2024滴滴校招面试真题汇总及其讲解（四）

14.【分布式】聊聊你理解的CAP，C和A如何取舍？CP和AP有哪些代表性的系统？

CAP 理论是分布式系统设计中的重要理论，它指出在一个分布式系统中，最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

一致性是指系统中的所有数据副本在同一时刻都保持一致。

可用性是指系统始终能够对外提供服务。

分区容错性是指系统在发生网络分区的情况下仍然能够正常运行。

在实际应用中，通常需要根据具体的需求进行取舍。

CP 系统

CP 系统是指满足一致性和分区容错性的系统。CP 系统可以保证数据的一致性，即使发生网络分区，系统仍然能够正常运行。但是，CP 系统在发生网络分区的情况下，可能会出现服务不可用的情况。

CP 系统的代表性系统包括：

数据库：关系型数据库、NoSQL 数据库等。
文件系统：分布式文件系统等。
消息队列：Kafka、RocketMQ 等。

AP 系统

AP 系统是指满足可用性和分区容忍性的系统。AP 系统可以保证系统始终对外提供服务，即使发生网络分区，可能会出现数据不一致的情况。

AP 系统的代表性系统包括：

缓存：Redis、Memcached 等。
搜索引擎：Elasticsearch、Solr 等。
社交网络：Twitter、Facebook 等。

C 和 A 的取舍

在实际应用中，通常需要根据具体的需求进行取舍。

对于对数据一致性要求很高的应用，可以选择 CP 系统。对于对可用性要求很高的应用，可以选择 AP 系统。对于对两者都要求比较高的应用，可以选择 CAP 理论之外的其他方案，例如：

弱一致性：允许数据在不同节点之间存在一定程度的不一致。
最终一致性：允许数据在一定时间内存在不一致，最终会达到一致状态。

总结

CAP 理论是分布式系统设计中的重要理论，它为我们提供了一个基本的参考框架。在实际应用中，应根据具体的需求进行取舍，选择合适的系统。

15.【算法题】增量元素之间的最大差值

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，该数组的大小为 n ，请你计算 nums[j] - nums[i] 能求得的 最大差值 ，其中 0 <= i < j < n 且 nums[i] < nums[j] 。

返回 最大差值 。如果不存在满足要求的 i 和 j ，返回 -1 。

示例 1：

输入：nums = [7,1,5,4]

输出：4

解释：

最大差值出现在 i = 1 且 j = 2 时，nums[j] - nums[i] = 5 - 1 = 4 。

注意，尽管 i = 1 且 j = 0 时，nums[j] - nums[i] = 7 - 1 = 6 > 4 ，但 i > j 不满足题面要求，所以 6 不是有效的答案。

示例 2：

输入：nums = [9,4,3,2]

输出：-1

解释：

不存在同时满足 i < j 和 nums[i] < nums[j] 这两个条件的 i, j 组合。

示例 3：

输入：nums = [1,5,2,10]

输出：9

解释：

最大差值出现在 i = 0 且 j = 3 时，nums[j] - nums[i] = 10 - 1 = 9 。

解答：

增量元素之间的最大差值是指，给定一个下标从 0 开始的整数数组 nums，该数组的大小为 n，请计算 nums[j] - nums[i] 能求得的最大差值，其中 0 <= i < j < n 且 nums[i] < nums[j]。

暴力法

暴力法是直接遍历所有 i 和 j，计算 nums[j] - nums[i]，找出最大的值。暴力法的算法如下：

public int maximumDifference(int[] nums) {
  int n = nums.length;
  int max = Integer.MIN_VALUE;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = i + 1; j < n; j++) {
      if (nums[j] - nums[i] > max) {
        max = nums[j] - nums[i];
      }
    }
  }
  return max;
}

暴力法的时间复杂度是 O(n^2)，空间复杂度是 O(1)。

优化

可以通过记录之前的最小值来优化暴力法。优化后的算法如下：

public int maximumDifference(int[] nums) {
  int n = nums.length;
  int max = Integer.MIN_VALUE;
  int min = nums[0];
  for (int i = 1; i < n; i++) {
    min = Math.min(min, nums[i]);
    if (nums[i] - min > max) {
      max = nums[i] - min;
    }
  }
  return max;
}

优化后的算法的时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(1)。

Java 实现

public class MaximumDifference {

  public static int maximumDifference(int[] nums) {
    int n = nums.length;
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    int min = nums[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
      min = Math.min(min, nums[i]);
      if (nums[i] - min > max) {
        max = nums[i] - min;
      }
    }
    return max;
  }

  public static void main(String[] args) {
    int[] nums = {1, 9, 2, 8, 3, 7, 4, 6, 5};
    System.out.println(maximumDifference(nums)); // 7
  }
}

复杂度分析

暴力法的时间复杂度是 O(n^2)，因为需要遍历所有 i 和 j。优化后的算法的时间复杂度是 O(n)，因为只需要遍历一次数组。两种算法的空间复杂度都是 O(1)。