e****9
发帖数: 316 | 1 因为字串多并且可能变化，所以外排序都不可以用。
现在考虑的就是有没有可能有什么hash函数，hash之后不改变原来的排序。
就是hash("abc") < hash("bac") < hash("cab") |
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b****g
发帖数: 192 | 2 how does HashMap works in Java？
我不明白问题是什么意思，他让我以put（key，value）为例，我就说用key算出
bucket的位置，把value存进去。
他就继续问我怎么用key算出存在hash表的位置。
这才明白他是在问我Java HashMap怎么计算hash value.跟他确认了一下，就是这个意
思。
我说就是用hash function算，他又问我到底是怎么算的，总之就是问得很细致，看样
子是要求我看过代码才行。
面试结束后，我按了一下这个页面
http://www.docjar.com/html/api/java/util/HashMap.java.html
不知道是不是源代码。
又找了一下hash函数，就是移位异或操作。
hash函数的输入参数是把key用hashCode函数计算成一个整数。hashcode的返回值实际
是object的address。
可是，java不是不能找地址吗？
我看了代码，不过hashCode函数前面有个native关键字，意思是用其他语言写的函数。
看来java里用别的语言写的函数来找对象地址了。
谁能找到... 阅读全帖 |
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b****g
发帖数: 192 | 3 如果我能回答到这一步（用位操作计算hash value），他就会问我那个数值是怎么来的。
你有没有注意到这个hash函数的参数是int型？实际上算hash value是
int hash = hash(key.hashCode());
于是我就要先把key（可能是个class，int，char）转成int。
于是我查了一下Object的code，找到了关于hashCode的部分：
http://www.docjar.com/html/api/java/lang/Object.java.html
(This is typically implemented by converting the internal
address of the object into an integer, but this implementation
technique is not required by the JavaTM
programming language.)
public native int hashCode();
所以... 阅读全帖 |
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c***d
发帖数: 26 | 4 这就不是正常的hash了。
传统意义上的hash要求即使源做很小的改动，目标hash值也有巨大变化，尽量要求hash
值与源不相关。
对hash值进行排序没意义呀。
0 |
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z****e
发帖数: 54598 | 5 tree和hash应该是最常见的两种结构
总体而言，现在用hash比较多，因为hash可以提供amortized o(1)复杂度的search
while tree只能保证o(lgn)复杂度的search
但是如果需要频繁排序，比如经常性插入，删除，弹出一个最小最大值
这个时候才用tree，比如priorityqueue，其实就是堆排序
否则就用hash，包括分布式现在常见的consistent hashing |
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n*******e
发帖数: 37 | 6 bless!
可能还有希望吧, 我感觉挂了的话应该会很快接到rejection?
第一题是不是可以用double linked list + hash, 像leetcode LRU cache那题那样.
list node里存data. hash的key是data, value是相对应的list node pointer
1. insert data: append new node to back of double linked list, update hash
2. delete data: 从hash找到对应的list node pointer, delete node from list,
update hash
3. iterate: go through linked list
第二题OOD有高手可以说说吗? OOD真难... |
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w****k
发帖数: 755 | 7 Given a string, find the substring which occurs most frequently. This
substring must have length between K and L, and must have no more than M
distinct characters, assuming string has only lower case letters 'a' to 'z'.
－－
解法很多，最优的是什么？
我的想法是类似于sliding window, 以每个字符为substring起点， 考虑长为K的子串
，将其中字符hash set以知道distinct chars是不是在M以内，然后将子串放入hash
map以累计频率；然后长度K＋＋，放入新的字符更新hash set和map，当然只需要考虑
新字符带来的改变。起始位置＋＋时也一样，只需考虑扔掉字符带来的改变。
因为要求用C，我只好自己写hash set 和 map， 还有 hash function，再加上的确对C
不熟，虽然C＋＋那是杠杠的，没写完，如果用C＋＋... 阅读全帖 |
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h**d
发帖数: 630 | 8 用preorder的话 不能保证打印col时是从上往下的 比如给5加个right child就看出来了
我的c++代码 用BFS：
void printBT_BFS(TreeNode *root, map > &hash, int &mincol,
int &maxcol)
{
if(root==NULL) return;
queue > q; //store the node pointer and the column
q.push(pair(root, 0));
while(!q.empty())
{
pair item = q.front();
q.pop();
TreeNode *node = item.first;
int col = item.second;
hash[col].push_back(node->... 阅读全帖 |
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y****y
发帖数: 2 | 9 我们组的老板还蛮有意思的，推荐我们每半年就出去面试一次，见一下世面。的确啊，
面了才知道LeetCode 的重要性，面试之前只做了二十几道，当然啦，找第一份工作那
会儿CC150 还是完完整整写代码写过一轮，C++ Premier的。
个人的背景是工程好学校一般工程专业（不喜欢用牛这个词），两年工作经验。半年前
尝试过Wealthfront 和 braintree，都没有怎么搭理我，通过论坛认识一位热心的朋友
，大概看我背景相符，直接内推到了HM，很是感激，然后就面试了。
初面一小时，是team lead，聊聊背景，兴趣爱好半小时，剩下半小时写程序。早已经
准备好了VS，就写呗。题目很简单，输入三个小数，判断三角形类型。在最好的IDE 的
帮助下，和最好的IM Lync in Web 的帮助下，很快写好了。第三天就安排了下周五
onsite。
onsite四轮，第一轮讨论设计题，设计car pooling，前端没细说，中间件是Web API，
然后Car Pool 要用动态规划等优化方法来设定最短距离，最佳资源搭配，没有写代码
，但写了方程。代码写了简单的class 是怎么设计，其中我... 阅读全帖 |
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m******3
发帖数: 346 | 10 来自主题: JobHunting版 - G家面筋。 设计题我思路跟你想的类似，假设是类似KV存储，key比较小，但是value比较大，做一
个hash(key)返回key对应的data存放的node, 这个hash表应该可以存放在RAM中，如果
RAM够大，也可以放一个cache之类，如果需要查询的key对应的元素在cache中存在，直
接返回，不用去storage layer查询，另外象你说的，storage node本身也可以有cache
, 另外是不是还可以说说consistent hashing之类的，因为单个storage node存储容量
有限，当数据多的时候，需要增加storage node, 如果不是consitant hashing, 在加
入新结点或者有结点坏的时候会造成大量数据移动。还是有就是一份数据应该多存几个
copy,如果在读数据时候，从hash得到的storage node坏了，应该怎么处理，怎么找到
存放这个数据的其他结点之类的。
程。 |
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L***s
发帖数: 1148 | 11 hash heap 思路算是 baseline 标准答案。就在原有的 min heap array
基础上内置一个 hash map 来标记 key 在 heap array 中的 index，
sift up/down, pop, push 每次触发 swap 的时候更新 index 即可。
如果 N >> K，为省空间一般用 min heap of size K，时间每次 O(log K)；
如果 N 和 K 差不多，用 max heap of size N，全装进去好了。
股票总数 N 其实不会太大，所以两者均可。
拓展开来，像这种求 top K frequent 的问题，在 N 非常大时，
hash heap 里面那个 hash map 容易爆（虽然可以取模分布在多机）。
如果不需要准确统计变动次数，允许计数误差(高估)，
其实可用一些基于概率的数据结构来替换该 hash map，
比如类似 bloom filter 的各种变种，比如下面链接提到的 CM Sketch：
http://soulmachine.gitbooks.io/system-design/content/c... 阅读全帖 |
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w******t
发帖数: 16937 | 13 分特，想看专业的？
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