蚂蚁金服笔试真题:如何防止重复请求?两数之和求解?

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蚂蚁金服笔试真题:如何防止重复请求?两数之和求解?

也许你我素未谋面,但很可能相见恨晚,我是前端胖头鱼

前言

胖头鱼最近在整理一些以往亲身经历的面试真题时,发现了两道很有意思的题目,来自蚂蚁金服某次在线笔试。如何防止重复发送请求? 有没有发现平时的业务也会有类似的场景需要处理?看来蚂蚁还是将题目与实际业务结合了。两数之和,用减法做加法。

如何防止重复发送请求?

问题: 业务需求中,经常有只需要请求一次,以防止用户重复点击行为导致的触发重复请求。

传递请求方法(执行后返回promise),返回一个新方法。连续触发时,只执行一次。

// 示例
let count = 1;
let promiseFunction = () =>
  new Promise(rs =>
    window.setTimeout(() => {
      rs(count++);
    })
  );
let firstFn = firstPromise(promiseFunction);
firstFn().then(console.log); // 1
firstFn().then(console.log); // 1
firstFn().then(console.log); // 1
复制代码

题目解析

题目的愿意是阻止重复发送请求firstFn执行的回调复用这一个请求的结果,那么实现就很简单啦!可以将请求的实例先存储起来,而成功和失败内部都可以感知到,进而将其重新置空,接受下一次请求。


function firstPromise(promiseFunction) {
  let p = null;
  return function (...args) {
    // 请求的实例,已存在意味着正在请求中,直接返回实例,不触发新的请求
    return p
      ? p
      // 否则发送请求,且在finally时将p置空,那么下一次请求可以重新发起
      : (p = promiseFunction.apply(this, args).finally(() => (p = null)));
  };
}

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测试一下

let count = 1;
let promiseFunction = () =>
  new Promise((rs) =>
    setTimeout(() => {
      rs(count++);
    }, 1000)
  );
let firstFn = firstPromise(promiseFunction);
firstFn().then(console.log); // 1
firstFn().then(console.log); // 1
firstFn().then(console.log); // 1

setTimeout(() => {
  firstFn().then(console.log); // 2
  firstFn().then(console.log); // 2
  firstFn().then(console.log); // 2
}, 3000);

复制代码

可以看到虽然我们调用了firstFn6次,但是实际请求只发生了两次(因为count只由1变成了2),恭喜,蚂蚁的笔试题第一道你通过了。

两数之和

两数之和。一道leetCode原题,我当时想都没想就直接双层循环了事,结果可想而知,题目是解出来了,但明显不是面试官想要的...

来看看题目:

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1:

输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
输出:[0,1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。
示例 2:

输入:nums = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]
示例 3:

输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]
 

提示:

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n^2) 的算法吗?

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"憨厚"直觉法

看到这个题目我心里窃喜,居然面这么简单的题目,😋嘿嘿。双层循环不就出来了么。

const twoSum = (nums, target) => {
  const len = nums.length
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    // 同一个元素在答案里不能重复出现所以j = i + 1
    for (let j = i + 1; j < len ; j++) {
      // 找到答案,return
      if (nums[ i] + nums[ j ] === target) {
        return [ i, j ]
      }
    }
  }
}

复制代码

万万没想到,居然通过了所有case...

憨厚直觉法有什么缺点呢?

进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n^2) 的算法吗?,题目的最后提醒我们有没有时间复杂度小于O(n^2)的算法,就是说还有更优解。

面试官看到这双层循环(时间复杂度为O(n^2)),印象肯定就不太好了,所以一旦实际面试中写出了双层,甚至是n层循环,一定要停住脚步,思考用空间换时间。

"Map"空间换时间法

以这道题为例,是可以用一次循环搞定的,只要将加法变成减法,把遍历过的值用一个对象sumCache存起来,遍历过程中看看sumCache是否存在当前值的差值,有直接返回即结束。

画个图一起试试看:

输入:[2,7,11,15]

第一步: 读取2, sumCache是空的,将2作为key,索引0作为值存入sumCache

第二步:读取7,发现目标值9 - 7 = 2,2存在于sumCache中,那么将0和1索引直接返回

是不是感觉map法很简单明了,比for循环爽多了

const twoSum = (nums, target) => {
  const len = nums.length
  const sumCache = {}

  for (let i = 0; i < len; i++) {
    const value = nums[ i ]
    // 计算差值
    const diff = target - value
    // 如果差值已经存在过,直接返回对应的索引
    if (typeof sumCache[ diff ] !== 'undefined') {
      return [ sumCache[ diff ], i ]
    } else {
      // 否则存起来
      sumCache[ value ] = i
    }
  }
}

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空间换时间的方法,瞬间将时间减少近一半以上,稍微牺牲了一点空间,不过这一定是面试官更想看到的答案噢

结尾

希望能一直给大家分享实用、基础、进阶的知识点,一起早早下班,快乐摸鱼。

期待你在掘金关注我:前端胖头鱼,也可以在公众号里找到我:前端胖头鱼

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