【原】腾讯一面，最后一个问题给我整没了！

大家好，我是田哥

之前一位朋友去腾讯的面试，他的八股文准备的还是不错的，并且最后三个问题中前两个是搞定的，最后一个没有回答好，导致整个面试就GG了。

即将进入春招，希望本文对你有所帮助。

先来看问题：

• 自我介绍
• 介绍项目
• 说说协程和线程区别？
• Java 虚拟机的作用？垃圾回收的过程？
• 了解的垃圾回收器？
• 手写快排
• 算法题：按 K 位反转链表
• 一百亿个数，n 个机器，怎么排序？（桶排序）

自我介绍这个就不用再赘述了，可以参考我之前写过的文章：

面试中，如何介绍自己的项目经验？

另外，接下来的几个八股文

• 说说协程和线程区别？
• Java 虚拟机的作用？垃圾回收的过程？
• 了解的垃圾回收器？

这三个问题算是烂大街了，随便找个面试八股文都能看到。

后面的三个问题，就得看你是否有准备了，面试现场手写，多多少少还是有些难度的。

你懂了，你平时会写，并不代表你在面试中就能写出来。

手写快排

在面试中，手写快速排序算法是一个常见的问题。以下是快速排序算法的详细实现，包括代码和解释。快速排序是一种高效的排序算法，采用分而治之的思想，通过递归实现。

快速排序算法的基本实现

快速排序的基本思想是：

1. 选择一个基准元素（pivot）。
2. 将数组分为两部分，左边部分的所有元素都小于基准元素，右边部分的所有元素都大于或等于基准元素。
3. 递归地对左右两部分进行快速排序。

以下是Java实现：

public class QuickSort {

 public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {
  if (low < high) {
   // 找到基准元素的最终位置
   int pivotIndex = partition(array, low, high);

   // 递归排序基准元素左边的部分
   quickSort(array, low, pivotIndex - 1);

   // 递归排序基准元素右边的部分
   quickSort(array, pivotIndex + 1, high);
  }
 }

 private static int partition(int[] array, int low, int high) {
  // 选择最后一个元素作为基准元素
  int pivot = array[high];

  // i 是小于基准元素的最后一个位置
  int i = low - 1;

  for (int j = low; j < high; j++) {
   // 如果当前元素小于基准元素
   if (array[j] < pivot) {
 i++;
 // 交换元素
 int temp = array[i];
 array[i] = array[j];
 array[j] = temp;
   }
  }

  // 将基准元素放到正确的位置
  int temp = array[i + 1];
  array[i + 1] = array[high];
  array[high] = temp;

  // 返回基准元素的最终位置
  return i + 1;
 }

 public static void main(String[] args) {
  int[] array = {10, 7, 8, 9, 1, 5};
  quickSort(array, 0, array.length - 1);

  System.out.println("Sorted array: ");
  for (int value : array) {
   System.out.print(value + " ");
  }
 }
}

代码解释

1. quickSort 方法：
• 这是快速排序的主方法，它接受一个数组和两个索引（low 和 high），分别表示当前要排序的子数组的起始和结束位置。
• 如果 low 小于 high，说明当前子数组至少有两个元素，需要进行排序。
• 调用 partition 方法将数组分为两部分，并返回基准元素的最终位置。
• 递归地对基准元素左边和右边的子数组进行排序。
2. partition 方法：
• 选择最后一个元素作为基准元素（pivot）。
• 使用两个指针 i 和 j，i 用于记录小于基准元素的最后一个位置，j 用于遍历数组。
• 遍历数组，如果当前元素小于基准元素，则将 i 增加 1，并交换 i 和 j 位置的元素。
• 最后，将基准元素放到正确的位置，并返回基准元素的最终位置。
3. main 方法：
• 定义一个测试数组，并调用 quickSort 方法进行排序。
• 打印排序后的数组。

优化建议

1. 随机选择基准元素：
• 为了减少快速排序的最坏情况（即数组已经有序），可以随机选择基准元素。
• 例如，在 partition 方法中，可以随机选择一个索引，然后将该索引的元素与最后一个元素交换，再进行分区操作。
2. 三数取中法：
• 选择数组的首、中、尾三个元素的中值作为基准元素，可以进一步提高算法的稳定性。
3. 尾递归优化：
• 在递归调用中，可以优化尾递归，减少递归调用的深度。
4. 小数组使用插入排序：
• 当数组较小时，可以使用插入排序，因为插入排序在小数组上表现更好。

总结

快速排序是一种高效的排序算法，通过分而治之的思想，可以快速对数组进行排序。在面试中，手写快速排序算法不仅可以展示你的算法能力，还可以展示你对递归和数组操作的理解。通过上述代码和优化建议，你可以更好地应对面试中的快速排序问题。

算法题：按 K 位反转链表

根据搜索结果，按 K 位反转链表的问题可以通过递归或迭代的方式解决。以下是一个详细的 Java 实现，包括代码和解释：

问题描述

给定一个链表，每 k 个节点一组进行翻转。如果节点总数不是 k 的整数倍，那么将最后剩余的节点保持原有顺序。你不能只是单纯地改变节点内部的值，而是需要实际进行节点交换。

示例

• 输入：head = [1,2,3,4,5], k = 2
• 输出：[2,1,4,3,5]
• 输入：head = [1,2,3,4,5], k = 3
• 输出：[3,2,1,4,5]

解题思路

1. 检查链表长度：首先检查链表的长度是否足够进行翻转。
2. 翻转 k 个节点：如果长度足够，翻转前 k 个节点。
3. 递归处理剩余部分：递归处理剩余的链表部分。
4. 连接翻转后的部分：将翻转后的部分与剩余部分连接起来。

Java 实现

public class ListNode {
 int val;
 ListNode next;
 ListNode() {}
 ListNode(int val) { this.val = val; }
 ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
}

class Solution {
 public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
  if (head == null || head.next == null || k == 1) {
   return head;
  }

  // 检查是否有足够的节点进行翻转
  ListNode tail = head;
  for (int i = 0; i < k; i++) {
   if (tail == null) {
 return head; // 不足 k 个节点，不需要翻转
   }
   tail = tail.next;
  }

  // 翻转前 k 个节点
  ListNode newHead = reverse(head, tail);

  // 递归处理剩余部分
  head.next = reverseKGroup(tail, k);

  return newHead;
 }

 // 翻转链表的前 k 个节点
 private ListNode reverse(ListNode head, ListNode tail) {
  ListNode prev = null;
  ListNode curr = head;
  while (curr != tail) {
   ListNode next = curr.next;
   curr.next = prev;
   prev = curr;
   curr = next;
  }
  return prev;
 }
}

代码解释

1. 检查链表长度：
• 使用一个指针 tail 遍历链表，检查是否有足够的节点进行翻转。
• 如果不足 k 个节点，直接返回原链表。
2. 翻转 k 个节点：
• 使用 reverse 方法翻转前 k 个节点。
• reverse 方法使用三个指针 prev、curr 和 next，逐个反转节点的指针方向。
3. 递归处理剩余部分：
• 递归调用 reverseKGroup 方法处理剩余的链表部分。
• 将翻转后的部分与剩余部分连接起来。
4. 连接翻转后的部分：
• 将翻转后的链表的尾节点（原链表的头节点）连接到递归处理后的剩余部分。

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是链表的长度。每个节点都被遍历一次。
• 空间复杂度：O(n/k)，递归调用栈的深度。

总结

通过递归的方式，我们可以高效地实现按 K 位反转链表的功能。这种方法不仅代码简洁，而且逻辑清晰，易于理解和实现。

一百亿个数，n 个机器，怎么排序？（桶排序）

针对“一百亿个数，n个机器，怎么排序”的问题，可以使用桶排序（Bucket Sort）结合分布式计算的思想来解决。以下是详细的解决方案和Java实现：

解题思路

1. 数据分片：将一百亿个数均匀分配到n个机器上，每个机器负责处理一部分数据。
2. 局部排序：在每个机器上，使用桶排序对分配到的数据进行排序。
3. 合并排序：将所有机器上的排序结果合并，得到最终的排序结果。

详细步骤

1. 数据分片

将一百亿个数均匀分配到n个机器上。假设每个机器的内存足够大，可以处理分配到的数据。

2. 局部排序

在每个机器上，使用桶排序对分配到的数据进行排序。具体步骤如下：

1. 确定桶的数量和范围：根据数据的范围和分布情况，确定桶的数量和每个桶的范围。
2. 分配数据到桶：将数据分配到对应的桶中。
3. 对每个桶内的数据排序：对每个桶内的数据使用快速排序或其他高效的排序算法进行排序。
4. 合并桶内的数据：将所有桶内的数据按顺序合并，得到局部排序结果。

3. 合并排序

将所有机器上的局部排序结果合并，得到最终的排序结果。可以使用归并排序的思想进行合并。

Java实现

以下是一个简化的Java实现，假设我们有3个机器，每个机器处理一部分数据：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class DistributedBucketSort {

 // 桶排序
 public static List<Integer> bucketSort(int[] arr, int bucketCount) {
  if (arr == null || arr.length == 0) {
   return Collections.emptyList();
  }

  int minValue = arr[0];
  int maxValue = arr[0];
  for (int value : arr) {
   if (value < minValue) {
 minValue = value;
   }
   if (value > maxValue) {
 maxValue = value;
   }
  }

  int range = maxValue - minValue;
  List<List<Integer>> buckets = new ArrayList<>();
  for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
   buckets.add(new ArrayList<>());
  }

  for (int value : arr) {
   int bucketIndex = (value - minValue) * (bucketCount - 1) / range;
   buckets.get(bucketIndex).add(value);
  }

  List<Integer> sortedArray = new ArrayList<>();
  for (List<Integer> bucket : buckets) {
   Collections.sort(bucket); // 使用快速排序或其他排序算法
   sortedArray.addAll(bucket);
  }

  return sortedArray;
 }

 // 分布式桶排序
 public static List<Integer> distributedBucketSort(int[] arr, int machineCount) {
  int chunkSize = arr.length / machineCount;
  List<List<Integer>> chunks = new ArrayList<>();

  for (int i = 0; i < machineCount; i++) {
   int start = i * chunkSize;
   int end = (i == machineCount - 1) ? arr.length : start + chunkSize;
   List<Integer> chunk = new ArrayList<>();
   for (int j = start; j < end; j++) {
 chunk.add(arr[j]);
   }
   chunks.add(chunk);
  }

  List<List<Integer>> sortedChunks = new ArrayList<>();
  for (List<Integer> chunk : chunks) {
   int[] chunkArray = chunk.stream().mapToInt(i -> i).toArray();
   sortedChunks.add(bucketSort(chunkArray, (int) Math.sqrt(chunk.size())));
  }

  return mergeSort(sortedChunks);
 }

 // 合并排序
 public static List<Integer> mergeSort(List<List<Integer>> sortedChunks) {
  List<Integer> result = new ArrayList<>();
  int totalSize = sortedChunks.stream().mapToInt(List::size).sum();
  int[] indices = new int[sortedChunks.size()];

  for (int i = 0; i < totalSize; i++) {
   int minIndex = -1;
   int minValue = Integer.MAX_VALUE;
   for (int j = 0; j < sortedChunks.size(); j++) {
 if (indices[j] < sortedChunks.get(j).size() && sortedChunks.get(j).get(indices[j]) < minValue) {
  minValue = sortedChunks.get(j).get(indices[j]);
  minIndex = j;
 }
   }
   result.add(minValue);
   indices[minIndex]++;
  }

  return result;
 }

 public static void main(String[] args) {
  int[] arr = {170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66};
  int machineCount = 3; // 假设有3个机器
  List<Integer> sortedArray = distributedBucketSort(arr, machineCount);
  System.out.println(sortedArray);
 }
}

代码解释

1. bucketSort 方法：实现单机版的桶排序。
• 确定数据的最小值和最大值。
• 根据数据范围和桶的数量，将数据分配到不同的桶中。
• 对每个桶内的数据进行排序。
• 将所有桶内的数据按顺序合并。
2. distributedBucketSort 方法：实现分布式桶排序。
• 将数据均匀分配到多个机器上。
• 每个机器对分配到的数据进行桶排序。
• 将所有机器上的排序结果合并。
3. mergeSort 方法：实现多路归并排序。
• 使用一个索引数组记录每个机器上当前处理到的位置。
• 每次选择所有机器中当前最小的元素，加入结果列表。

性能分析

• 时间复杂度：假设数据均匀分布，每个机器上的桶排序时间复杂度为 O(n/m)，其中 n 是数据总数，m 是机器数量。合并排序的时间复杂度为 O(nlogm)。因此，总的时间复杂度为 O(n/m+nlogm)。
• 空间复杂度：每个机器需要额外的空间来存储桶，空间复杂度为 O(n/m+k)，其中 k 是桶的数量。

适用场景

• 大规模数据排序：适用于数据量非常大，单机无法处理的情况。
• 分布式计算环境：适用于有多个机器可以并行处理数据的场景。

通过上述方法，可以高效地对一百亿个数进行排序，充分利用分布式计算的优势。

总结

现在面试中，八股文已经是必备的啦，如果八股文都回答不好，可能后面的这些算法问题都不回问。

算法这个东西还得自己去学习去摸索，尤其是一二线大厂的面试，这些常规算法搞不定，那通常都是一面游。

吃得苦中苦方为人上人！加油！