新鮮出爐！騰訊、百度、阿里等2019年最新面試題匯總（含部分答案解析）

本文轉載自查看原文 2019-11-21 14:31 2079 面試/ java/ 資料/ 技術交流

2019年最新的阿里、騰訊、百度、美團、頭條等大廠技術面試題目近日被匯總整理，專家出題人分析匯總以及答案也在逐步補全中。目前該項目在GitHub上已獲得超22580個Star，內容分為阿里篇、華為篇、百度篇、騰訊篇、美團篇、頭條篇、滴滴篇、京東篇、MySQL篇、Redis篇、MongDB篇、ZooKeeper篇、Nginx篇、算法篇、內存篇、CPU篇、磁盤篇、網絡通信篇、安全篇、並發篇。不多說了，來一起看看吧。（文末附有免費領取方式）

阿里篇

1.1.1 如何實現一個高效的單向鏈表逆序輸出？

出題人：阿里巴巴出題專家：昀龍／阿里雲彈性人工智能負責人

參考答案：下面是其中一種寫法，也可以有不同的寫法，比如遞歸等。供參考。

typedef struct node{ int data;struct node* next; node(int d):data(d), next(NULL){}}node;void reverse(node* head){ if(NULL == head || NULL == head->next){ return; } node* prev=NULL; node* pcur=head->next; node* next; while(pcur!=NULL){ if(pcur->next==NULL){ pcur->next=prev; break; } next=pcur->next; pcur->next=prev; prev=pcur; pcur=next; } head->next=pcur; node*tmp=head->next; while(tmp!=NULL){ cout<<tmp->data<<"\t"; tmp=tmp->next; }}

1.1.2 已知sqrt(2)約等於1.414，要求不用數學庫，求sqrt(2)精確到小數點后10位

出題人：阿里巴巴出題專家：文景／阿里雲 CDN 資深技術專家

參考答案：

* 考察點

1、基礎算法的靈活應用能力（二分法學過數據結構的同學都知道，但不一定往這個方向考慮；如果學過數值計算的同學，應該還要能想到牛頓迭代法並解釋清楚）

2、退出條件設計

* 解決辦法

1. 已知sqrt(2)約等於 1.414，那么就可以在(1.4,1.5)區間做二分

查找，如：a)high=>1.5 b) low=>1.4 c) mid => (high+low)/2=1.45 d) 1.45*1.45>2 ?high=>1.45 : low => 1.45 e) 循環到 c)

2. 退出條件

a) 前后兩次的差值的絕對值<=0.0000000001, 則可退出

const double EPSINON = 0.0000000001;double sqrt2(){ double low = 1.4, high = 1.5; double mid = (low + high) / 2; while (high - low > EPSINON){ if (mid*mid > 2){ high = mid; } else{ low = mid; } mid = (high + low) / 2; } return mid;}

1.1.3 給定一個二叉搜索樹(BST)，找到樹中第 K 小的節點

出題人：阿里巴巴出題專家：文景／阿里雲 CDN 資深技術專家

參考答案：

* 考察點

1、基礎數據結構的理解和編碼能力

2、遞歸使用

* 示例

 5 / \ 3 6 / \ 2 4 / 1

說明：保證輸入的 K 滿足 1<=K<=(節點數目）

樹相關的題目，第一眼就想到遞歸求解，左右子樹分別遍歷。聯想到二叉搜索樹的性質，root 大於左子樹，小於右子樹，如果左子樹的節點數目等於 K-1，那么 root 就是結果，否則如果左子樹節點數目小於 K-1，那么結果必然在右子樹，否則就在左子樹。因此在搜索的時候同時返回節點數目，跟 K 做對比，就能得出結果了。

/** * Definition for a binary tree node. **/public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; }}class Solution { private class ResultType { boolean found; //是否找到 int val; //節點數目 ResultType(boolean found, int val) { this.found = found; this.val = val; } } public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { return kthSmallestHelper(root, k).val; } private ResultType kthSmallestHelper(TreeNode root, int k) { if (root == null) { return new ResultType(false, 0); } ResultType left = kthSmallestHelper(root.left, k);//左子樹找到，直接返回 if (left.found) { return new ResultType(true, left.val); }//左子樹的節點數目 = K-1，結果為 root的值 if (k - left.val == 1) { return new ResultType(true, root.val); }//右子樹尋找 ResultType right = kthSmallestHelper(root.right, k - left.val - 1); if (right.found) { return new ResultType(true, right.val); }//沒找到，返回節點總數 return new ResultType(false, left.val + 1 + right.val); }}