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Gakki۞
2020-03-21 08:07
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华中科技大学 C++
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腾讯PCG后台开发:3亿个整数,怎么找出所有只出现一次的数
我回答用2bit的bitmap处理,每个数出现一次为01,出现多次为11,未出现的为00,这样只需要
3亿*2/8/1024/1024=71.5MB,但面试官让我再想想?
请问还有没有更好的方法?
内存我算错了,bitmap应该要覆盖到int的范围-20亿~20亿,所以内存大概要用1G。。。
#腾讯PCG#
#腾讯#
#笔试题目#
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楼层
进击小白
南京邮电大学 C++
可不可以用两个bitmap,一个表示没有重复数字的,一个用来标记重复数字的。第一个存3亿个整数的去重结果,在构建第一位图的过程中,如果判断某个数字是重复的,在构建第二个位图。最后将第一个位图和第二个位图的取反相与,得到的结果就是只出现一次的数字。
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发布于 2020-04-12 18:22
牛客966161000号
只是整数么,那不就int类型,直接列一个int大小的数组,没多大吧,一个个遍历标记。
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发布于 2020-03-21 17:13
菜饼同学
腾讯_AMS_后台开发
一般答到位图法就差不多了吧,面试官有提示往哪方面优化吗?
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发布于 2020-03-21 11:13
练习写bug
北京大学 C++
先求出最大值和最小值,离散化后,再用bitmap处理呢?
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发布于 2020-03-21 11:05
买太平湖底陈年水墨
字节跳动_Infra_SG_研发工程师
会不会好点儿😂
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发布于 2020-03-21 07:20
买太平湖底陈年水墨
字节跳动_Infra_SG_研发工程师
hash分一下,把3亿个整数分成1000份(或者更多),对每一份使用bitmap,最后合并起来使用bitmap
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发布于 2020-03-21 07:20
zayin111111
中山大学 算法工程师
异或运算
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发布于 2020-03-21 01:33
Resolmi
门头沟学院 Java
这个内存是不是应该用2^32来算呀😕
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发布于 2020-03-21 00:16
买太平湖底陈年水墨
字节跳动_Infra_SG_研发工程师
同pcg后台,问一下楼主一面和二面隔了多久啊😂我等二面等了3天了,是不是凉了
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发布于 2020-03-21 00:10
无情派大星
大连理工大学 Java
同pcg,二面被问到10亿QQ号的和怎么加,我用了100个线程分10次加,但不知道什么数据结构可以放下100w个QQ号和,借楼问下,因为这个挂的,完全不知道怎么处理😂
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发布于 2020-03-20 23:54
暂无评论,快来抢首评~
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今天 11:32
已编辑
门头沟学院
准备跑路了
楼主广东双非,考研寄之后被骗入安卓开发工作到现在快两年了,给了10k,早九晚六大小周,基本不加班。公司大概400多人小厂,也不算特别小,在广州番禺,不过天天搞业务逻辑,项目管理一坨,锅全让app背了。 本来去年赶着秋招前后投了差不多10家,面了8个,捞了4个(有些谈钱没谈拢),本来想去个深圳搞支付的,给了13*14,双休每天7个半小时,基本不加班。后面因为有个sb公司还在面,想着看看能不能冲一下,所以offer拒了(给的确认时间只有几天)。结果这个sb公司本来说一面过了,后续约二面结果给我杳无音讯了。后面没办法想着到年底了,混个年终奖再走,结果年终奖压着不发,等到4月才和工资一起发。春招都没有...
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05-11 07:52
三江学院 C++
AI Agent面经 9(持续更新)
Q1:Agent 如何做版本管理与灰度?答案:Prompt/⼯具/schema 版本化;影⼦模式(只记录建议不执⾏);⾦丝雀 ⽤户群;关键指标对⽐(成功率、成本、违规数);⼀键回滚。Q2:举⼀个「不是 Agent 但常被误认为 Agent」的例⼦。答案:固定三步的 RAG 流⽔线(query 改写 → 检索 → ⽣成),若⽆ 基于观察的再决策循环,更像Chain;若加⼊ 多轮检索策略与失败分⽀ 则接近 Agent。Q3:你如何向⾮技术经理解释 Agent 的⻛险?答案:⽤ 「能办事的实习⽣」 类⽐:能⼒强但可能 记错、被误导、误操作;所以我们要 权限卡、审批、监控录像(⽇志),重要操作 双⼈复...
大模型、Agent面试八...
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04-09 14:28
南通理工学院 Java
27届0实习
4.7开始投递agent项目还没做先把点评外卖包装一下先投试试
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04-17 13:12
门头沟学院 前端工程师
简历有什么问题吗,投递都石沉大海了
如题,28届 前端 双非,鼠鼠投了250份简历,约面数为0
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05-12 15:30
门头沟学院 C++
AI Infra 学这些可以吗?
想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问,自己摸着石头过河整理了一份学习路线,越整理越虚——感觉知识点又多又散 我自己总结的核心路线就一句话: 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通,再去看工业级系统,应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗? 想和大家多多交流!
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