轻松拿捏大数据算法面试

内容简介 这是6位来自多个大厂的大数据工程师联合力扣撰写的，深度解读大数据算法面试母题的求职必备手册。本融合了几位作者总计数百次面试他人和被他人面试的经验，结合对大厂招聘的真实需求，深度解读精选自力扣的近百道具有代表性的算法题。这些题目覆盖了几乎所有大数据从业者需要掌握的算法题类型，它们有的来自力扣多年的专业沉淀，有的来自各家企业的真实招聘题库。 各位作者从实际应用场景出发，解读每道题出现在面试中的底层逻辑，然后给出具体的解题思路和编程示例，并从时间复杂度和空间复杂度两个层面分析示例程序。 第1章和第2章从数据结构这个层面解读数组、链表、字符串、哈希表、栈、队列、树和图，这是所有算法的基础，然后深入分析了排序、递归、分治、贪心、回溯算法以及动态规划等基础算法的母题。 第3章和第4章则聚焦大数据领域，从计算与存储两个维度解读面试中常见的算法题，比如Top k问题、中位数问题、位图算法问题、有序哈希字典问题、树存储问题、索引设计问题、海量数据写入与存储问题等。 第5章和第6章精选了多道来自真实面试的算法题进行精讲，并从如何高效刷题、如何准备面试两个层面给出精准指导。

杨国栋<br />“数据之力技术丛书”主任，前腾讯软件工程师。一直就职于头部互联网公司，从事大数据平台与基础架构相关工作，具有多年一线工作经验。《Apache Pulsar原理解析与应用实践》《大数据SQL优化：原理与实践》等书作者。<br /><br />徐扬<br />PowerData社区骨干成员，某头部大厂算法工程师，从事多年算法研究工作，致力于通过算法优化和创新，解决实际业务场景中的数据处理与分析难题。<br /><br />徐振超<br />“数据之力技术丛书”编委会成员，“数据极客圈”公众号/CSDN主理人。现任某头部互联网企业数据库技术生态研发工程师，专注数据库查询优化工作，具有丰富的实战经验。<br /><br />黄海军<br />现任某头部互联网企业某头部数据库技术生态研发工程师，《数据微光》公众号主理人。深耕开源多年，聚焦技术生态构建与实战经验沉淀，致力于推进前沿技术在行业场景中的价值释放。<br /><br />罗富良<br />现任上海某头部旅行公司数据开发工程师。从事离线数据仓库、实时数据仓库与湖仓一体化研发工作，在数仓开发方面有丰富的实践经验。<br /><br />赵思南<br />现就职于某头部网络广告代理商公司，从事大数据平台与数据分析等相关工作，在大数据平台开发方面具有多年一线工作经验。活跃于多个社区，乐于知识分享。<br /><br />

Contents　目　录<br />前言<br />第1章　基础数据结构1<br />1.1　数组1<br />1.1.1　两数之和—输入有序数组1<br />1.1.2　删除有序数组中的重复项3<br />1.1.3　思维延展5<br />1.2　链表6<br />1.2.1　合并两个有序链表7<br />1.2.2　相交链表8<br />1.2.3　思维延展11<br />1.3　字符串13<br />1.3.1　有效的字母异位词13<br />1.3.2　重复的子字符串14<br />1.3.3　找出字符串中第一个匹配项<br />　　　的下标17<br />1.3.4　无重复字符的最长子串19<br />1.3.5　思维延展20<br />1.4　哈希表22<br />1.4.1　快乐数23<br />1.4.2　找到所有数组中消失的数字24<br />1.4.3　最长连续序列26<br />1.4.4　找到字符串中所有字母异<br />　　　位词27<br />1.4.5　思维延展29<br />1.5　栈和队列31<br />1.5.1　有效的括号31<br />1.5.2　每日温度33<br />1.5.3　前k个高频元素35<br />1.5.4　合并k个升序链表37<br />1.5.5　思维延展39<br />1.6　树和二叉树42<br />1.6.1　二叉树的中序遍历43<br />1.6.2　二叉树的层序遍历44<br />1.6.3　从前序与中序遍历序列构造<br />　　　二叉树47<br />1.6.4　二叉搜索树的最近公共祖先49<br />1.6.5　思维延展51<br />1.7　图53<br />1.7.1　岛屿的周长54<br />1.7.2　二进制矩阵中的最短路径56<br />1.7.3　思维延展58<br />第2章　基础算法60<br />2.1　排序算法60<br />2.1.1　排序数组的求解61<br />2.1.2　思维延展68<br />2.2　递归算法69<br />2.2.1　斐波那契数69<br />2.2.2　两两交换链表中的节点72<br />2.2.3　思维延展73<br />2.3　分治算法74<br />2.3.1　多数元素75<br />2.3.2　将有序数组转换为二叉<br />　　　搜索树77<br />2.3.3　最大子数组和79<br />2.3.4　排序链表81<br />2.3.5　思维延展84<br />2.4　贪心算法85<br />2.4.1　分发饼干85<br />2.4.2　加油站87<br />2.4.3　跳跃游戏90<br />2.4.4　思维延展91<br />2.5　回溯算法92<br />2.5.1　寻找子集93<br />2.5.2　全排列94<br />2.5.3　岛屿数量96<br />2.5.4　n皇后98<br />2.5.5　思维延展101<br />2.6　动态规划101<br />2.6.1　爬楼梯102<br />2.6.2　不同路径104<br />2.6.3　编辑距离106<br />2.6.4　接雨水108<br />2.6.5　思维延展110<br />第3章　大数据量计算112<br />3.1　Top k问题112<br />3.1.1　前k个高频单词113<br />3.1.2　数组中的第k个最大元素116<br />3.1.3　思维延展—限制内存Top N118<br />3.2　中位数118<br />3.2.1　寻找两个正序数组的中位数119<br />3.2.2　数据流的中位数122<br />3.2.3　思维延展:如何从5亿个数<br />　　　中找出中位数125<br />3.3　位图算法131<br />3.3.1　只出现一次的数字131<br />3.3.2　丢失的数字133<br />3.3.3　思维延展:统计不同手机<br />　　　号码的个数136<br />第4章　树与存储结构138<br />4.1　有序哈希字典问题138<br />4.1.1　排序链表与哈希字典138<br />4.1.2　树形结构与哈希字典150<br />4.1.3　自平衡的树形结构AVL树153<br />4.1.4　红黑树159<br />4.2　树的存储问题161<br />4.2.1　二叉树的序列化问题162<br />4.2.2　快速查找树的父节点165<br />4.2.3　持久化的快速查找树167<br />4.2.4　线段树170<br />4.3　索引设计173<br />4.3.1　B树174<br />4.3.2　更快排序的树—B+树178<br />4.3.3　空间索引问题180<br />4.3.4　R树185<br />4.4　海量写入的存储设计192<br />4.4.1　LSM树192<br />4.4.2　Bloom Filter201<br />第5章　面试真题211<br />5.1　关键的位运算211<br />5.1.1　颠倒二进制位212<br />5.1.2　计数质数213<br />5.2　奇妙的数论题215<br />5.2.1　镜面反射215<br />5.2.2　n的第k个因子217<br />5.2.3　最简分数219<br />5.2.4　使数组可以被整除的最少<br />　　　删除次数221<br />5.3　灵活的数据结构223<br />5.3.1　并查集类算法223<br />5.3.2　单调栈226<br />5.3.3　位图229<br />5.3.4　LRU缓存231<br />5.4　逃不过的算法题234<br />5.4.1　模拟题234<br />5.4.2　前缀和计算236<br />5.4.3　随机化239<br />5.5　必知必会的SQL算法242<br />5.5.1　连续时间问题243<br />5.5.2　时间间隔问题244<br />5.5.3　Top N问题245<br />5.5.4　用户留存率问题247<br />5.5.5　窗口函数问题248<br />第6章　面试准备指南250<br />6.1　算法刷题的重要性250<br />6.1.1　大数据时代的挑战251<br />6.1.2　算法对于大数据处理的作用251<br />6.2　大数据刷题技巧252<br />6.2.1　解决问题的方法论254<br />6.2.2　多种解法对比和分析的<br />　　　重要性255<br />6.2.3　多做题目多总结256<br />6.2.4　面试模拟和实战演练257<br />6.2.5　学会利用资源260<br />6.3　面试准备261<br />6.3.1　了解大数据职业方向261<br />6.3.2　不同职位对算法的要求262<br />6.4　面试技巧263<br />6.4.1　自信和积极的态度264<br />6.4.2　清晰的表达和逻辑思维265<br />6.4.3　如何回答算法问题和优化<br />　　　思路266<br />6.4.4　针对不熟悉的问题的应对<br />　　　策略267<br />6.4.5　强调代码风格和可读性267<br />6.4.6　了解算法的应用场景268