当时说大概率在面试不会出的题目,在旷视二面出了
旷视科技 面试原题
昨天在翻看读者历史留言的时候,无意看到一条几个月前的留言。
当时这位读者投稿了旷视科技的二面算法原题。
而投稿的题目,我印象很深,当时我还在日更 LC 题解的时候,曾作为 LC 每日一题出过。
那天还有群里小伙伴问过:这么难的题有必要掌握吗?
我当时给的答复大概是:将知识拆开看来,不算冷门,但企业笔试面试大概率不会出这样的题。
结果读者投稿这道题出现在了旷视二面 🤣
啊?旷视的区分度果然在字节跳动之上。
一起来看看这道题。
题目描述
平台:LeetCode
题号:805
给定你一个整数数组 nums
。
我们要将 nums
数组中的每个元素移动到 A
数组 或者 B
数组中,使得 A
数组和 B
数组不为空,并且 average(A) == average(B)
。
如果可以完成则返回 true
, 否则返回 false
。
注意:对于数组 arr
, average(arr)
是 arr
的所有元素除以 arr
长度的和。
示例 1:
输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]
输出: true
解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。
示例 2:
输入: nums = [3,1]
输出: false
提示:
- 1<=nums.length<=301 <= nums.length <= 301<=nums.length<=30
- 0<=nums[i]<=1040 <= nums[i] <= 10^40<=nums[i]<=104
折半搜索 + 二进制枚举 + 哈希表 + 数学
提示一:将长度为 nnn,总和为 sumsumsum 的原数组划分为两组,使得两数组平均数相同,可推导出该平均数 avg=sumnavg = \frac{sum}{n}avg=nsum
若两数组平均数相同,则由两数组组成的新数组(对应原数组 nums
)平均数不变,而原数组的平均数可直接算得。
提示二:原数组长度为 303030,直接通过「二进制枚举」的方式来做,计算量为 2302^{30}230,该做法无须额外空间,但会 TLE
。
所谓的直接使用「二进制枚举」来做,是指用二进制表示中的 0
和 1
分别代表在划分数组两边。
如果直接对原数组进行「二进制枚举」,由于每个 nums[i]nums[i]nums[i] 都有两种决策(归属于数组 A
或 B
),共有 2302^{30}230 个状态需要计算。同时每个状态 state
而言,需要 O(n)O(n)O(n) 的时间复杂度来判定,但整个过程只需要有限个变量。
因此直接使用「二进制枚举」是一个无须额外空间 TLE
做法。
提示三:空间换时间
我们不可避免需要使用「枚举」的思路,也不可避免对每个 nums[i]nums[i]nums[i] 有两种决策。但我们可以考虑缩减每次搜索的长度,将搜索分多次进行。
具体的,我们可以先对 nums
的前半部分进行搜索,并将搜索记录以「二元组 (tot,cnt)(tot, cnt)(tot,cnt) 的形式」进行缓存(map
套 set
),其中 tot
为划分元素总和,cnt
为划分元素个数;随后再对 nums
的后半部分进行搜索,假设当前搜索到结果为 (tot′,cnt′)(tot', cnt')(tot′,cnt′),假设我们能够通过“某种方式”算得另外一半的结果为何值,并能在缓存结果中查得该结果,则说明存在合法划分方案,返回 true
。
通过「折半 + 缓存结果」的做法,将「累乘」的计算过程优化成「累加」计算过程。
提示四:何为“某种方式”
假设我们已经缓存了前半部分的所有搜索结果,并且在搜索后半部分数组时,当前搜索结果为 (tot′,cnt′)(tot', cnt')(tot′,cnt′),应该在缓存结果中搜索何值来确定是否存在合法划分方案。
假设存在合法方案,且在缓存结果应当被搜索的结果为 (x,y)(x, y)(x,y)。我们有 tot′+xcnt′+y=avg=sumn\frac{tot' + x}{cnt' + y} = avg = \frac{sum}{n}cnt′+ytot′+x=avg=nsum。
因此我们可以直接枚举系数 kkk 来进行判定,其中 kkk 的取值范围为 [max(1,cnt′),n−1][\max(1, cnt'), n - 1][max(1,cnt′),n−1],结合上式算得 t=k×sumnt = k \times \frac{sum}{n}t=k×nsum,若在缓存结果中存在 (t−tot′,k−cnt′)(t - tot', k - cnt')(t−tot′,k−cnt′),说明存在合法方案。
Java 代码:
class Solution {
public boolean splitArraySameAverage(int[] nums) {
int n = nums.length, m = n / 2, sum = 0;
for (int x : nums) sum += x;
Map<Integer, Set<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int s = 0; s < (1 << m); s++) {
int tot = 0, cnt = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (((s >> i) & 1) == 1) {
tot += nums[i]; cnt++;
}
}
Set<Integer> set = map.getOrDefault(tot, new HashSet<>());
set.add(cnt);
map.put(tot, set);
}
for (int s = 0; s < (1 << (n - m)); s++) {
int tot = 0, cnt = 0;
for (int i = 0; i < (n - m); i++) {
if (((s >> i) & 1) == 1) {
tot += nums[i + m]; cnt++;
}
}
for (int k = Math.max(1, cnt); k < n; k++) {
if (k * sum % n != 0) continue;
int t = k * sum / n;
if (!map.containsKey(t - tot)) continue;
if (!map.get(t - tot).contains(k - cnt)) continue;
return true;
}
}
return false;
}
}
C++ 代码:
class Solution {
public:
bool splitArraySameAverage(vector<int>& nums) {
int n = nums.size(), m = n / 2, sum = 0;
for (int x : nums) sum += x;
map<int, unordered_set<int>> hashMap;
for (int s = 0; s < (1 << m); s++) {
int tot = 0, cnt = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if ((s >> i) & 1) {
tot += nums[i]; cnt++;
}
}
hashMap[tot].insert(cnt);
}
for (int s = 0; s < (1 << (n - m)); s++) {
int tot = 0, cnt = 0;
for (int i = 0; i < (n - m); i++) {
if ((s >> i) & 1) {
tot += nums[i + m]; cnt++;
}
}
for (int k = max(1, cnt); k < n; k++) {
if (k * sum % n != 0) continue;
int t = k * sum / n;
if (hashMap.count(t - tot) == 0) continue;
if (!hashMap[t - tot].count(k - cnt)) continue;
return true;
}
}
return false;
}
};
Python 代码:
from collections import defaultdict
class Solution:
def splitArraySameAverage(self, nums: List[int]) -> bool:
n, m = len(nums), len(nums) // 2
sum_nums = sum(nums)
hash_map = defaultdict(set)
for s in range(1 << m):
tot = cnt = 0
for i in range(m):
if ((s >> i) & 1):
tot += nums[i]
cnt += 1
hash_map[tot].add(cnt)
for s in range(1 << (n - m)):
tot = cnt = 0
for i in range(n - m):
if ((s >> i) & 1):
tot += nums[i + m]
cnt += 1
for k in range(max(1, cnt), n):
if (k * sum_nums) % n != 0: continue
t = (k * sum_nums) // n
if (t - tot) not in hash_map: continue
if (k - cnt) not in hash_map[t - tot]: continue
return True
return False
TypeScript 代码:
function splitArraySameAverage(nums: number[]): boolean {
let n = nums.length, m = Math.floor(n / 2), sum = 0;
for (let x of nums) sum += x;
let map = new Map();
for (let s = 0; s < (1 << m); s++) {
let tot = 0, cnt = 0;
for (let i = 0; i < m; i++) {
if (((s >> i) & 1) == 1) {
tot += nums[i]; cnt++;
}
}
let set = map.get(tot) || new Set();
set.add(cnt);
map.set(tot, set);
}
for (let s = 0; s < (1 << (n - m)); s++) {
let tot = 0, cnt = 0;
for (let i = 0; i < (n - m); i++) {
if (((s >> i) & 1) == 1) {
tot += nums[i + m]; cnt++;
}
}
for (let k = Math.max(1, cnt); k < n; k++) {
if (k * sum % n != 0) continue;
let t = Math.floor(k * sum / n);
if (!map.has(t - tot)) continue;
if (!map.get(t - tot).has(k - cnt)) continue;
return true;
}
}
return false;
};
- 时间复杂度:对原数组前半部分搜索复杂度为 O(2n2)O(2^{\frac{n}{2}})O(22n);对原数组后半部分搜索复杂度为 O(2n2)O(2^{\frac{n}{2}})O(22n),搜索同时检索前半部分的结果需要枚举系数
k
,复杂度为 O(n)O(n)O(n)。整体复杂度为 O(n×2n2)O(n \times 2^{\frac{n}{2}})O(n×22n) - 空间复杂度:O(2n2)O(2^{\frac{n}{2}})O(22n)
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。
更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地 🎉🎉
转载自:https://juejin.cn/post/7345134591484379145