A 首先将变为空。
对于第三个操作,AB 会同时变为空。
对于第四个操作,B 首先将变为空。
所以 A 变为空的总概率加上 AB 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625

示例 2:

输入: n = 100

输出: 0.71875

提示:

  • 0<=n<=1090 <= n <= 10^90<=n<=109

数学 + 动态规划

四种分配方式都是 252525 的倍数,因此我们可以将 nnn 进行除以 252525 上取整的缩放操作,并将四类操作等价成:

  1. 提供 4ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。
  2. 提供 3ml 的 汤A 和 1ml 的 汤B 。
  3. 提供 2ml 的 汤A 和 2ml 的 汤B 。
  4. 提供 1ml 的 汤A 和 3ml 的 汤B 。

定义 f[i][j]f[i][j]f[i][j] 为 汤A 剩余 iii 毫升,汤B 剩余 jjj 毫升时的最终概率(概率=汤A先分配完的概率+汤A和汤B同时分配完的概率×0.5概率 = 汤A先分配完的概率 + 汤A和汤B同时分配完的概率 \times 0.5概率=A先分配完的概率+A和汤B同时分配完的概率×0.5)。

最终答案为 f[n][n]f[n][n]f[n][n] 为最终答案,考虑任意项存在为 000 情况时的边界情况:

  • i=0i = 0i=0j=0j = 0j=0,结果为 0+12=120 + \frac{1}{2} = \frac{1}{2}0+21=21,即有 f[0][0]=0.5f[0][0] = 0.5f[0][0]=0.5
  • i=0i = 0i=0j>0j > 0j>0,结果为 1+0=11 + 0 = 11+0=1,即有 f[0][X]=1f[0][X] = 1f[0][X]=1,其中 X>1X > 1X>1
  • i>0i > 0i>0j=0j = 0j=0,结果为 0+0=00 + 0 = 00+0=0,即有 f[X][0]=0f[X][0] = 0f[X][0]=0,其中 X>1X > 1X>1

其余一般情况为 iiijjj 均不为 000,由于四类操作均为等概率,结合题意和状态定义可知:

f[i][j]=14×(f[i−4][j]+f[i−3][j−1]+f[i−2][j−2]+f[i−1][j−3])f[i][j] = \frac{1}{4} \times (f[i - 4][j] + f[i - 3][j - 1] + f[i - 2][j - 2] + f[i - 1][j - 3])f[i][j]=41×(f[i4][j]+f[i3][j1]+f[i2][j2]+f[i1][j3])

由于 n=1e9n = 1e9n=1e9,即使进行了除 252525 的缩放操作,过多的状态数仍会导致 TLE

此时需要利用「返回值在正确答案 10−510^{-5}105 的范围内将被认为是正确的」来做优化(一下子不太好想到):由于四类操作均是等概率,单个回合期望消耗汤 A 的量为 2.52.52.5,消耗汤 B 的量为 1.51.51.5

因此当 nnn 足够大,操作回合足够多,汤 A 将有较大的概率结束分配,即当 nnn 足够大,概率值会趋向于 111

我们考虑多大的 nnn 能够配合精度误差 10−510^{-5}105 来减少计算量:一个可行的操作是利用上述的 DP 思路 + 二分的方式找到符合精度要求的验算值(不超过 200200200)。

Java 代码:

class Solution {
    public double soupServings(int n) {
        n = Math.min(200, (int) Math.ceil(n / 25.0));
        double[][] f = new double[n + 10][n + 10];
        f[0][0] = 0.5;
        for (int j = 1; j <= n; j++) f[0][j] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                double a = f[Math.max(i - 4, 0)][j], b = f[Math.max(i - 3, 0)][Math.max(j - 1, 0)];
                double c = f[Math.max(i - 2, 0)][Math.max(j - 2, 0)], d = f[Math.max(i - 1, 0)][Math.max(j - 3, 0)];
                f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d);
            }
        }
        return f[n][n];
    }
}

C++ 代码:

class Solution {
public:
    double soupServings(int n) {
        n = min(200, (int)ceil(n / 25.0));
        vector<vector<double>> f(n + 10, vector<double>(n + 10, 0));
        f[0][0] = 0.5;
        for (int j = 1; j <= n; ++j) f[0][j] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= n; ++j) {
                double a = f[max(i - 4, 0)][j], b = f[max(i - 3, 0)][max(j - 1, 0)];
                double c = f[max(i - 2, 0)][max(j - 2, 0)], d = f[max(i - 1, 0)][max(j - 3, 0)];
                f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d);
            }
        }
        return f[n][n];
    }
};

Python 代码:

class Solution:
    def soupServings(self, n: int) -> float:
        n = min(200, math.ceil(n / 25))
        f = [[0] * (n + 10) for _ in range(n + 10)]
        f[0][0] = 0.5
        for j in range(1, n + 10):
            f[0][j] = 1
        for i in range(1, n + 1):
            for j in range(1, n + 1):
                a, b = f[max(i - 4, 0)][j], f[max(i - 3, 0)][max(j - 1, 0)]
                c, d = f[max(i - 2, 0)][max(j - 2, 0)], f[max(i - 1, 0)][max(j - 3, 0)]
                f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d)
        return f[n][n]

TypeScript 代码:

function soupServings(n: number): number {
    n = Math.min(200, Math.ceil(n / 25.0));
    const f: number[][] = Array(n + 10).fill(0).map(() => Array(n + 10).fill(0));
    f[0][0] = 0.5;
    for (let j = 1; j <= n; j++) f[0][j] = 1;
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        for (let j = 1; j <= n; j++) {
            let a = f[Math.max(i - 4, 0)][j], b = f[Math.max(i - 3, 0)][Math.max(j - 1, 0)];
            let c = f[Math.max(i - 2, 0)][Math.max(j - 2, 0)], d = f[Math.max(i - 1, 0)][Math.max(j - 3, 0)];
            f[i][j] = 0.25 * (a + b + c + d);
        }
    }
    return f[n][n]; 
};
  • 时间复杂度:O(m2)O(m^2)O(m2),其中 m=200m = 200m=200 为验算值
  • 空间复杂度:O(m2)O(m^2)O(m2)

我是宫水三叶,每天都会分享算法知识,并和大家聊聊近期的所见所闻。

欢迎关注,明天见。

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