主要是聊基礎算法知識和代碼題。
在PHP開發(fā)領域中，算法是一個重要的概念，尤其在面試和筆試題中經(jīng)常會涉及到各種算法問題。本文將探討一些常見的PHP筆試題算法，幫助開發(fā)者更好地理解和掌握這些重要概念。
算法是解決問題的方法和步驟的描述，是程序設計中非常關鍵的部分。在PHP中，算法可以應用于各種問題，從簡單的排序和搜索到復雜的數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化。
下面列舉了一些常見的PHP筆試題算法，包括但不限于：
以下是一個簡單的PHP筆試題示例，展示了如何使用算法解決問題：
<?php
function fibonacci($n) {
if ($n <= 1) {
return $n;
} else {
return fibonacci($n - 1) + fibonacci($n - 2);
}
}
$num = 10;
for ($i = 0; $i < $num; $i++) {
echo fibonacci($i) . ' ';
}
?>
在開發(fā)過程中，優(yōu)化算法性能至關重要。以下是一些建議：
PHP筆試題算法是一個廣闊的領域，需要不斷學習和實踐才能掌握。通過不斷地練習和思考，開發(fā)者們可以提升對算法的理解和運用，從而在面試和工作中取得更好的表現(xiàn)。
五大部分。常識、言語理解、邏輯判斷、數(shù)量、資料分析。
又到安利Python的時間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構造Trie（用dict登記結點信息和維持子結點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結處的結點用None標識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯查找（容錯數(shù)為tol）：
-- 思路：實質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標詞的一個字母。當搜索到達某個結點時，分為不消耗容錯數(shù)和消耗容錯數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結果即為諸多搜索停止位置的結點路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
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回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達，概括問題的大致思路。至于實際應用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學習得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結點構造上面，比如在結點處附加一個概率值，通過這個概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
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童鞋們可能會關心時間和空間復雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結果的集合中前三個結果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個結果，然后當你調(diào)用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當于for y in x: yield y。
給剛認識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結構精準地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個問題在于我們不能提前預測并剔除重復的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結果不重復。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉成迭代，把去除重復的邏輯直接代入進來，于是有了這個v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺Ａ暨f歸風格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當于我們只能用棧來實現(xiàn)這個q）?；谶@種迭代程序的結構，如果你有詞頻數(shù)據(jù)，可以用該數(shù)據(jù)維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據(jù)上下文自動調(diào)整詞頻的動態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認為首字母是無誤的，利用這個現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結果，可以說令人滿意。
99x18+18 解： =99x18+18x1 運用乘法分配律 =（99+1）x18 =100x18 =1800 祝學習進步。
在當今數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)技術正變得越來越重要。隨著大數(shù)據(jù)處理能力的不斷提升，大數(shù)據(jù)算法也成為了各大科技公司招聘中的熱門話題。許多求職者為了應聘數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學家等崗位，需要參加大數(shù)據(jù)算法筆試題。
今天我們將探討一些常見的大數(shù)據(jù)算法筆試題，以幫助有志于從事與大數(shù)據(jù)相關工作的朋友更好地備戰(zhàn)筆試。
1. **MapReduce**
MapReduce是一種用于大數(shù)據(jù)處理的編程模型。考生可能會遇到與MapReduce相關的問題，例如問答案對擴展性和容錯性的了解，或者讓你解釋Map和Reduce的作用。
2. **K-means聚類算法**
K-means是一種常見的聚類算法，用于將數(shù)據(jù)點分組為幾個簇。在筆試中，你可能需要編寫K-means算法的偽代碼，或者解釋如何選擇最佳的簇數(shù)。
3. **推薦系統(tǒng)**
推薦系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)應用中的重要組成部分。考官可能會要求你說明協(xié)同過濾算法的原理，或者讓你設計一個簡單的推薦系統(tǒng)。
4. **PageRank算法**
PageRank算法是Google搜索引擎的核心算法之一，用于評估網(wǎng)頁的重要性。在筆試中，你可能會被要求解釋PageRank算法的計算過程，或者設計一個簡化版的PageRank算法。
5. **Hadoop**
Hadoop是大數(shù)據(jù)處理框架中的重要工具，你可能會遇到關于Hadoop架構、HDFS、MapReduce等方面的問題。了解Hadoop的基本概念對應聘大數(shù)據(jù)崗位至關重要。
1. **準備充分**
在參加大數(shù)據(jù)算法筆試之前，一定要充分準備。復習數(shù)據(jù)結構、算法、統(tǒng)計學等基礎知識，并熟悉常見的大數(shù)據(jù)處理工具和技術。
2. **練習編程**
大數(shù)據(jù)算法筆試通常包含編程題目，因此要多練習編程，尤其是用于大數(shù)據(jù)處理的編程語言如Python、Java等。
3. **深入理解算法原理**
不要只會套公式，要深入理解各種算法的原理和適用場景，這樣才能更好地應對筆試題目。
4. **多做模擬題**
通過做各類大數(shù)據(jù)算法筆試題的模擬題，可以幫助你熟悉題型和考點，提高應試能力。
大數(shù)據(jù)算法筆試題在于考察求職者對數(shù)據(jù)處理和分析能力的掌握程度。通過充分準備和勤奮練習，相信你一定能在大數(shù)據(jù)領域中脫穎而出，實現(xiàn)自己的職業(yè)目標。加油！
在當今數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)已成為各行各業(yè)不可忽視的重要資產(chǎn)。對于數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是至關重要的技能之一。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和復雜性的提升，大數(shù)據(jù)算法的應用范圍也越來越廣泛。
大數(shù)據(jù)算法是指為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設計的一組算法和技術。在處理海量數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的算法可能無法有效地運行，因此需要專門針對大數(shù)據(jù)量級和特點設計的算法來進行處理。
大數(shù)據(jù)算法的重要性在于它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息、模式和見解，為決策提供支持。通過運用大數(shù)據(jù)算法，企業(yè)可以更好地理解客戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設計、改進營銷策略，從而提升競爭力。
下面列舉了一些常見的大數(shù)據(jù)算法面試題，希望能夠幫助準備面試的同學更好地理解和掌握相關知識：
為了更好地準備大數(shù)據(jù)算法面試，以下是一些建議：
大數(shù)據(jù)算法在當今信息爆炸的時代扮演著至關重要的角色，對于從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學相關工作的人員來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是必備的技能之一。通過不斷學習、實踐和應用，相信每個人都可以在大數(shù)據(jù)算法領域取得優(yōu)異的成績。
筆試成績占70%，面試成績占30%。也就是說綜合成績是筆試成績*70%+面試成績*30%。
在編程領域中，算法競賽是許多程序員追求的挑戰(zhàn)和樂趣。通過參加算法競賽，程序員們可以鍛煉自己解決問題的能力，提升編程技巧，同時也有機會結識志同道合的同行和展示自己的才華。然而，在參加算法競賽的過程中，經(jīng)常會遇到各種各樣的試題，有些試題難度較大，解題過程會讓人費盡心思。本文旨在為廣大編程愛好者提供一個編程算法競賽試題答案大全，希望能夠為大家在解題過程中提供一些幫助和指引。
編程算法競賽是一種以解決算法問題為主要內(nèi)容的競賽形式。參賽者需要在規(guī)定的時間內(nèi)，根據(jù)題目要求編寫程序，實現(xiàn)對應的功能。這種競賽形式既考驗參賽者對算法和數(shù)據(jù)結構的理解能力，又考察他們編程的實際能力和應變能力。
在編程算法競賽中，通常會涉及到各種不同類型的問題，例如動態(tài)規(guī)劃、貪心算法、圖論、字符串處理等。參賽者需要根據(jù)題目的要求，靈活運用各種算法知識，找到最優(yōu)的解決方案。
參加編程算法競賽對于程序員來說具有重要意義。首先，通過參加算法競賽，可以幫助程序員鍛煉自己解決問題的能力。在競賽中，參賽者通常需要在有限的時間內(nèi)解決一個較為復雜的問題，這需要他們具備分析問題、設計算法、編寫代碼的能力，從而提升他們的編程技巧和邏輯思維能力。
其次，編程算法競賽可以幫助程序員更好地了解和掌握各種算法知識。在競賽中，參賽者會接觸到各種不同類型的算法問題，需要靈活運用各種常見的算法思想和技巧來解決問題。通過不斷地實踐和學習，可以幫助參賽者更好地理解和掌握算法知識，提升自己在編程領域的競爭力。
最后，編程算法競賽可以幫助程序員擴展人際網(wǎng)絡和結識志同道合的伙伴。在競賽中，參賽者可以與來自不同地區(qū)和不同背景的程序員交流互動，分享解題經(jīng)驗和算法技巧，相互學習，共同進步。這有助于擴大自己的人際網(wǎng)絡，結識更多志同道合的朋友，激發(fā)自己不斷學習和進步的動力。
下面將為大家介紹一些常見的編程算法競賽試題，以及它們的詳細解答。希望這些試題和答案能夠幫助大家更好地理解和掌握各種常見的算法知識，提升自己在編程領域的能力和競爭力。
問題描述：給定一個長度為n的數(shù)組a，找到其中最長的遞增子序列的長度。
解答思路：可以使用動態(tài)規(guī)劃的方法解決這個問題。定義一個長度為n的dp數(shù)組，其中dp[i]表示以a[i]結尾的最長遞增子序列的長度。然后，遍歷數(shù)組a，對于每個位置i，查找前面的位置j（0≤j≤i）使得a[j] 問題描述：給定一個包含n個區(qū)間的集合S，設計算法找到最大的相互不重疊的區(qū)間子集。 解答思路：可以使用貪心算法解決這個問題。首先，按照區(qū)間的結束位置對集合S進行排序；然后，遍歷排序后的區(qū)間集合，選取每次結束時間最早的區(qū)間，并且與前面已選取的區(qū)間不重疊，加入到最大區(qū)間子集中。重復這個過程，直到遍歷完整個區(qū)間集合。 問題描述：給定一個帶權有向圖G=(V, E)，其中V為頂點集合，E為邊集合，每條邊e=(u, v)都有一個權值w(u, v)，設計算法計算圖G中任意兩個頂點之間的最短路徑。 解答思路：可以使用Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法解決這個問題。Dijkstra算法適用于求解單源最短路徑問題，時間復雜度為O(ElogV)；Floyd-Warshall算法適用于求解任意兩點之間的最短路徑，時間復雜度為O(V^3)。根據(jù)具體情況選擇合適的算法進行求解。 總結：編程算法競賽試題涵蓋了各種不同類型的問題，涉及到動態(tài)規(guī)劃、貪心算法、圖論等多個領域。通過不斷地練習和學習，可以幫助程序員提升自己的算法能力和編程技巧，從而在競賽中取得更好的成績。希望本文提供的編程算法競賽試題答案大全能夠幫助大家更好地準備和應對編程算法競賽，共同進步，共創(chuàng)美好未來。試題二：貪心算法
試題三：圖論
機器學習是當今科技領域的熱門話題之一，許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機器學習算法基礎的掌握。在面試中，面試官往往會提出一些與機器學習算法基礎相關的問題，這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識水平，還展現(xiàn)了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。
在面試中，經(jīng)常會被問及一些與機器學習算法基礎相關的問題，下面列舉了一些常見的面試題：
機器學習是一種通過對數(shù)據(jù)進行學習和分析，使計算機系統(tǒng)能夠自動學習和改進的技術。它主要利用統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)分析來讓計算機系統(tǒng)具備學習的能力。
監(jiān)督學習是一種通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關系來訓練模型的機器學習方法，而無監(jiān)督學習則是通過不需要標記的輸入數(shù)據(jù)來學習數(shù)據(jù)結構和模式。
回歸分析是一種用于研究變量之間關系的統(tǒng)計學方法，它能夠預測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。
決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機器學習算法，它通過構建一個樹狀結構來模擬決策過程，根據(jù)輸入特征進行判斷并輸出結果。
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模仿人腦神經(jīng)元之間信息傳遞方式的算法模型，它通過多層神經(jīng)元之間的連接來實現(xiàn)復雜的學習任務。
準備機器學習算法基礎面試題需要一定的時間和系統(tǒng)性的學習過程。以下是一些建議：
熟悉常見的機器學習算法，了解其原理和應用場景，掌握算法背后的數(shù)學原理，對于面試中的問題能夠做到心中有數(shù)。
在學習過程中進行實踐項目和練習題能夠幫助加深對機器學習算法的理解和應用，同時也能夠提高解決問題的能力。
參加機器學習相關的培訓和課程能夠系統(tǒng)性地學習知識，并且有機會和其他學習者進行交流，共同提高。
關注機器學習領域的學術進展和發(fā)展趨勢，及時了解最新的算法和技術，對于面試中的問題更有把握。
了解機器學習算法基礎面試題的重要性，通過對常見問題的準備和學習，能夠更好地在面試中展現(xiàn)自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學習和提升自己，在機器學習領域走得更遠！
