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1. 笔试题目解析与解题思路得物2026年春季校招笔试第二套题目主要考察应聘者的算法设计能力和编程基本功。这套题目包含3道编程题难度梯度合理覆盖了字符串处理、动态规划和图论等常见考点。作为参加过多次技术笔试的面试官我将从题目分析、解题思路和代码实现三个维度进行详细解读。1.1 第一题字符串模式匹配题目要求实现一个支持通配符的字符串匹配功能。其中?可以匹配任意单个字符*可以匹配任意长度字符串包括空串。这与LeetCode第44题高度相似属于经典的动态规划问题。核心解题思路是构建一个二维DP数组其中dp[i][j]表示模式串前i个字符是否能匹配文本串前j个字符。状态转移方程需要考虑三种情况当p[i-1] s[j-1]或p[i-1] ?时dp[i][j] dp[i-1][j-1]当p[i-1] *时dp[i][j] dp[i-1][j] || dp[i][j-1]其他情况为false边界条件处理空模式只能匹配空字符串连续的*可以合并处理def isMatch(s: str, p: str) - bool: m, n len(s), len(p) dp [[False]*(m1) for _ in range(n1)] dp[0][0] True for i in range(1, n1): if p[i-1] *: dp[i][0] dp[i-1][0] for i in range(1, n1): for j in range(1, m1): if p[i-1] s[j-1] or p[i-1] ?: dp[i][j] dp[i-1][j-1] elif p[i-1] *: dp[i][j] dp[i-1][j] or dp[i][j-1] return dp[n][m]注意实际笔试中需要处理大量边界case如空字符串、全*模式等。建议先写出转移方程再编码。1.2 第二题二叉树路径求和题目给定一棵二叉树和一个目标值要求找出所有从根节点到叶子节点的路径使得路径上节点值之和等于目标值。这是LeetCode第113题的变种考察树的深度优先遍历。解题关键步骤使用DFS遍历所有根到叶子的路径维护当前路径和路径和当到达叶子节点时检查sum是否等于target注意结果需要深拷贝当前路径class TreeNode: def __init__(self, val0, leftNone, rightNone): self.val val self.left left self.right right def pathSum(root: TreeNode, target: int) - List[List[int]]: res [] def dfs(node, path, curr_sum): if not node: return curr_sum node.val path.append(node.val) if not node.left and not node.right and curr_sum target: res.append(list(path)) dfs(node.left, path, curr_sum) dfs(node.right, path, curr_sum) path.pop() dfs(root, [], 0) return res优化点提前终止当curr_sum target时可提前返回适用于节点值均为正数的情况路径记录使用list会频繁拷贝可改用双端队列提高性能1.3 第三题图的最短路径题目给出一个带权有向图要求计算从起点到终点的最短路径且路径必须经过指定的中间节点。这是Dijkstra算法的进阶应用考察图论知识的灵活运用。分阶段解决方案计算起点到所有中间节点的最短路径计算各中间节点到终点的最短路径组合各段路径求最小值import heapq def shortestPath(graph, start, end, intermediates): # 构建邻接表 adj defaultdict(list) for u, v, w in graph: adj[u].append((v, w)) def dijkstra(src): dist {node: float(inf) for node in adj} dist[src] 0 heap [(0, src)] while heap: d, u heapq.heappop(heap) if d dist[u]: continue for v, w in adj[u]: if dist[v] dist[u] w: dist[v] dist[u] w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist # 阶段1起点到所有中间点 start_dist dijkstra(start) # 阶段2各中间点到终点 end_dist {} for mid in intermediates: end_dist[mid] dijkstra(mid) # 组合结果 min_path float(inf) for mid in intermediates: if start_dist[mid] ! float(inf) and end_dist[mid][end] ! float(inf): min_path min(min_path, start_dist[mid] end_dist[mid][end]) return min_path if min_path ! float(inf) else -1实际笔试时要注意处理节点不可达的情况考虑中间点顺序是否重要大型图需要优化存储稀疏图用邻接表2. 笔试技巧与时间管理2.1 题目难度评估策略在有限时间内通常2-3小时建议采用以下策略快速浏览所有题目标注预期耗时先完成最有把握的题目中等难度题目争取部分分数难题放在最后至少写出思路以本次笔试为例字符串匹配中等20分钟二叉树路径简单15分钟图的最短路径困难35分钟2.2 代码编写规范笔试评分会考察变量命名合理性边界条件处理代码可读性注释说明关键步骤建议模板# 函数功能说明 # param 参数说明 # return 返回值说明 def func(): # 步骤1注释 ... # 步骤2注释 ...2.3 测试用例设计必须自测的case类型空输入极端值如超大输入常规功能验证特殊场景如全相同字符例如字符串匹配题assert isMatch(, ) True assert isMatch(aa, *) True assert isMatch(cb, ?a) False assert isMatch(adceb, *a*b) True3. 核心算法深度解析3.1 动态规划优化技巧对于字符串匹配问题空间复杂度可优化为O(n)def isMatch(s: str, p: str) - bool: m, n len(s), len(p) dp [False]*(m1) dp[0] True for i in range(1, n1): new_dp [False]*(m1) if p[i-1] *: new_dp[0] dp[0] for j in range(1, m1): if p[i-1] s[j-1] or p[i-1] ?: new_dp[j] dp[j-1] elif p[i-1] *: new_dp[j] dp[j] or new_dp[j-1] dp new_dp return dp[m]3.2 二叉树遍历的迭代实现笔试中递归可能栈溢出建议掌握迭代写法def pathSum(root: TreeNode, target: int) - List[List[int]]: if not root: return [] res [] stack [(root, [root.val], root.val)] while stack: node, path, curr_sum stack.pop() if not node.left and not node.right and curr_sum target: res.append(path) if node.right: stack.append((node.right, path[node.right.val], curr_sumnode.right.val)) if node.left: stack.append((node.left, path[node.left.val], curr_sumnode.left.val)) return res3.3 Dijkstra算法的正确性证明为什么Dijkstra算法不能处理负权边贪心选择性质依赖非负权假设负权边可能导致已确定最短路径的节点需要更新示例A-B(1), A-C(3), B-C(-2)按Dijkstra会先确定B的最短路径为1但实际上通过B到C的路径更短(1-2-1)替代方案Bellman-Ford算法O(VE)时间复杂度可处理负权SPFA算法队列优化的Bellman-Ford4. 常见错误与调试技巧4.1 字符串匹配易错点模式串开头的多个*处理不当错误示例isMatch(abc, **a)应返回True忘记初始化dp[0][0] True二维数组行列定义混淆m vs n调试建议打印DP表格可视化匹配过程对小样例手动计算验证4.2 二叉树遍历陷阱路径记录未深拷贝# 错误写法 res.append(path) # 后续修改会影响已存储结果 # 正确写法 res.append(list(path))节点值可能为负数不能提前剪枝空树未特殊处理4.3 图算法注意事项优先队列未处理重复节点# 必须跳过已确定最短路径的节点 if d dist[u]: continue邻接表构建错误单向/双向边未处理不可达情况返回-1或特殊值调试方法打印各点最短距离表可视化小规模图的执行过程5. 进阶学习建议5.1 字符串匹配算法扩展KMP算法O(n)时间复杂度核心思想部分匹配表PMT应用场景无通配符的精确匹配正则表达式引擎实现Thompson NFA构造法回溯和记忆化优化5.2 树形问题变种路径总和III任意节点起止前缀和哈希表解法序列化和反序列化二叉树前序遍历特殊分隔符最近公共祖先LCA递归分治解法5.3 图论专题突破Floyd-Warshall算法全源最短路径动态规划三循环实现A*搜索算法启发式函数设计游戏寻路应用网络流算法Ford-Fulkerson方法最大流最小割定理6. 面试准备策略6.1 刷题路线图基础阶段2周数组/字符串操作基本数据结构实现进阶阶段3周动态规划经典模型图论基础算法冲刺阶段1周公司真题训练模拟面试演练6.2 白板编程训练规范书写预留函数签名空间分步骤注释边写边讲明确变量含义解释算法选择理由测试用例主动提出验证方案讨论边界情况6.3 系统设计基础虽然笔试侧重算法但面试可能涉及设计模式应用观察者模式工厂方法模式分布式概念CAP理论一致性哈希数据库知识索引原理事务隔离级别 动态规划与图论：得物校招笔试算法题解析
1. 笔试题目解析与解题思路得物2026年春季校招笔试第二套题目主要考察应聘者的算法设计能力和编程基本功。这套题目包含3道编程题难度梯度合理覆盖了字符串处理、动态规划和图论等常见考点。作为参加过多次技术笔试的面试官我将从题目分析、解题思路和代码实现三个维度进行详细解读。1.1 第一题字符串模式匹配题目要求实现一个支持通配符的字符串匹配功能。其中?可以匹配任意单个字符*可以匹配任意长度字符串包括空串。这与LeetCode第44题高度相似属于经典的动态规划问题。核心解题思路是构建一个二维DP数组其中dp[i][j]表示模式串前i个字符是否能匹配文本串前j个字符。状态转移方程需要考虑三种情况当p[i-1] s[j-1]或p[i-1] ?时dp[i][j] dp[i-1][j-1]当p[i-1] *时dp[i][j] dp[i-1][j] || dp[i][j-1]其他情况为false边界条件处理空模式只能匹配空字符串连续的*可以合并处理def isMatch(s: str, p: str) - bool: m, n len(s), len(p) dp [[False]*(m1) for _ in range(n1)] dp[0][0] True for i in range(1, n1): if p[i-1] *: dp[i][0] dp[i-1][0] for i in range(1, n1): for j in range(1, m1): if p[i-1] s[j-1] or p[i-1] ?: dp[i][j] dp[i-1][j-1] elif p[i-1] *: dp[i][j] dp[i-1][j] or dp[i][j-1] return dp[n][m]注意实际笔试中需要处理大量边界case如空字符串、全*模式等。建议先写出转移方程再编码。1.2 第二题二叉树路径求和题目给定一棵二叉树和一个目标值要求找出所有从根节点到叶子节点的路径使得路径上节点值之和等于目标值。这是LeetCode第113题的变种考察树的深度优先遍历。解题关键步骤使用DFS遍历所有根到叶子的路径维护当前路径和路径和当到达叶子节点时检查sum是否等于target注意结果需要深拷贝当前路径class TreeNode: def __init__(self, val0, leftNone, rightNone): self.val val self.left left self.right right def pathSum(root: TreeNode, target: int) - List[List[int]]: res [] def dfs(node, path, curr_sum): if not node: return curr_sum node.val path.append(node.val) if not node.left and not node.right and curr_sum target: res.append(list(path)) dfs(node.left, path, curr_sum) dfs(node.right, path, curr_sum) path.pop() dfs(root, [], 0) return res优化点提前终止当curr_sum target时可提前返回适用于节点值均为正数的情况路径记录使用list会频繁拷贝可改用双端队列提高性能1.3 第三题图的最短路径题目给出一个带权有向图要求计算从起点到终点的最短路径且路径必须经过指定的中间节点。这是Dijkstra算法的进阶应用考察图论知识的灵活运用。分阶段解决方案计算起点到所有中间节点的最短路径计算各中间节点到终点的最短路径组合各段路径求最小值import heapq def shortestPath(graph, start, end, intermediates): # 构建邻接表 adj defaultdict(list) for u, v, w in graph: adj[u].append((v, w)) def dijkstra(src): dist {node: float(inf) for node in adj} dist[src] 0 heap [(0, src)] while heap: d, u heapq.heappop(heap) if d dist[u]: continue for v, w in adj[u]: if dist[v] dist[u] w: dist[v] dist[u] w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist # 阶段1起点到所有中间点 start_dist dijkstra(start) # 阶段2各中间点到终点 end_dist {} for mid in intermediates: end_dist[mid] dijkstra(mid) # 组合结果 min_path float(inf) for mid in intermediates: if start_dist[mid] ! float(inf) and end_dist[mid][end] ! float(inf): min_path min(min_path, start_dist[mid] end_dist[mid][end]) return min_path if min_path ! float(inf) else -1实际笔试时要注意处理节点不可达的情况考虑中间点顺序是否重要大型图需要优化存储稀疏图用邻接表2. 笔试技巧与时间管理2.1 题目难度评估策略在有限时间内通常2-3小时建议采用以下策略快速浏览所有题目标注预期耗时先完成最有把握的题目中等难度题目争取部分分数难题放在最后至少写出思路以本次笔试为例字符串匹配中等20分钟二叉树路径简单15分钟图的最短路径困难35分钟2.2 代码编写规范笔试评分会考察变量命名合理性边界条件处理代码可读性注释说明关键步骤建议模板# 函数功能说明 # param 参数说明 # return 返回值说明 def func(): # 步骤1注释 ... # 步骤2注释 ...2.3 测试用例设计必须自测的case类型空输入极端值如超大输入常规功能验证特殊场景如全相同字符例如字符串匹配题assert isMatch(, ) True assert isMatch(aa, *) True assert isMatch(cb, ?a) False assert isMatch(adceb, *a*b) True3. 核心算法深度解析3.1 动态规划优化技巧对于字符串匹配问题空间复杂度可优化为O(n)def isMatch(s: str, p: str) - bool: m, n len(s), len(p) dp [False]*(m1) dp[0] True for i in range(1, n1): new_dp [False]*(m1) if p[i-1] *: new_dp[0] dp[0] for j in range(1, m1): if p[i-1] s[j-1] or p[i-1] ?: new_dp[j] dp[j-1] elif p[i-1] *: new_dp[j] dp[j] or new_dp[j-1] dp new_dp return dp[m]3.2 二叉树遍历的迭代实现笔试中递归可能栈溢出建议掌握迭代写法def pathSum(root: TreeNode, target: int) - List[List[int]]: if not root: return [] res [] stack [(root, [root.val], root.val)] while stack: node, path, curr_sum stack.pop() if not node.left and not node.right and curr_sum target: res.append(path) if node.right: stack.append((node.right, path[node.right.val], curr_sumnode.right.val)) if node.left: stack.append((node.left, path[node.left.val], curr_sumnode.left.val)) return res3.3 Dijkstra算法的正确性证明为什么Dijkstra算法不能处理负权边贪心选择性质依赖非负权假设负权边可能导致已确定最短路径的节点需要更新示例A-B(1), A-C(3), B-C(-2)按Dijkstra会先确定B的最短路径为1但实际上通过B到C的路径更短(1-2-1)替代方案Bellman-Ford算法O(VE)时间复杂度可处理负权SPFA算法队列优化的Bellman-Ford4. 常见错误与调试技巧4.1 字符串匹配易错点模式串开头的多个*处理不当错误示例isMatch(abc, **a)应返回True忘记初始化dp[0][0] True二维数组行列定义混淆m vs n调试建议打印DP表格可视化匹配过程对小样例手动计算验证4.2 二叉树遍历陷阱路径记录未深拷贝# 错误写法 res.append(path) # 后续修改会影响已存储结果 # 正确写法 res.append(list(path))节点值可能为负数不能提前剪枝空树未特殊处理4.3 图算法注意事项优先队列未处理重复节点# 必须跳过已确定最短路径的节点 if d dist[u]: continue邻接表构建错误单向/双向边未处理不可达情况返回-1或特殊值调试方法打印各点最短距离表可视化小规模图的执行过程5. 进阶学习建议5.1 字符串匹配算法扩展KMP算法O(n)时间复杂度核心思想部分匹配表PMT应用场景无通配符的精确匹配正则表达式引擎实现Thompson NFA构造法回溯和记忆化优化5.2 树形问题变种路径总和III任意节点起止前缀和哈希表解法序列化和反序列化二叉树前序遍历特殊分隔符最近公共祖先LCA递归分治解法5.3 图论专题突破Floyd-Warshall算法全源最短路径动态规划三循环实现A*搜索算法启发式函数设计游戏寻路应用网络流算法Ford-Fulkerson方法最大流最小割定理6. 面试准备策略6.1 刷题路线图基础阶段2周数组/字符串操作基本数据结构实现进阶阶段3周动态规划经典模型图论基础算法冲刺阶段1周公司真题训练模拟面试演练6.2 白板编程训练规范书写预留函数签名空间分步骤注释边写边讲明确变量含义解释算法选择理由测试用例主动提出验证方案讨论边界情况6.3 系统设计基础虽然笔试侧重算法但面试可能涉及设计模式应用观察者模式工厂方法模式分布式概念CAP理论一致性哈希数据库知识索引原理事务隔离级别