程序员|八股文里也有真正的技术？

科叼

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在国内的面试环境下，相信很多人都有背八股文找工作的经历。

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但大部分人看完后，其实很多可能没有完全理解八股文中包含的技术和知识。

仅仅可能是背下来，或者只有浮于表面的理解，如果面试官多问一层，又或者换个角度去问。

我们往往就不知道该怎么回答了。


而且当我们应付掉面试，找到工作之后：

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这些八股文知识点，很快就会忘记。

因为之前的这些内容，都是靠短期记忆的，并没有完全理解相关技术知识。

而且等到后面的工作中，一定会暴露出问题：

比如写出技术BUG，或者遇到性能问题无法优化等。


所以我们得想办法把八股文中的技术学明白才行。

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其实我们会发现，八股文中的每一条结论，其背后都会有复杂且丰富的问题场景。

还有对应的问题思考解决过程。

这才是这些技术问题的真正价值所在。

如果只是单靠八股文，我们无法培养出工程师的思维和能力。

工程师的价值在于解决问题，你能解决的问题越复杂，就越有价值。

所以，我们需要培养解决问题的能力。

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最好的方式就是参与到问题的解决过程中，学习问题是如何被别人解决的。

然后模仿/借鉴这些问题解决的思路，运用到自己的应用实践中去。

总结一下：

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我们要在八股文表面技术之上，弄清楚问题的来龙去脉，然后学习问题的解决思路，并有意识的运用起来。

反正就是：我们学习八股文，不在于学一个技术结论，而在于学习每个问题以及其产生结论的思考过程。


<顺便吆喝一句，技术大厂年前捞人，前后端测试→集会，感兴趣试试，待遇给的还可以~>


每日一题
题目描述

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给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长。

示例 1：

1. 输入: s = "abcabcbb"
   
2. 
   
3. 输出: 3

复制代码

示例 2：

1. 输入: s = "bbbbb"
   
2. 输出: 1

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示例 3：

1. > 输入: s = "pwwkew"
   
2. 
   
3. 输出: 3

复制代码

解题思路
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给定一个字符串s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

定义一个 map 数据结构存储，其中 key 值为字符，value 值为字符位置 +1，加 1 表示从字符位置后一个才开始不重复。

定义不重复子串的开始位置为 start，结束位置为 end。

随着 end 不断遍历向后，会遇到与 [start, end] 区间内字符相同的情况。

此时将字符作为 key 值，获取其 value 值。

并更新 start，此时 [start, end] 区间内不存在重复字符。

代码实现

Java代码：

1. class Solution {
   
2.     public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
   
3.         int n = s.length(), result = 0;
   
4.         Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
   
5.         for (int end = 0, start = 0; end < n; end++) {
   
6.             char c = s.charAt(end);
   
7.             if (map.containsKey(c)) {
   
8.                 start = Math.max(map.get(c), start);
   
9.             }
   
10.             result = Math.max(result, end - start + 1);
    
11.             map.put(s.charAt(end), end + 1);
    
12.         }
    
13.         return result;
    
14.     }
    
15. }

复制代码

Python代码：

1. class Solution:
   
2.     def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
   
3.         n = len(s)
   
4.         result = 0
   
5.         char_map = {}
   
6.         start = 0
   
7.         
   
8.         for end in range(n):
   
9.             c = s[end]
   
10.             if c in char_map:
    
11.                 start = max(char_map[c], start)
    
12.             result = max(result, end - start + 1)
    
13.             char_map[c] = end + 1
    
14.         
    
15.         return result

复制代码

Go代码：

1. func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
   
2. n := len(s)
   
3. result := 0
   
4. charMap := make(map[rune]int)
   
5. start := 0
   
6. 
   
7. for end, c := range s {
   
8.   if index, found := charMap[c]; found {
   
9.    start = max(index, start)
   
10.   }
    
11.   result = max(result, end-start+1)
    
12.   charMap[c] = end + 1
    
13. }
    
14. 
    
15. return result
    
16. }
    
17. 
    
18. func max(a, b int) int {
    
19. if a > b {
    
20.   return a
    
21. }
    
22. return b
    
23. }

复制代码

复杂度分析：

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时间复杂度 O(N) ：

其中 N 为字符串长度。
空间复杂度 O(1)

——转载自作者：程序员飞鱼