Python常见面试题,Python面试常见问题
序
随着行业的发展，编程能力已经成为软件测试人员的基本能力。所以笔试和面试经常会出现一些编码问题，主要考虑以下几点。
基本的编码能力和思维逻辑
基本数据结构(顺序表、链表、队列、栈、二叉树))。
基本算法(排序、搜索、递归)和时间复杂度
除了基本算法，笔试面试还经常考察以下三个思路。
忧郁的蚂蚁
递归
划分
忧郁的蚂蚁
忧郁的是Python的映射类型，字典和集合，唯一键值，检索效率高。序列(列表、祖先、字符串)的元素检索时间复杂度为o(n)，而字典和集合检索只需要o ()1)。
因此，忧郁蚂蚁在列表问题上有两个主要功能：
去重
优化搜索效率
例1:清单很重#
Set)(不分先后)转换)，转换后自动排序。为了保持顺序，必须使用用字典构建的fromkeys))方法，利用字典键值的唯一性进行排序。
不考虑顺序：
l=[ 2，1，2，3，4，5，6，6，5，4，3，2，1 ]
结果=列表(集合(L))
是打印(结果)
执行结果：
[1、2、3、4、5、6]
审议顺序：
l=[ 2，1，2，3，4，5，6，6，5，4，3，2，1 ]
结果=列表({}。fromkeys(L)。钥匙) )
是打印(结果)
执行结果：
[2、1、3、4、5、6]
示例2:分组
一串字母数字字符。找到相同的字符或数字，并按数字排序。
l=[ 1，2，3，a ，b ，c ，1，2，a ，b ，3，c ，d ，a ，b ，1]
set1=set(L)))
结果=[(item，l.count ) item)集合1中的项目]
result.sort (key=lambdax : x [1]，reverse=True).
是打印(结果)
在这里使用忧郁的ant键值是不可复制的。当然，也可以使用python自带的groupby函数。代码如下。
来自ITER工具进口集团
l=[ 1，2，3，a ，b ，c ，1，2，a ，b ，3，c ，d ，a ，b ，1]
L.sort(key=lambdax:str) x) #分组前必须先排序。
结果=[]
对于item，group group by(L，key=lambda x: str(x ) x)):
result.append((item，len ) list (group))
result.sort (key=lambdax : x [1]，reverse=True).
是打印(结果)
例3)从海量数据中寻找前K个数据#
当数据量较小时，可以使用排序切片，但对于数据量较大的情况，必须考虑服务硬件的条件。也就是说要考虑时间效率、内存消耗和数据特性。如果有大量重复数据，可以先用忧郁蚂蚁减少数据量。
这里用生成器生成1000万个随机整数，最大数是1000。生成随机数的代码如下。
随机导入
导入时间
n=10000 * 1000
k=1000
是打印(n)
定义编号(n):
forIinrange(n):
yeldrandom.randint(0，n))))))).
L=gen_num(n)))
没有内存限制(set))。
开始=时间.时间(
l=列表(设置(l))
结果=l[-k:]
结果.反转(
Print (time.time ()-start())。
1000w数据全部读入内存，设定后列表自动升序排列。切片中从-1000到最后一个的数字是top 1000。
使用堆可以节省内存。
开始=时间.时间(
result=heapq.nLargest(k，l))))))))).
Print (time.time ()-start())。
这用于Python中包含的堆库heapq。用nlargest(k，l)，可以得到l个序列中最大的k个。
您可以通过减少内存来划分策略，并使用多线程来分组数据(例如
例4:两个数之和#
L=[1，2，3，4，5，6，7，8]数据不重复，target=6。快速找到数组下标，其中数组中两个元素的和等于target。
请注意不要使用双回路。请将它与目标的暴力总和进行比较。正确的做法是单循环。然后，找出目标值和当前值之间的差异是否存在于列表中。
但是因为链表的in查询时间复杂度是o(n)，也就是说隐含了一个循环，这个效率其实和double loop是一样的，也就是o) n^2).
在这里，忧郁蚂蚁可以优化查询差是否在链表中操作，将o(n)降低到o(n)，所以整体效率为O) n 2) O (n)。
l=[ 1，2，3，4，5，6，7，8 ]
使用set1=set(list1)集合可以方便地进行搜索。
目标=6
结果=[]
对于列表1中的a:
b=目标- a
如果b目标和b在集合1中：#在集合中查找。为避免重复，判断A为较小值。
Result.append((list1.index(b(a，list1.index) b))列表索引的目标运算为o )1)
是打印(结果)
递归问题
递归是一个循环调用自己的函数。可用于解决以下高频问题。
阶乘
斐波那契数列
在楼梯上跳，变态的跳。
快速排序
二进位检索
二叉树深度扫描(前中后顺序))))))))))))。
求二叉树的深度
平衡二叉树的判定
确定这两棵树是否相同。
递归是一种基于层次推导的解题方法，是一种非常重要的解题思路。可以递归分层，简化问题，考虑导出和每一层的导出。
比如阶乘，我想求N！只要知道前一个数的阶乘(n-1)就行了！乘以n，这样问题就可以求出前一个数的阶乘，然后依次前进到第一个数。
举一个常见的例子：
a欠你10万，但是他没那么多钱。b是8万，C是7万，C现在有钱了。于是，你可以在一楼找到C，在一楼还钱，最后拿到你的10万元。
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