- 正确答案：可以通过使用栈结构配合一次遍历的方式，在 O(n) 时间复杂度内将格式良好的 XML 字符串解析为对应的对象（即树形结构的对象表示）。该方法基于对 XML 标签的开始和结束进行匹配，构建出嵌套的对象结构。 - 解答思路： 1. 遍历 XML 字符串，识别开始标签、结束标签和文本内容。 2. 使用栈来维护当前嵌套层级的对象结构。每当遇到一个开始标签时，创建一个新对象并压入栈中；当遇到对应的结束标签时，将当前对象弹出，并将其作为子对象挂载到父对象上。 3. 文本内容直接赋值给当前栈顶对象的文本字段或特定属性。 4. 利用哈希表记录标签名与对象属性的映射关系，支持属性解析。 5. 整个过程只需扫描字符串一次，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串长度。 - 深度知识讲解：本题考察的是字符串解析能力、数据结构设计以及对树形结构的构建理解。核心在于如何高效地将线性字符串转换为层次化的对象结构。 XML 是一种树形标记语言，其结构天然适合用多叉树或嵌套对象表示。每个标签可以包含属性、文本内容和子标签。因此，目标是将如下 XML： ```xml 30 Beijing ``` 转换为类似如下的 JavaScript 对象（或其他语言中的结构体/类实例）： ```json { "tag": "person", "attributes": { "name": "Alice" }, "children": [ { "tag": "age", "text": "30", "children": [] }, { "tag": "city", "text": "Beijing", "children": [] } ] } ``` 关键挑战是如何在 O(n) 时间内完成解析。传统 DOM 解析器虽然功能完整，但通常较为复杂，而 SAX 解析器是事件驱动的流式解析，更适合实现 O(n) 的性能要求。实现 O(n) 的前提是假设输入 XML 是格式良好（well-formed）的，即所有标签都正确闭合、嵌套合法。这样我们就不需要回溯或多次扫描。核心数据结构： - 栈（Stack）：用于维护当前解析路径上的父节点。 - 当前正在构建的标签对象：包含 tag 名、属性、子节点列表、文本内容等。算法步骤： 1. 扫描字符串，查找 `<` 字符作为标签起始标志。 2. 判断是开始标签（如 ``）、结束标签（``）还是自闭合标签（``）。 3. 解析标签名和属性（属性可用正则或状态机提取）。 4. 开始标签：创建对象，压栈。 5. 结束标签：从栈中弹出当前对象，添加到新栈顶对象的 children 中。 6. 自闭合标签：创建对象后直接挂载到父对象。 7. 文本内容：在两个标签之间捕获非 `<` 的内容，赋值给当前栈顶对象的 text 属性。时间复杂度分析： - 每个字符最多被访问一次（主循环遍历一次）。 - 栈的 push/pop 操作是 O(1)，总共最多 O(n) 次操作。 - 属性解析若采用线性扫描（如按空格分割键值对），每个属性只处理一次。 - 因此整体时间复杂度为 O(n)。空间复杂度：O(h + m)，其中 h 是嵌套深度（栈空间），m 是输出对象总大小，最坏情况为 O(n)。 - 扩展知识点： - SAX vs DOM 解析器：SAX 是事件驱动、流式、低内存、适用于大文件；DOM 是加载整个文档到内存，便于随机访问但内存开销大。 - 状态机在解析中的应用：可用来精确识别标签类型（开始、结束、自闭合）、属性键值对。 - 正则表达式的局限性：不能完全解析嵌套结构（如任意嵌套的括号），但对于简单 XML 属性提取仍可用。 - 实际工业级 XML 解析器（如 libxml2）使用更复杂的词法分析和语法分析技术，但校园面试中更关注基本原理实现。 - 伪代码实现： ``` class XmlNode: tag: string attributes: map children: list text: string function parseXml(xml: string) -> XmlNode: root = null stack = empty stack i = 0 n = length(xml) while i < n: if xml[i] == '<': if i+1 < n and xml[i+1] == '/': // 结束标签 i = i + 2 end = find(xml, '>', i) tag_name = substring(xml, i, end - i) node = stack.pop() if stack is empty: root = node else: parent = stack.top() parent.children.append(node) i = end + 1 else: // 开始标签或自闭合 i = i + 1 end = find(xml, '>', i) is_self_closing = false tag_content = substring(xml, i, end - i) if ends_with(tag_content, '/'): is_self_closing = true tag_content = trim_end(tag_content, '/ ') // 解析标签名和属性 (tag_name, attrs) = parseTagAndAttributes(tag_content) node = new XmlNode(tag_name, attrs, [], "") if stack not empty: stack.top().children.append(node) stack.push(node) if is_self_closing: stack.pop() // 立即闭合 i = end + 1 else: // 文本内容 start = i while i < n and xml[i] != '<': i = i + 1 text = substring(xml, start, i - start) if stack not empty and not is_whitespace(text): stack.top().text = trim(text) return root function parseTagAndAttributes(content: string) -> (string, map): tokens = split(content, ' ') tag_name = tokens[0] attrs = empty map for j from 1 to length(tokens)-1: if contains(tokens[j], '='): key, value = split_key_value(tokens[j]) attrs[key] = unquote(value) return (tag_name, attrs) ``` - 注意事项： - 上述伪代码假设 XML 格式良好，未处理错误情况（如标签不匹配、属性值无引号等）。 - 在实际编码中，建议使用有限状态机或正则表达式来更健壮地解析标签内容。 - 若需支持命名空间、CDATA、注释等特性，需扩展逻辑。总结：通过栈结构和单次遍历，可以在 O(n) 时间内将 XML 字符串转换为对象树，重点在于标签匹配与父子关系构建，适用于校园招聘中考察基础数据结构与字符串处理能力。

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