根据题目的意思是一道说明58*58简便算法的问题，可以利用两数差的平方公式准确的进行简便运算。
由两数差的平方公式得，58*58由同底数的幂相乘，底数不变，指数相加得58的平方等于（60一2）的平方等于60的平方一2x60x2＋2的平方等于3600一240＋4＝3360＋4＝3364。
主要是聊基础算法知识和代码题。
在当今数字化时代，大数据已成为各行各业不可忽视的重要资产。对于数据科学家和数据分析师来说，掌握大数据算法是至关重要的技能之一。随着数据量的不断增长和复杂性的提升，大数据算法的应用范围也越来越广泛。
大数据算法是指为处理大规模数据而设计的一组算法和技术。在处理海量数据时，传统的算法可能无法有效地运行，因此需要专门针对大数据量级和特点设计的算法来进行处理。
大数据算法的重要性在于它可以帮助企业从海量数据中提取出有用的信息、模式和见解，为决策提供支持。通过运用大数据算法，企业可以更好地理解客户需求、优化产品设计、改进营销策略，从而提升竞争力。
下面列举了一些常见的大数据算法面试题，希望能够帮助准备面试的同学更好地理解和掌握相关知识：
为了更好地准备大数据算法面试，以下是一些建议：
大数据算法在当今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色，对于从事数据分析和数据科学相关工作的人员来说，掌握大数据算法是必备的技能之一。通过不断学习、实践和应用，相信每个人都可以在大数据算法领域取得优异的成绩。
58×99=58×（100-1）=58×100-58=5800-58=5742
又到安利Python的时间， 最终代码不超过30行（优化前），加上优化也不过40行。
第一步. 构造Trie（用dict登记结点信息和维持子结点集合）：
-- 思路：对词典中的每个单词，逐词逐字母拓展Trie，单词完结处的结点用None标识。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容错查找（容错数为tol）：
-- 思路：实质上是对Trie的深度优先搜索，每一步加深时就消耗目标词的一个字母。当搜索到达某个结点时，分为不消耗容错数和消耗容错数的情形，继续搜索直到目标词为空。搜索过程中，用path记录搜索路径，该路径即为一个词典中存在的词，作为纠错的参考。
-- 最终结果即为诸多搜索停止位置的结点路径的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1简单测试代码 ------
构造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容错查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠谱~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以参看@黄振童鞋推荐Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
虽然我已有意无意模仿P神的代码风格，但每次看到P神的源码还是立马跪...
话说word[1:]这种表达方式其实是有渊源的，相信有的童鞋对(cdr word)早已烂熟于心...（呵呵
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回归正题.....有童鞋说可不可以增加新的容错条件，比如增删字母，我大致对v2方法作了点拓展，得到下面的v3版本。
拓展的关键在于递归的终止，即每一次递归调用必须对参数进行有效缩减，要么是参数word，要么是参数tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像还是没有过30行……注释不算（
本答案的算法只在追求极致简洁的表达，概括问题的大致思路。至于实际应用的话可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于统计和学习得到一些词语校正的bias。我猜测这些拓展都可以反映到Trie的结点构造上面，比如在结点处附加一个概率值，通过这个概率值来影响搜索倾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制参数上面，比如增加一些更有脑洞的搜索分支。（更细节的问题这里就不深入了逃
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童鞋们可能会关心时间和空间复杂度的问题，因为上述这种优（cu）雅（bao）的写法会导致产生的集合对象呈指数级增加，集合的合并操作时间也指数级增加，还使得gc不堪重负。而且，我们并不希望搜索算法一下就把所有结果枚举出来（消耗的时间亦太昂贵），有可能我们只需要搜索结果的集合中前三个结果，如果不满意再搜索三个，诸如此类...
那肿么办呢？................是时候祭出yield小魔杖了ﾟ ∀ﾟ)ノ
下述版本姑且称之为lazy，看上去和v3很像（其实它俩在语义上是几乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器对象，我们近乎声明式地使用递归子序列拼接成了一个序列。
[新手注释] yield是什么意思呢？就是程序暂停在这里了，返回给你一个结果，然后当你调用next的时候，它从暂停的位置继续走，直到有下个结果然后再暂停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函数和next函数，然后再深入理解for循环，具体内容童鞋们可以看官方文档。而yield from x即相当于for y in x: yield y。
给刚认识yield的童鞋一个小科普，顺便回忆一下组合数C(n,m)的定义即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我们把C视为根据n和m确定的集合，加号视为并集，利用下面这个generator我们可以懒惰地逐步获取所有组合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator结构精准地反映了集合运算的特征，而且蕴含了对元素进行映射的逻辑，可读性非常强。
OK，代码到此为止。利用next函数，我们可以懒惰地获取查找结果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'话说回来，lazy的一个问题在于我们不能提前预测并剔除重复的元素。你可以采用一个小利器decorator，修饰一个generator，保证结果不重复。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func这个url打开的文件包含常用英语词汇，可以用来测试代码：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除换行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-线-四-----------------------------
最后的最后，Python中递归是很昂贵的，但是递归的优势在于描述问题。为了追求极致性能，我们可以把递归转成迭代，把去除重复的逻辑直接代入进来，于是有了这个v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，转为迭代方式后我们仍然可以最大程度保留递归风格的程序形状，但也提供了更强的灵活性（对于递归，相当于我们只能用栈来实现这个q）。基于这种迭代程序的结构，如果你有词频数据，可以用该数据维持一个最优堆q，甚至可以是根据上下文自动调整词频的动态堆，维持高频词汇在堆顶，为词语修正节省不少性能。这里就不深入了。
【可选的一步】我们在对单词进行纠正的时候往往倾向于认为首字母是无误的，利用这个现象可以减轻不少搜索压力，花费的时间可以少数倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最终我们简单地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在两毫秒左右返回所有结果，可以说令人满意。
机器学习是当今科技领域的热门话题之一，许多公司在招聘过程中更加重视求职者对机器学习算法基础的掌握。在面试中，面试官往往会提出一些与机器学习算法基础相关的问题，这些问题不仅考察了求职者的专业知识水平，还展现了求职者解决问题的能力和逻辑思维能力。
在面试中，经常会被问及一些与机器学习算法基础相关的问题，下面列举了一些常见的面试题：
机器学习是一种通过对数据进行学习和分析，使计算机系统能够自动学习和改进的技术。它主要利用统计学和数据分析来让计算机系统具备学习的能力。
监督学习是一种通过已知输入和输出数据之间的关系来训练模型的机器学习方法，而无监督学习则是通过不需要标记的输入数据来学习数据结构和模式。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计学方法，它能够预测一个变量如何随着另一个或多个变量的变化而变化。
决策树算法是一种用于分类和回归问题的机器学习算法，它通过构建一个树状结构来模拟决策过程，根据输入特征进行判断并输出结果。
神经网络是一种模仿人脑神经元之间信息传递方式的算法模型，它通过多层神经元之间的连接来实现复杂的学习任务。
准备机器学习算法基础面试题需要一定的时间和系统性的学习过程。以下是一些建议：
熟悉常见的机器学习算法，了解其原理和应用场景，掌握算法背后的数学原理，对于面试中的问题能够做到心中有数。
在学习过程中进行实践项目和练习题能够帮助加深对机器学习算法的理解和应用，同时也能够提高解决问题的能力。
参加机器学习相关的培训和课程能够系统性地学习知识，并且有机会和其他学习者进行交流，共同提高。
关注机器学习领域的学术进展和发展趋势，及时了解最新的算法和技术，对于面试中的问题更有把握。
了解机器学习算法基础面试题的重要性，通过对常见问题的准备和学习，能够更好地在面试中展现自己的专业能力和解决问题的能力。不断学习和提升自己，在机器学习领域走得更远！
机器学习面试题考算法是很多求职者在准备机器学习岗位面试时必须要重点关注的部分。随着人工智能和数据科学领域的快速发展，对于机器学习算法的掌握和应用已经成为许多公司招聘机器学习工程师的重要考量因素之一。
在面试过程中，除了基础知识的考察，对于候选人解决实际问题的能力以及对机器学习算法的理解深度也会进行更深入的评估。因此，熟悉并掌握一些常见的机器学习面试题目及相关算法是至关重要的。
在准备机器学习面试时，候选人需要熟悉一些常见的面试题目，以确保能够在面试中游刃有余地回答问题。下面列举了一些常见的机器学习面试题目，供大家参考：
这是一个基础性问题，面试官通常会询问候选人对机器学习的定义以及其作用和应用领域。
候选人需要了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等机器学习算法的分类，以及它们的应用场景和区别。
过拟合和欠拟合是机器学习模型常见的问题，候选人需要解释这两个概念，并讨论如何通过调整模型参数或采用正则化方法来避免这些问题。
候选人需要清楚地表述逻辑回归和线性回归的区别，包括适用场景、原理和模型形式等方面的差异。
面试官可能会询问候选人对支持向量机的理解和应用，包括核技巧、软间隔和硬间隔等概念。
了解机器学习算法的基本概念和原理是重要的，但更加重要的是能够将这些算法应用于实际场景中解决问题。下面介绍了一些常见的机器学习算法应用场景，供候选人参考：
机器学习在金融领域的应用非常广泛，包括风险评估、诈骗检测、贷款预测等方面。
机器学习在医疗卫生领域的应用涵盖疾病诊断、影像处理、基因组学等多个方面。
零售行业利用机器学习算法进行销售预测、客户行为分析、库存管理等，提升营销效率。
机器学习可用于交通流量预测、智能交通管理系统和无人驾驶技术等方面，极大地改善交通效率和安全性。
农业领域中的机器学习应用主要集中在精准农业、作物病害识别和农作物产量预测等方面，帮助农民提高生产效率。
机器学习面试题考算法是候选人在准备机器学习岗位面试时需要重点关注的内容之一。通过熟悉常见的机器学习面试题目和相关算法，以及了解机器学习算法的应用场景，候选人可以提升自己的面试表现，增加获得心仪工作机会的机会。持续学习和实践将帮助候选人在竞争激烈的机器学习领域中脱颖而出。
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和发展中不可或缺的重要资源。大数据技术的应用越来越广泛，许多企业开始重视大数据处理和分析的能力。作为大数据从业者，我们需要不断提升自己的技能，不断学习和掌握各种工具和知识。而在求职过程中，面试是我们展示自己的机会，因此熟悉相关的面试题目就显得尤为重要。
今天我们就来分享一些关于58同城大数据面试题的内容，希望能够帮助大家更好地准备面试，展现自己的实力和潜力。
1. 什么是 MapReduce？请简要说明其工作原理。
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和分布式计算框架。其工作原理包括两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，对输入数据进行拆分和映射；在 Reduce 阶段，对 Map 阶段输出的结果进行合并整理。通过这样的方式，可以有效地处理大规模数据。
2. 介绍一下 Hadoop 和 Spark 的区别与联系。
Hadoop 是一个基于 MapReduce 编程模型的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。而 Spark 是基于内存计算的计算引擎，相比 Hadoop 具有更快的计算速度和更好的性能表现。二者可以结合使用，实现更高效的大数据处理。
1. 什么是数据清洗？为什么在数据分析中如此重要？
数据清洗是指对数据进行检测、修改和删除不正确、不完整或不真实的数据的过程。在数据分析中，数据质量直接影响到分析结果的准确性和可信度，因此数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一环。
2. 你如何进行数据可视化？请分享你常用的数据可视化工具及技术。
数据可视化是将数据以图形、图表等形式呈现出来，使人们更直观地理解数据的过程。常用的数据可视化工具包括 Tableau、Power BI、matplotlib 等，通过这些工具，我们可以轻松地创建出具有更好观赏性和易读性的数据可视化图表。
1. 解释一下什么是监督学习和无监督学习。
监督学习是指通过已标记的训练样本来训练模型，然后对未标记的数据进行预测或分类。无监督学习则是在没有标签的情况下对数据集进行建模，通过发现数据集的内在结构和规律来实现数据分析。
2. 你熟悉哪些常用的机器学习算法？请简要介绍一下其中的一个算法。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。以决策树为例，它是一种基于树状结构的分类模型，通过对数据集进行分析和判断，不断将数据分割成更小的子集，最终得出分类决策的过程。
通过了解和准备58同城大数据面试题，我们可以更好地应对面试挑战，展现自己的专业知识和能力。希望以上内容能够对大家在大数据领域的求职之路有所帮助，也欢迎大家不断学习和提升，共同成长。
随着社会的发展，人们对生活质量的要求越来越高，家政、保洁服务行业也因此蓬勃发展。作为一名想要在保洁服务行业立足的从业者，面试准备至关重要。今天我们将探讨一些与58保洁服务行业相关的面试题，帮助您在面试中脱颖而出。
1. 请介绍一下您过往的保洁服务经验。
在回答这个问题时，应该突出您对保洁工作的热爱和专业技能。您可以分享您曾经服务过的客户类型，以及您处理过的特殊情况，展示您在保洁行业的经验和能力。
2. 如何处理遇到的困难情况？
在保洁服务行业，常常会遇到各种问题，如客户的特殊要求、时间紧迫等。在回答这个问题时，可以结合您过往的经验，说明您是如何应对挑战的，展现您的应变能力和解决问题的能力。
3. 您认为做一名优秀的保洁员需要具备什么样的品质？
这是考察面试者对自身职业素养的认知程度。您可以从细心、耐心、责任心等方面阐述自己的看法，展现出您对保洁服务行业的独特理解。
4. 如何保证保洁工作的质量？
在回答这个问题时，可以说明您的工作流程和标准化操作，以及您在保洁工作中如何确保细节和质量。可以借助一些实际案例来说明您的工作方式。
5. 您如何处理客户投诉？
在保洁服务行业中，客户投诉是不可避免的，对待投诉的态度和方式可以体现您的专业素养。在回答这个问题时，可以描述您遇到过的投诉案例，并说明您是如何妥善处理的。
6. 您对58保洁服务平台有何了解？
这是考察您对行业的了解程度。在回答这个问题时，可以介绍58保洁服务平台的运作模式、服务特点以及您为何选择在该平台工作等方面展开回答。
7. 您对待工作的态度是什么？
面试官希望了解您对工作的态度和热情程度。您可以强调您的敬业精神、细致认真以及对保洁工作的热爱，展现您作为一名优秀保洁员的内在素质。
8. 为什么选择从事保洁服务行业？
在回答这个问题时，可以结合个人经历或兴趣爱好，说明为什么选择从事保洁服务行业，展现您与这个行业的契合度和激情。
9. 您是如何看待团队合作的？
在保洁服务行业，团队合作是至关重要的。在回答这个问题时，可以谈谈您对团队合作的理解，以及您在团队中如何发挥自己的作用，展现您的团队意识。
10. 您对未来的职业规划是什么？
面试官希望了解您对未来的规划和目标。在回答这个问题时，可以谈论您对职业发展的设想，以及您计划如何在保洁服务行业中不断提升自己。
细致准备面试内容，对于顺利通过保洁服务行业的面试至关重要。希望以上这些关于58保洁服务行业的面试题可以帮助您更好地准备面试，展现出您的专业素养和个人魅力，成为该行业的佼佼者！
在当前竞争激烈的IT行业中，掌握算法是每个Java程序员的必备技能之一。无论你是准备参加面试还是提升自己的算法知识，掌握常见的Java算法面试题是至关重要的。本文将为你提供一系列精选的Java算法面试题，旨在帮助你更好地准备面试，提高解决实际问题的能力。
递归和迭代是Java算法中常用的两种解决问题的方法。本节将介绍递归与迭代的概念，并给出一些典型的递归和迭代算法题目，如斐波那契数列和阶乘等。
排序算法是算法领域中最常见的问题之一。Java提供了多种排序算法实现，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。本节将详细介绍这些排序算法的原理、优缺点以及实现方式，并提供相关的面试题让你练习。
查找算法用于在一个数据集合中寻找特定元素。Java提供了多种查找算法实现，如线性查找、二分查找、哈希查找等。本节将介绍这些查找算法的原理、适用场景以及实现方式，并提供相关的面试题供你参考。
数据结构是算法的基础，掌握常见的数据结构对于解决实际问题至关重要。本节将介绍Java常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等，并给出一些与数据结构相关的面试题供你练习。
动态规划是解决具有重叠子问题性质的问题的一种方法。它将问题分解为子问题，并保存子问题的解，以避免重复计算。本节将介绍动态规划的基本思想和应用场景，并提供一些动态规划相关的面试题供你训练。
本文为你提供了一系列Java算法面试题，涵盖了递归与迭代、排序算法、查找算法、数据结构以及动态规划等内容。通过解答这些面试题，你将增强对Java算法的理解和应用能力，为面试做好充分准备。希望本文能对你的学习和面试有所帮助！
感谢你阅读本文，希望通过这篇文章，你可以更好地掌握Java算法，提升在面试中的竞争力。祝你在求职路上取得成功！
