阿里三輪面試，三道機試題

時間 2020-05-18

原文原文鏈接

最近參加了某廠的三輪面試，每輪面試面試官均會發送連接，進行在線編程。
題目並不要求完整實現，只要寫出大概過程，並闡述解題思路以及注意點便可。
在我極有限的面試經歷中我，委實顯得有趣。java

第一輪:轉換字符串爲int

題目很簡單，將給定的字符串轉換成int。
拿到題目的時候我很錯愕，這基本是校招生都會以爲簡單的題目。
那麼此題惟一須要考慮的就是corner case。c++

首先，肯定在解析失敗的狀況下，返回特定數值仍是拋出異常（最後約定返回-1）。
此外，須要考慮以下狀況：程序員

字符串有效性；
字符串正負符號；
字符串解析溢出。

public int myAtoi(String str) {
        if (str == null || str.length() == 0) {
            return -1;
        }

        str = str.trim();
        if (str.length() == 0) {
            return -1;
        }

        int res = 0, len = str.length();
        boolean flag = false;
        if (str.charAt(0) == '+') {
            flag = true;
            if (len == 1) {
                return -1;
            }
        } else if (str.charAt(0) == '-') {
            if (len == 1) {
                return -1;
            }
        } else if (str.charAt(0) <= '9' && str.charAt(0) >= '0') {
            res = str.charAt(0) - '0';
        } else {
            return -1;
        }

        for (int i = 1; i < str.length(); i++) {
            if (str.charAt(i) >= '0' && str.charAt(i) <= '9') {
                if (res > Integer.MAX_VALUE / 10) {
                    return -1;
                }
                res = res * 10 + (str.charAt(i) - '0');
            } else {
                return -1;
            }
        }

        return (!flag) ? -1 * res : res;
    }

第二輪:高併發接口設計

關於此題，沒法理解本身的理解是否正確.
我須要一個支持高併發的插入和獲取接口，存放數據爲鏈路監控的Trace數據.面試

關於Trace數據，可參考OpenTracing相關規範。編程

代碼此處就不進行詳細展現。
具體思路就是將數據統一存放至ConcurrentHashMap，插入和查詢較爲簡單，Trace數據更新時須要注意加鎖。
由於數據限定存放在內存中，那麼最簡單提升併發的方式就是入參進行哈希操做，存放在若干個ConcurrentHashMap中。數組

第三輪:矩陣乘法以及後續優化

題目比較簡單，設計一個矩陣乘法以及相應的測試用例(概要描述便可)。緩存

public class Matrix {

        public int[][] plus(int[][] a, int[][] b) {
            // 校驗
            if (a.length == 0 || a[0].length == 0 || b.length == 0 || b[0].length == 0) {
                throw new Exception("xx1");
            }
            if (a.length != b[0].length || a[0].length != b.length) {
                throw new Exception("xx2");
            }

            // 計算
            int c[][] = new int[a.length][b[0].length];

            int x, i, j;
            for (i = 0; i < a.length; i++) {
                for (j = 0; j < b[0].length; j++) {
                    int tmp = 0;
                    for (x = 0; x < b.length; x++) {
                        tmp += a[i][x] * b[x][j];
                        // 須要處理數據溢出
                    }
                    c[i][j] = tmp;
                }
            }

            return c;
        }
    }

    //test1: 傳入空數據（數組爲空）
    //test2：傳入不規整數據（矩陣長度不一致）
    //test3：傳入乘積累加後溢出的數據
    //test4: 傳入矩陣維數爲1的數據
    //test5: 傳入較小維度矩陣
    //test6: 傳入維度巨大矩陣

代碼比較簡單，可是在面試官的提示下，漏掉了1*m矩陣和m*1矩陣相乘的狀況。
由於面試時間有限，就沒有設計類存放矩陣數據，從而避免1*m矩陣和m*1矩陣相乘的特例。
追加問題：微信

（1）上述代碼，如何更改可以提高性能？數據結構

上述代碼在排除雙重循環的問題後，聯想到b矩陣的數據是按列獲取的。
這也意味着每輪獲取b[i][j]的數據，都沒法利用到cpu的緩存，所以能夠將乘法進行優化，儘可能按照行去讀取數據。併發

（2）高維稀疏矩陣如何進行優化呢？

僅保留不爲0的數據，此時須要設計數據結構，保存數據的三要素：行號，列號以及數值；
此外創建數組存放三元組數據，格式以下所示：

typedef struct NODE{    //定義稀疏矩陣結點
 int j;                 //列
 int data;              //值
} Node;

typedef struct MATRIX{  //定義稀疏矩陣（能夠快速訪問）
 int mu, nu, tu;        // mu爲矩陣行數，nu爲矩陣列數，tu爲矩陣中非零元素的個數
 Node matrix[MAXSIZE+1];
 int rpos[MAXR+1];
} Matrix;

// 摘抄網上代碼，當時只提出了想法

針對三元組表示的矩陣乘法，在網上有較多的示例，你們可自行查閱。