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前端面试题设计-贪心算法和回溯算法 在面试过程中，贪心算法和回溯算法是一种常见的问题，了解这些算法的思想和应用场景对于前端开发者来说非常重要。 一、贪心算法 贪心算法是一种算法设计思想，其期待每一个阶段都是局部最优的选择，从而达到全局最优，但是结果并不一定是最优的。贪心算法通常用于解决一些优化问题，例如零钱兑换问题。在这个问题中，如果我们有1元、2元、5元的钱币数张，用于兑换一定的金额，但是要求兑换的钱币张数最少。如果现在我们要兑换11元，按照贪心算法的思想，先选择面额最大的5元钱币进行兑换，那么就得到11 = 5 + 5 + 1的选择，这种情况是最优的。 但是，如果我们手上钱币的面额为1、3、4，想要兑换6元，按照贪心算法的思路，我们会6 = 4 + 1 + 1这样选择，这种情况结果就不是最优的选择。从上面例子可以看到，贪心算法存在一些弊端。 使用贪心算法的场景都具有两个特性：贪心选择和最优子结构。贪心选择是指某一个问题的整体最优解可以通过一系列局部的最优解的选择达到，并且每次做出的选择可以依赖以前做出的选择，但不需要依赖后面需要做出的选择。最优子结构是指如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，则此问题具备最优子结构的性质。 二、回溯算法 回溯算法是一种渐进式寻找并构建问题解决方式的策略。回溯算法会先从一个可能的工作开始解决问题，如果不行，就回溯并选择另一个动作，知道将问题解决。使用回溯算法的问题具有三个特性：有很多路，例如一个矩阵的方向或者树的路径，在这些的路里面，有死路也有生路，思路即不符合题目要求的路，生路则符合。 回溯算法通常使用递归来模拟所有的路。伪代码如下： ``` result = [] function backtrack(路径, 选择列表): if 满足结束条件: result.add(路径) return for 选择 of 选择列表: 做选择 backtrack(路径, 选择列表) 撤销选择 ``` 回溯算法的经典应用是解决全排列的问题。例如，一个不含重复数字的数组 nums，我们要返回其所有可能的全排列。解决这个问题的思路是：用递归模拟所有的情况，遇到包含重复元素的情况则回溯，收集到所有到达递归终点的情况，并返回。 三、总结 前面我们已经了解到分而治之、动态规划，现在再了解到贪心算法、回溯算法。这些算法的思想和应用场景对于前端开发者来说非常重要。在实际开发中，我们需要根据问题的特性选择合适的算法来解决问题。