互联网新词儿

周五了,来点放松的(嗯?周五?不是上了五天班了吗,为什么不是周六

如果说哪一种炫富秀优越并不伤人,那一定是富含"幽默感"的脱口秀式的吹牛。

我印象中,江湖上还是有这么个排行榜的。

普通家庭

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_前端

你看到小马比霍的手势了吗,就大这么 🤏🤏 一点而已。

后来有网友指出,马同学光在三亚购置的度假别墅就 700 平米,耗资 5000 万。

北大还行

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_前端_02

这个就是真的脱口秀幽默了。

撒同学在某次脱口秀演出上,分享了当时收到保送北大的录取通知书后的烦恼。

"去北大呢,远离家乡和小伙伴,不去呢,北大也还行。"

先整它一个亿

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_03

国民老公鼻祖他爹的著名发言。

后来「一个小目标 = 一个亿」也是被网友们运用自如。

但其实这远远不是王老板的巅峰

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_面试_04

将一个亿称为小目标,还是过于偏激进了。

30 亿美金 = 中等意思。

不知妻美

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_05

明明娶的是校花,但还是一脸严肃说出「并不知道她漂不漂亮」。

怕有同学忘记 1993 年出生,因一张手捧奶茶的照片走红网络的"奶茶妹妹"章泽天的样子,贴一下:

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_06

悔创阿里 + 对钱没有兴趣

这位更是大师级。

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_07

创建阿里巴巴是人生最大的错误。

真的,你哪怕不说「最大」两个字,我都不会笑得这么大声 🤣🤣🤣

你以为完了?

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_08

「从来没碰过钱,对钱没有兴趣」,这甚至让旁边的撒贝宁没绷住。

估计这也为那句「北大还行」提供了不少灵感。

这也不爽啊

然后就到我们今天的主角了。

最近因为小米汽车上市而频上热搜的雷军,没少被网友深挖。

例如被整理出了简历:

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_09

甚至被做成了 KT 版:

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_10

核心要素:雷军看完了爽文小说,吐槽道,这也不爽啊。

确实没有雷总的人生爽。

这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_11

确实,确实 ...

...

回归主线。

来一道和「小米」相关的面试算法原题。

题目描述

平台:LeetCode

题号:816

我们有一些二维坐标,如 "(1, 3)" 或 "(2, 0.5)",然后我们移除所有逗号,小数点和空格,得到一个字符串 S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。

原始的坐标表示法不会存在多余的零,所以不会出现类似于 "00", "0.0", "0.00", "1.0", "001", "00.01" 或一些其他更小的数来表示坐标。

此外,一个小数点前至少存在一个数,所以也不会出现 “.1” 形式的数字。

最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间(逗号之后)都有一个空格。

示例 1:

输入: "(123)"

输出: ["(1, 23)", "(12, 3)", "(1.2, 3)", "(1, 2.3)"]

示例 2:

输入: "(00011)"

输出:  ["(0.001, 1)", "(0, 0.011)"]

解释: 
0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。

示例 3:

输入: "(0123)"

输出: ["(0, 123)", "(0, 12.3)", "(0, 1.23)", "(0.1, 23)", "(0.1, 2.3)", "(0.12, 3)"]

示例 4:

输入: "(100)"

输出: [(10, 0)]

解释: 
1.0 是不被允许的。

提示:

  • 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_面试_12
  • S[0] = "(", S[S.length - 1] = ")", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。

枚举

我们先将原字符串 s 中的左右括号去掉,重新定义 s 为原字符串 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_面试_13,重新定义后的 s 长度为 n

随后枚举逗号的位置 idx,枚举范围为 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_14,含义为在 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_15

此时左边部分字符串为 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_16,右边部分字符串为 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_面试_17

实现一个搜索函数 List<String> search(int start, int end),该函数返回使用字符串 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_18

假设左边字符串 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_16 搜索结果为 A,右边字符串 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_面试_17 搜索结果为 B,根据「乘法原理」,可知所有实际方案为 (x, y) 其中 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_List_21这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_22

考虑如何实现 search 函数(假设入参函数 startend 对应的子串为 sub):枚举字符串追加小数点的位置 idx,枚举范围为 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_字符串_23,含义为在 这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_24

Java 代码:

class Solution {
    String s;
    public List<String> ambiguousCoordinates(String _s) {
        s = _s.substring(1, _s.length() - 1);
        int n = s.length();
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) { // 枚举逗号:在 i 的后面追加逗号
            List<String> a = search(0, i), b = search(i + 1, n - 1);
            for (String x : a) {
                for (String y : b) {
                    ans.add("(" + x + ", " + y + ")");
                }
            }
        }
        return ans;
    }
    List<String> search(int start, int end) {
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        if (start == end || s.charAt(start) != '0') ans.add(s.substring(start, end + 1));
        for (int i = start; i < end; i++) { // 枚举小数点:在 i 后面追加小数点
            String a = s.substring(start, i + 1), b = s.substring(i + 1, end + 1);
            if (a.length() > 1 && a.charAt(0) == '0') continue;
            if (b.charAt(b.length() - 1) == '0') continue;
            ans.add(a + "." + b);
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码:

class Solution {
public:
    string s;
    vector<string> ambiguousCoordinates(string _s) {
        s = _s.substr(1, _s.size() - 2);
        int n = s.size();
        vector<string> ans;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            vector<string> a = search(0, i), b = search(i + 1, n - 1);
            for (auto &x : a) {
                for (auto &y : b) {
                    ans.push_back("(" + x + ", " + y + ")");
                }
            }
        }
        return ans;
    }
    vector<string> search(int start, int end) {
        vector<string> ans;
        if (start == end || s[start] != '0') ans.push_back(s.substr(start, end - start + 1));
        for (int i = start; i < end; i++) {
            string a = s.substr(start, i - start + 1), b = s.substr(i + 1, end - i);
            if (a.size() > 1 && a[0] == '0') continue;
            if (b.back() == '0') continue;
            ans.push_back(a + "." + b);
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码:

class Solution:
    def ambiguousCoordinates(self, _s: str) -> List[str]:
        def search(s, start, end):
            ans = []
            if start == end or s[start] != '0':
                ans.append(s[start:end+1])
            for i in range(start, end):
                a, b = s[start:i+1], s[i+1:end+1]
                if len(a) > 1 and a[0] == '0':
                    continue
                if b[-1] == '0':
                    continue
                ans.append(f'{a}.{b}')
            return ans
        s = _s[1:len(_s)-1]
        n = len(s)
        ans = []
        for i in range(n - 1):
            a, b = search(s, 0, i), search(s, i + 1, n - 1)
            for x in a:
                for y in b:
                    ans.append(f'({x}, {y})')
        return ans

TypeScript 代码:

function ambiguousCoordinates(_s: string): string[] {
    function search(s: string, start: number, end: number): string[] {
        const ans = new Array<string>()
        if (start == end || s[start] != '0') ans.push(s.substring(start, end + 1))
        for (let i = start; i < end; i++) {
            const a = s.substring(start, i + 1), b = s.substring(i + 1, end + 1)
            if (a.length > 1 && a[0] == '0') continue
            if (b[b.length - 1] == '0') continue
            ans.push(a + '.' + b)
        }
        return ans
    }
    const s = _s.substring(1, _s.length - 1)
    const n = s.length
    const ans = new Array<string>()
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        const a = search(s, 0, i), b = search(s, i + 1, n - 1)
        for (const x of a) {
            for (const y of b) {
                ans.push('(' + x + ', ' + y + ')')
            }
        }
    }
    return ans
}
  • 时间复杂度:这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_25
  • 空间复杂度:这是雷军的简历,落魄时卡里只有冰冷的40亿_后端_25

最后

我是宫水三叶,每天都会分享算法知识,并和大家聊聊近期的所见所闻。

欢迎关注,明天见。