阿里开发者招聘节|面试题0204：给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第K小的节点...

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为帮助开发者们提升面试技能、有机会入职阿里&＃xff0c;云栖社区特别制作了这个专辑——阿里巴巴资深技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的面试真题这一次将陆续放出&＃xff08;面试题官方参考答案将在专辑结束后统一汇总分享&＃xff0c;点此进入答题并围观他人答案&＃xff09;。并通过这些笔试真题开放阿里巴巴工作机会&＃xff0c;让更多的开发者加入到阿里这个大平台。

这一次&＃xff0c;不仅是知识的收获&＃xff0c;还将间接地与技术大牛们做了直观的沟通&＃xff0c;了解他们的出题思路与考察要点&＃xff0c;并加以消化吸收&＃xff0c;这对自己技术能力本身就是一种极大的提升。走上编程之路&＃xff0c;不断丰富自己方能与世接轨&＃xff0c;努力做最优秀的自己。

4月25日&＃xff0c;我们给开发者的第2&＃xff5e;4道面试题。

02.已知sqrt(2)约等于1.414&＃xff0c;要求不用数学库&＃xff0c;求sqrt(2)精确到小数点后10位

考察点&＃xff1a;

基础算法的灵活应用能力&＃xff08;二分法学过数据结构的同学都知道&＃xff0c;但不一定往这个方向考虑&＃xff1b;如果
学过数值计算的同学&＃xff0c;应该还要能想到牛顿迭代法并解释清楚&＃xff09;
退出条件设计

03. 给定一个二叉搜索树(BST)&＃xff0c;找到树中第K小的节点

考察点&＃xff1a;

基础数据结构的理解和编码能力
递归使用

示例
如下图&＃xff0c;输入K&＃61;3&＃xff0c; 输出节点值3

说明
保证输入的K满足1<&＃61;K<&＃61;(节点数目&＃xff09;

04.LRU缓存机制

设计和实现一个 LRU&＃xff08;最近最少使用&＃xff09;缓存数据结构&＃xff0c;使它应该支持以下操作&＃xff1a; get 和 put 。
get(key) ‑ 如果key存在于缓存中&＃xff0c;则获取key的value&＃xff08;总是正数&＃xff09;&＃xff0c;否则返回 ‑1。 put(key,
value) ‑ 如果key不存在&＃xff0c;请设置或插入value。当缓存达到其容量时&＃xff0c;它应该在插入新项目之前使
最近最少使用的项目作废。

案例&＃xff1a;
LRUCache cache &＃61; new LRUCache( 2 / 容量 / );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作&＃xff0c;会将 key 2 作废
cache.get(2); // 返回 ‑1 (结果不存在)
cache.put(4, 4); // 该操作&＃xff0c;会将 key 1 作废
cache.get(1); // 返回 ‑1 (结果不存在)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

测试用例&＃xff1a; s &＃61; [["put","put","get","put","get","put","get","get","get"],[[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],
[4,4],[1],[3],[4]]]

考察点&＃xff1a;
对LRU实现的基本原理和数据结构的理解。

阿里巴巴出题专家&＃xff1a;文景

阿里云CDN资深技术专家&＃xff0c;浙大硕士&＃xff0c;在高性能服务端产品开发、稳定性、服务质量优化及成本优化等各项功能都有10年以上的经验。在网易杭州研究院负责底层开源软件研发&＃xff0c;国内最早核心Nginx研发人员之一&＃xff0c;曾任tengine研发负责人&＃xff0c;热衷于参与开源项目。
现在是CDN技术负责人&＃xff0c;连续7年服务双11&＃xff0c;保障整个阿里集团95%以上的流量分发稳定性。从2014年开始&＃xff0c;从0到1构建阿里云CDN的商业化基础设施&＃xff0c;包括点播、直播、动态、安全加速等各项产品线&＃xff0c;阿里云CDN现在是中国用户数最多的CDN、也是国内规模最大的CDN。正在将CDN打造成互联网的基础设施&＃xff0c;为全球用户提供接入、加速、安全的稳定服务。

招聘职位&＃xff1a;点此进入查看CDN大量职位并投递简历

4月24日&＃xff0c;我们给开发者的第1道面试题。

01. 如何实现一个高效的单向链表逆序输出&＃xff1f;

阿里巴巴出题专家&＃xff1a;昀龙

阿里云弹性人工智能负责人 &＃xff0c;带领团队研发了同时支持Tensorflow、MXNET、PyTorch、Caffe的Perseus加速框架&＃xff0c;曾获得Dawnbench推理世界竞赛的性能第一和成本最低双料冠军。曾任阿里云弹性高性能计算、超级计算集群技术架构师&＃xff0c;获得过多项专利&＃xff0c;拥有10年以上AI技术研发和高性能优化经验。精通针对CPU、GPU、MIC等微架构的计算性能优化以及网络、存储等系统性能优化。曾在英特尔SSG部门工作&＃xff0c;并获得过英特尔中国最高成就奖&＃xff08;ICA&＃xff09;。 当人工智能遇上云计算&＃xff0c;未来不可限量&＃xff0c;欢迎加入阿里云弹性人工智能团队。