谷歌面试-扔鸡蛋

news2024/11/18 9:44:31

今天想跟大家分享一个有意思的面试题,这让我再一次感叹思维的奇妙,接下来我们一起看看吧~

首先来看看题目:

你有2颗鸡蛋,需要以最少的尝试次数来判断在100层的高楼上,哪一层楼是鸡蛋的安全层。

换句话说,就是需要确定我们从哪一层楼扔鸡蛋下去,鸡蛋恰好不会摔碎。高于安全层鸡蛋都会碎,低于安全层都不会碎。比如鸡蛋在第1层没有摔碎,在第2层摔碎了,那么鸡蛋的安全层就是第1层。

这里有几个假设条件:

  1. 没有摔碎的鸡蛋可以重复使用;

  2. 每颗鸡蛋的坚硬程度都是相同的。

在这里插入图片描述

这道题乍一看挺简单的,但其实解答相对复杂,而且解法多种多样,要在面试时逻辑清楚地表达完整思路,不仅要求面试者的知识储备要广、反应能力要快,逻辑思维和语言表达能力也是必不可少的。

成为经典可谓当之无愧。

解法1:简单粗暴

我们先来个最省事儿的方法:假设我们只有一颗鸡蛋,显然只有从一楼开始扔,逐层试探,直到鸡蛋摔碎,安全层就是第N-1层。

但是缺点想必大家也看出来了,这是拼运气啊,最坏情况需要扔100次。

用一颗鸡蛋的方法虽然简单粗暴,但也是给两颗鸡蛋的情况缕清一些思路。

简单写一下如何实现:

// 假设arr表示100层楼,每层楼鸡蛋会不会碎,如果arr[i] === 1 表示i层楼的鸡蛋会碎,arr[i] === 0表示第i层楼的鸡蛋不会碎

// 简单暴力
const throwEggs1 = (arr) => {
  for(let i = 1; i <= 100; i++) {
    if (arr[i] === 1) {
      return i
    }
  }
}

解法2:常规二分

有两颗鸡蛋,二分法想必是大多数同学脑海里浮现的第一个念头吧?

我们先从50楼扔一颗鸡蛋,如果没碎,就往上继续二分,到75楼继续扔······

这是比较顺利的情况,如果不顺利呢,比如我们从50楼扔鸡蛋,直接碎了,那就只有一颗鸡蛋了。

这时候我们就回到解法1了,只能从1楼开始遍历,又是拼运气的时候了,要是运气好,1楼鸡蛋就没了,那测试次数就是1+1=2次,但最坏情况就是1+49=50次。

这么多次,显然是不能通过google面试的。

// 常规二分

const throwEggs2 = (arr) => {
  let left = 1
  let right = 100
  let mid = 0
  while(left <= right) {
    mid = Math.floor(left + right) / 2
    if (arr[mid] === 0) {
      left = mid + 1
    } else {
      right = mid - 1
    }
  }
  return mid
}

解法3:均衡切割

虽然二分法不够优秀,但体现了切分范围的思想。

我们的基本思路是,将100层切分成两个维度,由两个鸡蛋分别控制一个维度。

一个维度是用第一颗鸡蛋分金定穴,另一个维度是用第二颗鸡蛋在前蛋的基础上进行遍历。

换言之,我们是将100层切分成若干个区块,由第一颗鸡蛋确定最高安全楼层所属的区块,再由第二颗鸡蛋逐层确定其具体的位置。

在1-100层楼之间,假设我们从上往下尝试,即从100层开始扔第一颗蛋,大概率是碎了,那第二颗蛋便又回到了解法1

所以,我们应该从下往上进行划分、尝试,这样即使第一颗鸡蛋碎了,用第二颗蛋遍历的成本也比较低。

比如第一颗蛋每10层扔一次,第一次从10层扔,第二次从20层扔,第三次从30层扔……一直扔到100层。

第二颗蛋就只用在第一颗蛋摔碎的层数和前一次的安全层之间的9层进行范围遍历。

也就是说,要是第一颗鸡蛋在第30层摔碎了,那就拿第二颗蛋从21层到29层逐层尝试。

这样的最好情况就是第一颗蛋在第10层碎掉,总的尝试次数为1+1=2次。

最坏的情况是在第100层碎掉,总尝试次数为10+9=19次。

在这里插入图片描述

// 均衡切割
const throwEggs3 = (arr) => {
  let count = 0
  // 第一个鸡蛋
  for (let i = 1; i < 10; i++) {
    if (arr[i * 10] === 1) {
      count = i * 10
      break
    }
  }
  // 第二个鸡蛋
  for(let i = count - 1; i >= count - 10; i--) {
    if (arr[i] !== 1) {
      return i
    }
  }
}

解法4:微妙平衡

上面的方法,看似已经比较完美了。

但是我们再具像化一点,就能发现问题:第一颗鸡蛋能快速定位安全楼层低的情况,但如果安全楼层位置越高,耗时就会越久,而第二颗鸡蛋在每个区块内的消耗,都是一样的。

如果鸡蛋的最高安全层为18或者98,用解法3的思路的话,这两种情况的总尝试次数并不一样:

最高安全楼层为18时,第一颗鸡蛋试了2次就定位了区块;而最高安全楼层为98时,第一颗鸡蛋试了10次才定位了区块。

虽然第二颗鸡蛋在区块内部的逐层尝试次数是一样的,但98层对应的总尝试次数就多太多了。

原因就是区块完全均匀划分对大数不利

明白了这个缺陷,也就知道了改进的基本思想:要对100找出一种二维区块划分,但不是均匀划分。

对于比较小的区块部分,其包含的楼层范围可以适当增加;越向大数部分走,其包含的楼层范围越来越小。从下往上,每一个区块内所含楼层递减。

在最高安全楼层比较低的情况下,第一颗鸡蛋尝试的次数少;在最高安全楼层比较高的情况下,则第二颗鸡蛋尝试的次数少。

就是用第二颗鸡蛋尝试次数的减少来弥补第一颗鸡蛋需要的尝试次数的递增,使两颗鸡蛋在不同维度上的尝试次数此消彼长,达到一种总体上的平衡。

每上一个区块,第一颗鸡蛋消耗的次数就+1,我们索性就假设每个区块包含的楼层数逐级递减1,以达到平衡。

那么每个区块包含的层数应该如何划分呢?

我们假设第一个区块有X层,那么第二个就是X-1,以此类推,我们就得到了一个方程式:

X+(X-1)+(X-2)+···+3+2+1≥100

可以看出来,这时候区块个数和第一个区块包含的层数其实是相等的。

在这里插入图片描述

现在我们回过头来,再仔细看看方程式,是不是有点熟悉,不就是等差数列求和么!

所以我们化简方程式:

X(X+1)/2≥100

这里X最小值我们向上取整,得到14。

有同学会问为什么一定到1呢,最后一个区块一定只有1层吗?

不是的,到1是表示在X个区块的情况下,最多能覆盖的层数。

比如我们这个例子,X是14,求出的楼层总数是105,也就是可以覆盖105层,题目要求的100层当然绰绰有余。

由此,第一个区块包含14层楼,即1到14层;

第二个区块包含13层楼,即15到27层;

第三个区块包含12层楼,即28到39层;

······

第一颗鸡蛋依次试第14、27、39、50、60、69、77、84、90、95、99、100层。只要期间任何一次鸡蛋碎了,就拿第二颗鸡蛋从上一次的安全层之后开始逐层尝试,直至第二颗鸡蛋也摔碎为止。

用这个方法,总次数一定不会超过14次

因为最高安全楼层越高,第一颗鸡蛋的尝试次数也就越多,但第二颗鸡蛋的尝试次数随之越来越少,两者始终维持着一种微妙的平衡,最后总的尝试次数波动也不会太大。

在这里插入图片描述

下面是全部的代码实现:

// 假设arr表示100层楼,每层楼鸡蛋会不会碎,如果arr[i] === 1 表示i层楼的鸡蛋会碎,arr[i] === 0表示第i层楼的鸡蛋不会碎

// 暴力
const throwEggs1 = (arr) => {
  for(let i = 1; i <= 100; i++) {
    if (arr[i] === 1) {
      return i
    }
  }
}

// 常规二分

const throwEggs2 = (arr) => {
  let left = 1
  let right = 100
  let mid = 0
  while(left <= right) {
    mid = Math.floor(left + right) / 2
    if (arr[mid] === 0) {
      left = mid + 1
    } else {
      right = mid - 1
    }
  }
  return mid
}

// 均衡切割
const throwEggs3 = (arr) => {
  let count = 0
  // 第一个鸡蛋
  for (let i = 1; i < 10; i++) {
    if (arr[i * 10] === 1) {
      count = i * 10
      break
    }
  }
  // 第二个鸡蛋
  for(let i = count - 1; i >= count - 10; i--) {
    if (arr[i] !== 1) {
      return i
    }
  }
}

// 微妙平衡
const throwEggs4 = (arr) => {
  let block = 10
  let count = 0
  // block(block + 1) / 2 >= 100
  while(block * block + block < 100 * 2) {
    block++
  }
  // 第一个鸡蛋的尝试
  let temp = block // 每层区块的最后一个
  while(temp <= 100) {
    if (arr[temp] === 1) {
      count = temp
      break
    }
    --block
    temp += block
  }

  // 第二个鸡蛋的尝试
  for(let i = count - 1; i >= count - block; i--) {
    if (arr[i] === 0) {
      return i
    }
  }
}

除了文中我们讨论的解法,这道题也还有其他解法可以选择,如果感兴趣大家可以自己研究研究,也欢迎来一起讨论!

凭心而论,要是在毫无准备的情况下,一般人只能想到第一种,做过算法题的,应该能够想到第二种,想到解法三已经是最优解了,能在这么短的时间内想到解法四的大神是凤毛麟角。

好了,祝大家周末愉快!

最后,希望大家读完这篇文章都能有所收获!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/932842.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何在地图上寻找最密集点的位置?

最近我在工作中遇到了一个小的需求点&#xff0c;大概是需要在地图上展示出一堆点中的点密度最密集的位置。最开始没想到好的方法&#xff0c;就使用了一个非常简单的策略——所有点的坐标求平均值&#xff0c;这个方法大部分的时候好用&#xff0c;因为大部分城市所有点位基本…

深度学习6:自然语言处理-Natural language processing | NLP

目录 NLP 为什么重要&#xff1f; 什么是自然语言处理 – NLP NLP 的2大核心任务 自然语言理解 – NLU|NLI 自然语言生成 – NLG NLP(自然语言处理) 的5个难点 NLP 的4个典型应用 NLP 的 2 种途径、3 个核心步骤 总结 自然语言处理 NLP 为什么重要&#xff1f; “语言…

React入门 组件学习笔记

项目页面以组件形式层层搭起来&#xff0c;组件提高复用性&#xff0c;可维护性 目录 一、函数组件 二、类组件 三、 组件的事件绑定 四、获取事件对象 五、事件绑定传递额外参数 六、组件状态 初始化状态 读取状态 修改状态 七、组件-状态修改counter案例 八、this问…

4.16 TCP 协议有什么缺陷?

目录 升级 TCP 的工作很困难 TCP 建立连接的延迟 TCP 存在队头阻塞问题 网络迁移需要重新建立 TCP 连接 升级 TCP 的工作很困难&#xff1b;TCP 建立连接的延迟&#xff1b;TCP 存在队头阻塞问题&#xff1b;网络迁移需要重新建立 TCP 连接&#xff1b; 升级 TCP 的工作很…

Docker(md版)

Docker 一、Docker二、更换apt源三、docker搭建四、停启管理五、配置加速器5.1、方法一5.2、方法二 六、使用docker运行漏洞靶场1、拉取tomcat8镜像2、拉取成功3、开启服务4、查看kali的IP地址5、访问靶场6、关闭漏洞靶场 七、vulapps靶场搭建 一、Docker Docker是一个开源的应…

Pushmall 推熵共享电商平台 - 共享链盟

Pushmall 推熵共享电商平台 - 共享链盟以 Pushmall 推熵 B2B/B2C 批零采销订货商城系统为基础&#xff0c;以‘平台自营、供应商入驻、商家自营 商圈链盟 共享会员制&#xff0c;实现 S2B2B2C 商业模式’&#xff0c;是一款为实体商家服务的电商营销推广平台。以 “共创、共生…

算法笔记:球树

1 KD树的问题 算法笔记&#xff1a;KD树_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 在kd树中&#xff0c;导致性能下降的最核心因素是因为kd-tree中被分割的子空间是一个个的超方体&#xff0c;而求最近邻时使用的是欧式距离&#xff08;超球&#xff09;。超方体与超球体相交的可能性是极高…

MTK6833_MT6833核心板_天玑700安卓5G核心板规格性能介绍

MTK6833安卓核心板采用台积电 7nm 制程的5G SoC&#xff0c;2*Cortex-A766*Cortex-A55架构&#xff0c;搭载Android12.0操作系统&#xff0c;主频最高达2.2GHz 。内置 5G 双载波聚合技术&#xff08;2CC&#xff09;及双 5G SIM 卡功能&#xff0c;实现优异的功耗表现及实时连网…

基于MATLAB的径向基函数插值(RBF插值)(一维、二维、三维)

基于MATLAB的径向基函数插值&#xff08;RBF插值&#xff09;&#xff08;一维、二维、三维&#xff09; 0 前言1 RBF思路2 1维RBF函数2.1 参数说明2.1.1 核函数选择2.1.2 作用半径2.1.3 多项式拟合2.1.4 误差项&#xff08;光滑项&#xff09; 3 2维RBF函数4 3维RBF函数 惯例声…

【头歌】构建哈夫曼树及编码

构建哈夫曼树及编码 第1关:构建哈夫曼树 任务描述 本关任务:构建哈夫曼树,从键盘读入字符个数n及这n个字符出现的频率即权值,构造带权路径最短的最优二叉树(哈夫曼树)。 相关知识 哈夫曼树的定义 设二叉树具有n个带权值的叶子结点{w1,w2,...,wn},从根结点到每个叶…

解决MyBatis不能将表中含有下划线的字段映射到实体属性的两种方案

版权声明 本文原创作者&#xff1a;谷哥的小弟作者博客地址&#xff1a;http://blog.csdn.net/lfdfhl 问题描述 MyBatis不能准确地将表中含有下划线的字段映射到实体属性。例如&#xff1a;表中的列名为&#xff1a;user_name&#xff0c;实体类中的属性为&#xff1a;userNa…

深度学习5:长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

目录 什么是 LSTM&#xff1f; LSTM的核心思路 什么是 LSTM&#xff1f; 长短期记忆网络——通常被称为 LSTM&#xff0c;是一种特殊的RNN&#xff0c;能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber&#xff08;1997&#xff09;提出的&#xff0c;并且在接下来的工作中…

《C和指针》笔记10:作用域

结合上面的例子讲解C语言的作用域。 1. 代码块作用域 (block scope) 位于一对花括号之间的所有语句称为一个代码块。任何在代码块的开始位置声明的标识符都具有代码块作用域 (block scope)&#xff0c;表示它们可以被这个代码块中的所有语句访问。上图中标识为6、7、9、10的变…

2000-2021年地级市产业升级、产业结构高级化面板数据

2000-2021年地级市产业升级、产业结构高级化面板数据 1、时间&#xff1a;2000-2021年 2、范围&#xff1a;地级市 3、指标&#xff1a;年份、地区、行政区划代码、地区、所属省份、地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、第一产业占GDP比重、第二…

Nacos配置管理服务

统一配置管理 功能&#xff1a;对配置文件相同的微服务进行配置文件的统一管理。 统一配置管理是解决场景&#xff1a;普通情况下&#xff0c;多个相同功能的微服务实例&#xff0c;更改配置的话得一个一个更改后重启的情况。 核心配置放在配置管理服务中&#xff0c;启动时…

【小沐学Unity3d】3ds Max 骨骼动画制作(Mixamo )

文章目录 1、简介2、基本操作2.1 Characters&#xff08;角色&#xff09;2.2 Animations&#xff08;动画&#xff09; 3、常见问题FAQ3.1 问题一3.2 问题二 结语 1、简介 官网地址&#xff1a; https://www.mixamo.com/#/ 使用 Mixamo 上传和装配 Adobe Fuse CC 3D 人物、自…

数据结构(Java实现)-栈和队列

栈&#xff1a;一种特殊的线性表&#xff0c;其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。 先进后出 栈的使用 栈的模拟实现 上述的主要代码 public class MyStack {private int[] elem;private int usedSize;public MyStack() {this.elem new int[5];}Overridepublic …

iPhone 15 Pro与谷歌Pixel 7 Pro:哪款相机手机更好?

考虑到苹果最近将更多高级功能转移到iPhone Pro设备上的趋势,今年秋天iPhone 15 Pro与谷歌Pixel 7 Pro的对决将是一场特别有趣的对决。去年发布的iPhone 14 Pro确实发生了这种情况,有传言称iPhone 15 Pro再次受到了苹果的大部分关注。 预计iPhone 15系列会有一些变化,例如切…

G. The Morning Star - 思维

分析&#xff1a; 直接暴力就会tle&#xff0c;不知道怎么下手&#xff0c;可以统计八个方向一条线上的所有坐标&#xff0c;这些坐标一定可以放在一起满足&#xff0c;分析都有哪些线&#xff0c;当横坐标相同时会有竖着的一条线都可以&#xff0c;也就是x c&#xff0c;当纵…

服务器安全-禁止ping

1、临时禁ping #禁ping echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all#启用ping echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all 2.永久禁ping(如果有此配置就无需重复添加,仅更新值即可) #禁ping echo "net.ipv4.icmp_echo_ignore_all1" >>…