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Python自动化测试笔试面试题精选

861 次  2020-08-05  分类 : 人工智能

前言

随着行业的发展,编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题,主要考察以下几点。

  • 基本编码能力及思维逻辑
  • 基本数据结构(顺序表、链表、队列、栈、二叉树)
  • 基本算法(排序、查找、递归)及时间复杂度

除基本算法之外,笔试面试中经常会考察以下三种思想:

  • 哈希
  • 递归
  • 分治

哈希

哈希即Python中的映射类型,字典和集合,键值唯一,查找效率高,序列(列表、元祖、字符串)的元素查找时间复杂度是O(n),而字典和集合的查找只需要O(1)。
因此哈希在列表问题中主要有两种作用:

去重

优化查找效率

例题1:列表去重#

列表去重在不考虑顺序的情况下可以直接使用set()转换(转换后会自动排序),需要保持顺序可以使用字典构建的fromkeys()方法,利用字典键值的唯一性去重。

不考虑顺序:

l = [2,1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1]
result = list(set(l))
print(result)

运行结果:

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

考虑顺序:

l = [2,1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1]
result = list({}.fromkeys(l).keys())
print(result)

运行结果:

[2, 1, 3, 4, 5, 6]

例题2:分组

一串字母数字组合的字符串,找出相同的字母或数字,并按照个数排序。

l = [1,2,3,'a','b','c',1,2,'a','b',3,'c','d','a','b',1]
set1 = set(l)
result = [(item, l.count(item)) for item in set1]
result.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
print(result)

这里使用哈希的键值不重复性。当然也可以使用python自带的groupby函数,代码如下:

from itertools import groupby

l = [1,2,3,'a','b','c',1,2,'a','b',3,'c','d','a','b',1]
l.sort(key=lambda x: str(x)) # 分组前需要先排序
result = []
for item, group in groupby(l, key=lambda x: str(x)):
  result.append((item, len(list(group))))
result.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
print(result)

例题3:海量数据找出top K的数据#

对于小数据量可以使用排序+切片,而对于海量数据,需要考虑服务器硬件条件。即要考虑时间效率,也要考虑内存占用,同时还要考虑数据特征。如果大量的重复数据,可以先用哈希进行去重来降低数据量。

这里我们使用生成器生成1000万个随机整数,求最大的1000个数,生成随机数的代码如下:

import random
import time
n = 10000 * 1000
k = 1000
print(n)
def gen_num(n):
  for i in range(n):
    yield random.randint(0, n)
l = gen_num(n)

不限内存可以直接使用set()去重+排序

start = time.time()
l = list(set(l))
result = l[-k:]
result.reverse()
print(time.time()-start)

1000w个数据会全部读入内存,set后列表自动为递增顺序,使用切片取-1000到最后的即为top 1000的数

使用堆排可以节省一些内存

start = time.time()
result = heapq.nlargest(k, l)
print(time.time()-start)

这里是用来Python自带的堆排库heapq。使用nlargest(k,l)可以取到l序列,最大的k个数。

较小内存可以分治策略,使用多线程对数据进行分组处理(略)

例题4:两数之和#

l=[1,2,3,4,5,6,7,8] 数据不重复,target=6,快速找出数组中两个元素之和等于target 的数组下标。

注意,不要使用双重循环,暴力加和来和target对比,正确的做法是单层循环,然后查找target与当前值的差,是否存在于列表中。

但是由于列表的in查询时间复杂度是O(n),即隐含了一层循环,这样效率其实和双重循环是一样的,都是O(n^2)。

这里就可以使用哈希来优化查询差值是否在列表中操作,将O(n)降为O(1),因此总体的效率就会变成O(n^2)->O(n)。

l = [1,2,3,4,5,6,7,8]
set1 = set(list1)  # 使用集合已方便查找
target = 6

result = []
for a in list1:
  b = target - a
  if a < b < target and b in set1:  # 在集合中查找,为避免重复,判断a为较小的那个值
    result.append((list1.index(a), list1.index(b)))  # 列表index取下标的操作为O(1) 
print(result)

递归问题

递归是一种循环调用自身的函数。可以用于解决以下高频问题:

  • 阶乘
  • 斐波那切数列
  • 跳台阶、变态跳台阶
  • 快速排序
  • 二分查找
  • 二叉树深度遍历(前序、中序、后序)
  • 求二叉树深度
  • 平衡二叉树判断
  • 判断两颗树是否相同

递归是一种分层推导解决问题的方法,是一种非常重要的解决问题的思想。递归可快速将问题层级化,简单化,只需要考虑出口和每层的推导即可。

如阶乘,要想求n!,只需要知道前一个数的阶乘(n-1)!,然后乘以n即可,因此问题可以转为求上一个数的阶乘,依次向前,直到第一个数。

举个通俗的例子:

A欠你10万,但是他没那么多钱,B欠A 8万,C欠B 7万 C现在有钱。因此你要逐层找到C,一层一层还钱,最后你才能拿到属于你的10万。

到此这篇关于Python自动化测试笔试面试题精选的文章就介绍到这了,更多相关Python自动化测试笔试面试时常见的编程题内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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