FAANG面试在2021年问这5个Python问题

时间:2022-09-16 18:32:31

我的Github上提供了完整的Python代码。

对于任何与数据相关的采访,使用Python编程都是必不可少的技能,也是必须准备的领域!编程问题有四种类型,包括数据结构和算法,机器学习算法,数学和统计以及数据操作(请参阅Emma Ding @Airbnb撰写的精彩文章)。

FAANG面试在2021年问这5个Python问题

我在相关文章中阐述了有关数据处理和字符串提取的主题。在今天的帖子中,我将重点介绍数学和统计,并对一些大型科技公司(尤其是FAANG)提出的五个Python编程问题进行实时编码。这种类型的问题为您提供了业务设置,并通过模拟请求统计解决方案。

问题1:谁先赢?微软

艾米和布拉德轮流滚动一个漂亮的六边形模具。谁先掷出" 6"赢得比赛。艾米首先滚动。艾米获胜的机率是多少?

(1) 思路

这是一个核心的模拟问题,没有比模拟大量过程并检查Amy获胜的可能性更好的方法了。

艾米滚第一。如果结果为6,则游戏结束,艾米获胜。否则,布拉德(Brad)翻牌,如果是6,则赢得比赛。如果不是,则转回艾米(Amy)。重复该过程,直到有人以6结束游戏。

在这里,关键是要了解逻辑流程:谁赢了,在什么情况下赢了。如果艾米得到6分,布拉德必须投掷吗?没有。

(2) 解题

  1. import numpy as np 
  2.  
  3. def who_won(die, size): 
  4.      
  5.     A_count = 0 # initialize A_count 
  6.      
  7.     B_count = 0 # initialize B_count 
  8.      
  9.     for i in range(size): # create an iteration  
  10.          
  11.         A_6 = np.random.choice(die)  # roll the fair dice and choose a random value from 0 to 6 
  12.          
  13.         if A_6 == 6:       # if A rolls a 6, then A_count adds 1.  
  14.              
  15.             A_count+=1     # a side-note for Python beginners: the full expression is "A_countA_count = A_count+1." 
  16.          
  17.         else:              # if the above if condition does not fullfill 
  18.              
  19.             B_6 = np.random.choice(die)  # then, it's B's turn to roll the dice, which is a random choice from 0 to 6. 
  20.              
  21.             if B_6 == 6:   # if B rolls a B, B_count adds 1. 
  22.                  
  23.                 B_count+=1 
  24.                  
  25.     return A_count/(A_count+B_count)   # return the total number of cases that A won divided by the combined number of A and B wonaka. the result is the probability that Amy wins.   

检查第11行:A_6是Amy的数据分布,如果她的数据为6,则计数为+1。否则,布拉德可以掷骰子。

在最后(第25行),最终结果应该是Amy获胜的次数除以Amy和Brad获胜的总数。一个常见的错误是将A_count除以仿真总数。这是不正确的,因为当Amy和Brad都未能掷出6时,会有迭代。

让我们测试一下上述算法。

  1. np.random.seed(123) 
  2.  
  3. die = [1,2,3,4,5,6] 
  4.  
  5. size = 10000 
  6.  
  7. who_won(die,size) 
  8. view raw 

0.531271015467384

事实证明,艾米(Amy)在布拉德(Brad)之前就开始滚动赢得这场比赛。艾米(Amy)在10,000次模拟中获胜的概率为53%。

FAANG面试在2021年问这5个Python问题

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问题2:每个主要公司的最大数量为69

-给定一个仅由数字6和9组成的正整数num。-返回最多可更改一个数字可得到的最大数字(6变为9,而9变为6)。https://leetcode.com/problems/maximum-69-number/

(1) 思路

给定一个正整数,只有一种方法可以增大值,即将" 6"变成" 9",而不是相反。另外,我们必须更改最左边的6;否则,它不是最大数量。例如,我们必须将" 6996"更改为" 9996",而不是" 6999"。

我想出了这个问题的几种变体:您可以更改一次,也可以全部更改为6。

(2) 解决方法1:替换一次

  1. # replace once 
  2. def max_69_once(num): 
  3.     return int(str(num).replace('6','9',1)) 
  4.  
  5. # test case 
  6. num = 966666669 
  7. max_69_once(num) 

996666669

在第3行中,我们将整数转换为字符串,然后将第一个" 6"替换为" 9";使用int()将其返回为整数。

(3) 解决方案2:全部替换

  1. def max_69_all(num): 
  2.     k = len(str(num)) 
  3.     return int(str(num).replace('6','9',k)) 
  4.  
  5. # test case 
  6. num = 966666669 
  7. max_69_all(num) 

999999999

对于第二种情况,我们不必指定k,因为replace()方法默认会更改所有合适的值。我出于教学目的指定了k值。这个问题的另一个变体是替换前两个或三个" 6"以使数字最大。

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问题3:有效的完美正方形。Facebook

-给定正整数num,编写一个函数,如果num是一个完美的平方则返回True;否则返回False。-后续操作:请勿使用任何内置库函数(例如sqrt)。

https://leetcode.com/problems/valid-perfect-square/

(1) 思路

这非常简单:检查正整数是否具有理想的平方根,如果有正整数,则返回True,这可以分两步完成。

  • 找到平方根。
  • 检查它是否是完美的平方根。

棘手的部分是我们必须使用内置库(例如,数学,Numpy)来计算平方根,这在LeetCode上是一个简单的问题。如果我们不能使用这些库,那么它将成为更具挑战性和反复性的问题,这是LeetCode的一个中等水平的问题。

(2) 解决方案1:内置库

  1. import math  
  2.  
  3. def valid_perfect_square(num): 
  4.     return int(math.sqrt(num))**2==num  # the int() method only returns the integer part and leaves out the decimal part. 
  5.                                         # For perfect squares, there should be no decimal part. The equation should thus hold. 
  6.  
  7. # test case  
  8. valid_perfect_square(16) 

该算法轻松通过了测试案例。应当指出,我们需要使用int()方法仅获取平方根的整数部分,而忽略任何小数部分。对于完美的正方形,它不会有任何差异,因此等式成立。对于非完美的平方,方程将不成立并返回False。

(特别感谢韩琦发现错误!)

解决方案2:没有内置库和二进制搜索

  1. # 1 find the squre root of num 
  2. # 2 check if it is a perfect square number 
  3.  
  4. # solution: no built-in library & binary search 
  5. def valid_perfect_square(num): 
  6.     if num < 2:  
  7.         return True 
  8.     left, right = 2, num//2       # create two pointers: left and right  
  9.     while left<=right:            # while loop to constantly update left and right  
  10.         x = left + (right-left)//2# take a wild guess and treat x as the starting point 
  11.         xx_squared = x*x           # calculate the squared value of x 
  12.         if x_squared == num:      # use the following 'if-else' statement to constantly update x_squared. 
  13.             return True           # if there are the same, return True 
  14.         if x_squared <num:        # if x_squared is smaller than num, left increases by 1 
  15.             leftx+1  
  16.         else:                     # if x_squared is bigger, right decreases by 1 
  17.             rightx-1 
  18.     return False                  # the while loop should continue looping until left and right converge and no common value obtained 
  19.   
  20.   
  21. # test case 
  22. valid_perfect_square(16) 

如果不允许使用任何库,则采用二进制搜索。LeetCode包含一个详细的解释(在此处),我也对此主题发表了另一篇文章(在这里)。简而言之,我们创建左右两个指针,并将这两个数字的平均值与原始数字进行比较:如果小于该数字,则增加该值;如果更大,我们减少它;或者,如果它们匹配,则返回True。

这些条件将在while循环中自动检查。

#问题4:阶乘尾随零。彭博社

给定整数n,返回n中的尾随零!

后续行动:您能否编写一种适用于对数时间复杂度的解决方案?

https://leetcode.com/problems/factorial-trailing-zeroes/

(1) 思路

这个问题有两个步骤:

  • 计算n阶乘n!
  • 计算尾随零的数量

对于第一步,我们使用while循环迭代遍历n个阶乘并停止循环直到1。对于第二步,事情变得有些棘手。

该问题要求尾随零而不是总数零。这是个很大的差异。8!是40,320,它有2个零,但只有1个尾随零。我们在计算时必须格外小心。我提出了两种解决方案。

(2) 解决方案1:向后读取字符串

  1. # 1 calculate n! 
  2. # 2 calculate the number of trailing zeros 
  3.  
  4. def factorial_zeros(n): 
  5.     product = n 
  6.     while n > 1 :         # iteratively calculate the product 
  7.         product *= (n-1) 
  8.         n-=1 
  9.          
  10.     count = 0  
  11.      
  12.     for i in str(product)[::-1]:  # calculate the number of trailing zeros 
  13.         if i == '0': 
  14.             count+=1 
  15.         else: 
  16.             break 
  17.     return count 
  18.  
  19. factorial_zeros(20) 

计算产品的第一部分是不言而喻的。对于第二部分,我们使用str()方法将乘积转换为字符串,然后向后读取:如果数字为0,则将count加1;否则为0。否则,我们将打破循环。

break命令在这里至关重要。如前所述,上述函数无需中断命令即可计算零的总数。

(3) 解决方案2:while循环

  1. def factorial_zeros(n): 
  2.     product = n 
  3.     while n > 1 :          # step 1: iteratively calculate the product  
  4.         product *= (n-1) 
  5.         n-=1 
  6.     count = 0  
  7.      
  8.     while product%10 == 0:   # step 2: calculate the number of trailing zeros 
  9.         productproduct = product/10 
  10.         count+=1 
  11.          
  12.     return count 

第一部分与解决方案1相同,唯一的区别是我们使用while循环来计算尾随数字:对于乘积除以10的乘积,最后一位必须为0。因此,我们使用while循环不断更新while循环,直到条件不成立为止。

顺便说一句,解决方案2是我最喜欢的计算零的方法。

FAANG面试在2021年问这5个Python问题

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问题5:完美数字,亚马逊

  • 理想数字是一个正整数,它等于其正因数之和,但不包括数字本身。
  • 整数x的除数是可以将x均匀除的整数。
  • 给定整数n,如果n是完美数则返回true,否则返回false。
  • https://leetcode.com/problems/perfect-number/

(1) 思路

这个问题可以分为三个步骤:

  • 找出正因数
  • 计算总和
  • 决定:完美与否

第2步和第3步是不言而喻的,最多不超过一层。但是,棘手的部分是找到正除数。为此,我们可以采用野蛮力方法,并在从1到整数的整个序列中进行迭代。

理论上,它应该适用于一个小整数,但是如果我们运行大数,它将超过时间限制。时间效率不高。

(2) 解决方案1:暴力

  1. #1. find the positive divisors 
  2. #2. calculate the sum  
  3. #3. perfect or not  
  4.  
  5. def perfect_number(num): 
  6.     divisors = [] 
  7.     for i in range(1,num): 
  8.         if num%i==0: 
  9.             divisors.append(i) 
  10.     if sum(divisors)==num: 
  11.         return True 
  12.     else: 
  13.         return False 
  14.          
  15. # test case 1 
  16. perfect_number(2) 

此方法不适用于较大的值。您的面试官可能会要求更有效的解决方案。

(3) 解决方案2:sqrt(n)

  1. # solution 2: sqrt(n) 
  2.  
  3. def perfect_number(num): 
  4.      
  5.     if num<=1: 
  6.         return False 
  7.      
  8.     divisors = set([1]) 
  9.      
  10.     for i in range(2,int(num**0.5)+1):   # from 2 to num**0.5 
  11.         if num%i==0: 
  12.             divisors.add(i) 
  13.             divisors.add(num//i) 
  14.  
  15.     return sum(divisors)==num 

要找到其除数,我们不必检查最大为整数的值。例如,要找到100的除数,我们不必检查从1到100的数字。相反,我们只需要检查直到100的平方根即10,并且所有其他可用值都已经为包括在内。

这是一种最佳算法,可为我们节省大量时间。

我的Github上提供了完整的Python代码。https://github.com/LeihuaYe/Python_LeetCode_Coding

总结

  • 在进行了数十次"实践"编码之后,最大的收获就是理解问题并将问题分为多个可操作的组件。
  • 在这些可行的部分中,总会有一个步骤使求职者绊倒。诸如"不能使用内置函数/库"之类的限制。
  • 关键是逐步编写自定义函数,并尝试避免在练习例程中尽可能多地使用内置函数。

原文链接:https://towardsdatascience.com/5-python-coding-questions-asked-at-faang-59e6cf5ba2a0)