Python自动化面试常见的编程题及答案
前言
隨著行業(yè)的發(fā)展，編程能力逐漸成為軟件測試從業(yè)人員的一項(xiàng)基本能力。因此在筆試和面試中常常會(huì)有一定量的編碼題，主要考察以下幾點(diǎn)。
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基本編碼能力及思維邏輯
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基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（順序表、鏈表、隊(duì)列、棧、二叉樹）
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基本算法（排序、查找、遞歸）及時(shí)間復(fù)雜度
除基本算法之外，筆試面試中經(jīng)常會(huì)考察以下三種思想：
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哈希
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遞歸
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分治
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哈希
哈希即Python中的映射類型，字典和集合，鍵值唯一，查找效率高，序列（列表、元祖、字符串）的元素查找時(shí)間復(fù)雜度是O(n)，而字典和集合的查找只需要O(1)。
因此哈希在列表問題中主要有兩種作用：
去重
優(yōu)化查找效率
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列表去重
列表去重在不考慮順序的情況下可以直接使用set()轉(zhuǎn)換（轉(zhuǎn)換后會(huì)自動(dòng)排序），需要保持順序可以使用字典構(gòu)建的fromkeys()方法，利用字典鍵值的唯一性去重。
不考慮順序：
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l = [2,1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1] result = list(set(l)) print(result)運(yùn)行結(jié)果：
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[1, 2, 3, 4, 5, 6]考慮順序：
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l = [2,1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1] result = list({}.fromkeys(l).keys()) print(result)運(yùn)行結(jié)果：
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[2, 1, 3, 4, 5, 6]
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列表分組
一串字母數(shù)字組合的字符串，找出相同的字母或數(shù)字，并按照個(gè)數(shù)排序。
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l = [1,2,3,'a','b','c',1,2,'a','b',3,'c','d','a','b',1] set1 = set(l) result = [(item, l.count(item)) for item in set1] result.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) print(result)這里使用哈希的鍵值不重復(fù)性。當(dāng)然也可以使用python自帶的groupby函數(shù)，代碼如下：
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from itertools import groupbyl = [1,2,3,'a','b','c',1,2,'a','b',3,'c','d','a','b',1] l.sort(key=lambda x: str(x)) # 分組前需要先排序 result = [] for item, group in groupby(l, key=lambda x: str(x)):result.append((item, len(list(group)))) result.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)print(result)
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海量數(shù)據(jù)top ?K
對(duì)于小數(shù)據(jù)量可以使用排序+切片，而對(duì)于海量數(shù)據(jù)，需要考慮服務(wù)器硬件條件。即要考慮時(shí)間效率，也要考慮內(nèi)存占用，同時(shí)還要考慮數(shù)據(jù)特征。如果大量的重復(fù)數(shù)據(jù)，可以先用哈希進(jìn)行去重來降低數(shù)據(jù)量。
這里我們使用生成器生成1000萬個(gè)隨機(jī)整數(shù)，求最大的1000個(gè)數(shù)，生成隨機(jī)數(shù)的代碼如下：
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import random import time n = 10000 * 1000 k = 1000 print(n) def gen_num(n):for i in range(n):yield random.randint(0, n) l = gen_num(n)-
不限內(nèi)存可以直接使用set()去重+排序
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start = time.time() l = list(set(l)) result = l[-k:] result.reverse() print(time.time()-start)1000w個(gè)數(shù)據(jù)會(huì)全部讀入內(nèi)存，set后列表自動(dòng)為遞增順序，使用切片取-1000到最后的即為top 1000的數(shù)
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使用堆排可以節(jié)省一些內(nèi)存
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start = time.time() result = heapq.nlargest(k, l) print(time.time()-start)這里是用來Python自帶的堆排庫heapq。使用nlargest(k,l)可以取到l序列，最大的k個(gè)數(shù)。
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較小內(nèi)存可以分治策略，使用多線程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組處理（略）
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兩數(shù)之和
l=[1,2,3,4,5,6,7,8] 數(shù)據(jù)不重復(fù)，target=6，快速找出數(shù)組中兩個(gè)元素之和等于target 的數(shù)組下標(biāo)。
注意，不要使用雙重循環(huán)，暴力加和來和target對(duì)比，正確的做法是單層循環(huán)，然后查找target與當(dāng)前值的差，是否存在于列表中。
但是由于列表的in查詢時(shí)間復(fù)雜度是O(n)，即隱含了一層循環(huán)，這樣效率其實(shí)和雙重循環(huán)是一樣的，都是O(n^2)。
這里就可以使用哈希來優(yōu)化查詢差值是否在列表中操作，將O(n)降為O(1)，因此總體的效率就會(huì)變成O(n^2)->O(n)。
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l = [1,2,3,4,5,6,7,8] set1 = set(list1) # 使用集合已方便查找 target = 6result = [] for a in list1:b = target - aif a < b < target and b in set1: # 在集合中查找,為避免重復(fù)，判斷a為較小的那個(gè)值result.append((list1.index(a), list1.index(b))) # 列表index取下標(biāo)的操作為O(1)print(result)
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遞歸問題
遞歸是一種循環(huán)調(diào)用自身的函數(shù)?？梢杂糜诮鉀Q以下高頻問題：
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階乘
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斐波那切數(shù)列
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跳臺(tái)階、變態(tài)跳臺(tái)階
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快速排序
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二分查找
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二叉樹深度遍歷（前序、中序、后序）
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求二叉樹深度
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平衡二叉樹判斷
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判斷兩顆樹是否相同
遞歸是一種分層推導(dǎo)解決問題的方法，是一種非常重要的解決問題的思想。遞歸可快速將問題層級(jí)化，簡單化，只需要考慮出口和每層的推導(dǎo)即可。
如階乘，要想求n!，只需要知道前一個(gè)數(shù)的階乘(n-1)!，然后乘以n即可，因此問題可以轉(zhuǎn)為求上一個(gè)數(shù)的階乘，依次向前，直到第一個(gè)數(shù)。
舉個(gè)通俗的例子：
A欠你10萬，但是他沒那么多錢，B欠A 8萬，C欠B 7萬 C現(xiàn)在有錢。因此你要逐層找到C，一層一層還錢，最后你才能拿到屬于你的10萬。
編寫遞歸函數(shù)有兩個(gè)要點(diǎn)：
出口條件，可以不止一個(gè)
推導(dǎo)方法（已知上一個(gè)結(jié)果怎么推導(dǎo)當(dāng)前結(jié)果）
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階乘
求n的階乘
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出口：n = 1 時(shí)，返回1
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推導(dǎo)：(n-1)層的結(jié)果 * n
代碼如下：
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def factorial(n):if n == 1: # 出口return 1return factorial(n-1) * n # 自我調(diào)用求上一個(gè)結(jié)果，然后推導(dǎo)本層結(jié)果也可以簡寫為?factorial = lambda n: 1 if n==1 else factorial(n-1) * n
斐波那切數(shù)列
斐波那切數(shù)列是 1 1 2 3 5 8 ...這樣的序列。前兩個(gè)數(shù)為1，后面的數(shù)為前兩個(gè)數(shù)之和。
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出口：n <= 2，返回1
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推導(dǎo)：(n-1)層的結(jié)果 + (n-2)層的結(jié)果
代碼如下：
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def fib(n):if n<=2:return 1return fib(n-2) + fib(n-1)遞歸是一種分層簡化問題的解法，但不一定是效率最高的解法，比如斐波那切數(shù)列中，在求fib(n-2) 和 fib(n-1)時(shí)實(shí)際上反復(fù)求解了兩次fib(n-2)。
可以通過緩存來優(yōu)化效率，代碼如下。
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from functools import lru_cache@lru_cache() def fib(n):if n<=2:return 1return fib(n-2) + fib(n-1)
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跳臺(tái)階、變態(tài)跳臺(tái)階
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跳臺(tái)階：一只青蛙，一次可以跳上1階，也可以跳上2階，問跳上n階有多少種跳法。
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變態(tài)跳臺(tái)階：一只青蛙，一次可以跳上1階，可以一次跳上n階，為跳上n階有多少種跳法。
這個(gè)問題關(guān)鍵是邏輯分析每層的推導(dǎo)過程。
跳臺(tái)階實(shí)際上就是一個(gè)從第二位開始的斐波那切數(shù)列：1 2 3 5 8 13 ...
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出口：n <= 2，返回n（即1時(shí)返回1，2時(shí)返回2）
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推導(dǎo)：(n-1)層的結(jié)果 + (n-2)層的結(jié)果
代碼如下：
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jump1 = lambda n: n if n<=2 else jump1(n-2) + jump1(n-1)變態(tài)跳臺(tái)階只是推導(dǎo)方式不同，每一層的結(jié)果是上一層跳法的2倍。
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出口：n <= 2，返回n
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推導(dǎo)：(n-1)層的結(jié)果 * 2
代碼如下：
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jump2 = lambda n: n if n<=2 else jump2(n-1) * 2
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快速排序
快速排序的是想是選一個(gè)基準(zhǔn)數(shù)（如第一個(gè)數(shù)），將大于該數(shù)和小于該數(shù)的分成兩塊，然后在每一塊中重復(fù)執(zhí)行此操作，直到該塊中只有一個(gè)數(shù)，即為有序。
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出口：列表長度為1（<2）時(shí)，返回列表
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選擇一個(gè)數(shù)，（將小于該數(shù)的序列）排序結(jié)果 ?+ ?基準(zhǔn)數(shù) + （大于該數(shù)的序列）排序結(jié)果
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def quick_sort(l): length = len(l)if len(l) <=1:return lmid = 0low_part = [i for i in l[1:] if i < l[mid]]eq_part = [i for i in l[1:] if i == l[mid]]high_part = [i for i in l[1:] if i > l[mid]]return quick_sort(low_part) + eq_part + quick_sort(high_part)
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二分查找
二分查找需要序列首先有序。思想是先用序列中間數(shù)和目標(biāo)值對(duì)比，如果目標(biāo)值小，則從前半部分（小于中間數(shù)）重復(fù)此查找，否則從后半部分重復(fù)此查找。
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出口1：中間數(shù)和目標(biāo)數(shù)相同，返回中間數(shù)下標(biāo)
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出口2：列表為空，返回未找到
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推導(dǎo)：
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def bin_search(l, n): if not l:return Nonemid = len(l) // 2if l[mid] == n:return midif l[mid] > n:return bin_search(l[:mid])return bin_search(l[mid+1:])
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二叉樹遍歷
二叉樹是非常?？嫉囊环N數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其基本結(jié)構(gòu)就是一個(gè)包含數(shù)據(jù)和左右節(jié)點(diǎn)的一種結(jié)構(gòu)，使用Python類描述如下：
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class Node(object):def __init__(self, data, left=None, right=None):self.data = dataself.left = leftself.right = right二叉樹的遍歷分為分層遍歷（廣度優(yōu)先）和深度遍歷（深度優(yōu)先）兩種，其中深度遍歷又分為前序、中序、后序三種。
分層遍歷由于每次處理多個(gè)節(jié)點(diǎn)，使用循環(huán)解決更加方便一點(diǎn)（也可以是使用遞歸解決）。
分層遍歷代碼如下：
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def lookup(root):row = [root]while(row):print(row)row = [kid for item in row for kid in (item.left, item.right) if kid]深度遍歷
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出口：節(jié)點(diǎn)為None
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推導(dǎo)：
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前序：打印當(dāng)前節(jié)點(diǎn)-》遍歷左子樹 -》遍歷右子樹
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中序：遍歷左子樹 -》打印當(dāng)前節(jié)點(diǎn)-》遍歷右子樹
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后序：遍歷左子樹 -》遍歷右子樹-》打印當(dāng)前節(jié)點(diǎn)
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以前序?yàn)槔?#xff1a;
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def deep(root):if root is none:return[print(root.data), deep(root.left), deep(root.right)]
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二叉樹最大深度
二叉樹最大深度即其左子樹深度和右子樹深度中最大的一個(gè)加上1（當(dāng)前節(jié)點(diǎn)）。由于二叉樹的每一個(gè)左右節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)二叉樹，這種層層嵌套的結(jié)構(gòu)非常適合使用遞歸求解。
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出口：節(jié)點(diǎn)為空，深度返回0
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推導(dǎo)：左子樹深度和右子樹深度中最大的一個(gè) + 1
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def max_depth(root):if not root:return 0return max([max_depth(root.left), max_depth(root.right)]) + 1
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相等二叉樹判斷
相等二叉樹是只，一個(gè)二叉樹，節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)相同，左右子樹也完全相同。由于左右子樹也是一個(gè)二叉樹，因此也可以使用遞歸求解。如果大家對(duì)Python感興趣的話，可以加一下我們的學(xué)習(xí)交流摳摳群哦：649，825，285，免費(fèi)領(lǐng)取一套學(xué)習(xí)資料和視頻課程喲~
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出口：最后的節(jié)點(diǎn)都為None時(shí)，兩個(gè)相等，返回True
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推導(dǎo)：判斷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)是否相等，左子樹是否相等（遞歸），右子樹是否相等（遞歸）
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def is_same_tree(p, q):if p is None and q is None:return Trueelif p and q:return p.data == q.data and is_same_tree(p.left, q.left) and is_same_tree(p.right, q.right)?
平衡二叉樹判斷
平衡二叉樹是指，一個(gè)二叉樹的左右子樹的高度差不超過1。平衡二叉樹的左右子樹也應(yīng)該是平衡二叉樹，因此這也是一個(gè)遞歸問題。
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出口：兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都為None時(shí)，返回True（平衡）
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判斷左子樹和右子樹深度的差<=1，并且左右子樹都是平衡二叉樹（遞歸）
注：這里需要使用以上求二叉樹深度的方法
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def max_depth(root):if not root:return 0return max([max_depth(root.left), max_depth(root.right)]) + 1def is_balance_tree(root):if root is None:return Truereturn abs(max_depth(root.left)-max_depth(root.right))<=1 and is_balance_tree(root.left) and is_balance_tree(root.right)?
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Python自动化面试常见的编程题及答案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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