小红书杀疯了！现在想进小红书，都会被问到哪些内容？

大家好，我是土哥，一位被大数据开发耽误的歌手。

这两天，小红书的程序员们怕是夜不能寐，白天维护国内环境稳定，到了晚上还得陪着众多漂亮国的网友。

这事说来话长，咱们长话短说。

由于 TikTok 在美国即将面临禁令，许多美国用户为了避免 Tiktok 被封掉导致账户无法使用，因此他们转向了其他中国社交媒体平台，如小红书, 同时自称为：TikTok Refugee ~

这下可不得了了，这两天直接在 APP Store 上面把小红书的下载量干到了第一。

打开小红书，你会发现，全都是外国网友，一个个点赞，评论非常多，我都以为自己在使用国外软件，哈哈。

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xhs目前的状态就是国内外帖子并存，不知道后续是否会做隔离方案？

用户增长、流量暴增，带动小红书股价上涨的同时，对内部程序员的要求也必然会更高，需要他们在维持生态稳定、性能优化、异常监控等多方面做到更好更严谨，对未来的招聘流程，想必也会把控更严格，优中择优。后续有想法面xhs的小伙伴，要做好心理准备啦。

这里给大家分享三道大数据岗位，小红书之前考过的算法题，要求 30 分钟写完!!!

各位小伙伴们也可以测一下是否能在规定时间内搞定这3题。

算法题

面试官：1 写一个算法吧，求两数之和

解题思路：

创建一个哈希表，对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，然后将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

使用哈希表，可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N) 降低到 O(1)。

class Solution {
   public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
       Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
       for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
           if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
               return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
           }
           hashtable.put(nums[i], i);
       }
       return new int[0];
   }
}

复杂度分析:

时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x，我们可以O(1) 地寻找 target - x。

空间复杂度：O(N)，其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。

面试官：2 再写个三数之和

解题思路：

ArrayList 集合 + 排序 + 双指针

先创建集合 ArrayList。
判断数组长度小于3，返回定义的集合。
对数组排序 Arrays.sort(nums);
for循环遍历数组；
判断，当nums[i] >0 返回 break；因为nums[i] 大于0了，后面的都大于0了
判断当nums[i] ==nums[i-1],continue;
定义双指针 L = i+1; R = len-1;
while(R>L) 定义 sum = nums[i] + nums[L] + nums[R];
判断当sum == 0, 将三个数封装成集合，装进 listArray.
当 sum > 0,证明R 往后更大，所以 R--；
当 sum < 0,证明 R已经是最大了，L应该往右移，L++。
返回 listArray

class Solution {
    
    //nums = [-1,0,1,2,-1,-4] ,[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
    
    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        
        // 1 新建 list 集合
        List<List<Integer>> listArray = new ArrayList<>();
        
        // 2 条件判断
        
        if(nums ==null || nums.length<3){
            return listArray;
        }
        
        //3 排序 [-4,-1,-1,0,1,2]
        Arrays.sort(nums);
        
        int len = nums.length;
        
        // 4 for 循环遍历
        for(int i =0;i<len;i++){
            if(nums[i]>0) break;
            if(i>0 && nums[i] == nums[i-1]) continue;
            // 5 定义双指针
             int L = i+1;
             int R = len-1;
            while(R>L){
                int sum = nums[i] + nums[L] + nums[R];
                // 6 判断 sum ==0
                if(sum ==0){
                    listArray.add(Arrays.asList(nums[i],nums[L],nums[R]));
                    while(L<R && nums[L] ==nums[L+1]) L++;
                    while(L<R && nums[R] == nums[R-1]) R--;
                    L++;
                    R--;
                }
                if(sum >0){
                 R--;   
                }
                if(sum <0){
                    L++;
                }
            }
        }
         return listArray;   
    }
}

时间复杂度：O(n^2)

3 面试官：看时间充沛，再来一道，求数组中递增子序列，数组中最多可以除去一个数字

举例：

（1）输入：1,3,6,2,7,5 输出：4

含义：当去除2时，最大递增子序列长度为1,3,6,7，所以长度为 4

（1）输入：1,3,8,2,6,5,7,9,3,11,1,2,3,4,3,5,6,7,8 输出：8

含义：当去除数字 3 时，最大长度为1,2,3,4,5,6,7,8 所以长度为8

解题思路：

该题的做法就是，定义最大递增长度初始值 max = 0，同时定义累加器初始值 count = 1, 并定义开关初始值 flag = 0, 因为题目要求最多只能去除一个数字，所以让 flag 刚开始为0，当遇到要去除的数字时，flag ++，然后判断 flag <=1 里面的逻辑即可。

代码如下：

    public static int test(int[] nums){
        if(nums.length==0||nums==null){
            return 0;
        }
        // 累加器初始值为 1
        int count = 1;
        // 定义最大递增序列初始值为 1
        int max = 1;
        // 定义开关 flag 初始值为 0
        int flag = 0;
        
        for(int i=1;i<nums.length;i++){
            if(flag<=1){
                if(nums[i] - nums[i-1] >0){
                    count++;
                }else {
                    if (i==nums.length-1) {
                        break;
                    }
                    if(nums[i+1]-nums[i-1]>0&&nums[i] - nums[i-1]<=0){
                        flag++;
                    }else {
                        count = 1;
                    }
                }
            }else{
                flag = 0;
                count = 1;
            }
            max = Math.max(count,max);
        }
        return  max;
    }

以上就是本次分享的面试内容~