字节跳动2019春招研发部分python编程题汇总

下面我将详细讲解“字节跳动2019春招研发部分python编程题汇总”的完整攻略，过程中包含两条示例说明。

概述

“字节跳动2019春招研发部分python编程题汇总”包含15道Python编程题，难度不等，需要掌握Python基础和常见算法，具有较高的考察难度和实际工作中Python编程能力的要求。

准备工作

在开始做题前，需要准备好Python的开发环境，推荐使用Python 3.x版本，并安装好相关的Python库，如numpy、pandas等。此外，还需要熟悉Python基础语法和常用算法，如排序、查找、递归等。

题目分析

在做题时，需要先仔细读题分析题目要求和数据输入输出格式。对于数据输入输出格式，通常会给出示例。下面以第2道题“两个有序数组的中位数”为例，进行题目分析。

题目描述：

给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。

请找出两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。

你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。

示例：

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

则中位数是 2.0

题目分析：

首先，该题要求两个有序数组的中位数，考虑到是两个有序数组，需要用到排序算法，可以考虑合并排序。但合并排序的时间复杂度为 O(m+n)，不符合要求。

其次，题目要求时间复杂度为 O(log(m+n))，因此需要采用二分查找算法。可以考虑在两个有序数组中取出一定数量（k/2）的元素进行比较，若两个数组中位数的值相等，则直接返回该值；否则将小的一组中位数和大的一组前k/2个元素进行比较，继续进行二分查找。

示例代码：

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        # 保证 nums1 的长度小于 nums2，减小时间复杂度
        if len(nums1) > len(nums2):
            nums1, nums2 = nums2, nums1
        m, n = len(nums1), len(nums2)
        # 计算中位数的下标
        k = (m + n + 1) // 2
        # 初始化两个有序数组的起始位置
        left, right = 0, m
        while left < right:
            # 将数组按照中位数左右两部分分别比较
            i = (left + right) // 2
            j = k - i
            if nums1[i] < nums2[j-1]:
                # nums1 中位数太小，左边界向右移动
                left = i + 1
            else:
                # nums1 中位数太大，右边界向左移动
                right = i
        # 找到中位数的位置
        i = left
        j = k - i
        # 比较 nums1 和 nums2 两个数组的前 k/2 个元素
        nums1_left, nums2_left = nums1[i-1] if i > 0 else float('-inf'), nums2[j-1] if j > 0 else float('-inf')
        nums1_right, nums2_right = nums1[i] if i < m else float('inf'), nums2[j] if j < n else float('inf')
        # 判断奇偶性并计算中位数
        if (m + n) % 2 == 1:
            return max(nums1_left, nums2_left)
        else:
            return (max(nums1_left, nums2_left) + min(nums1_right, nums2_right)) / 2

总结

以上就是对“字节跳动2019春招研发部分python编程题汇总”的详细攻略。在做题时需要仔细分析题目要求和数据输入输出格式，掌握好Python基础和常用算法，利用题目示例进行演练练习。同时，在代码实现时也需要注意代码的鲁棒性和优化，符合时间和空间复杂度要求。