1. 字符串排列（迭代和递归）
知识点： 回溯算法、递归、排列组合
解答逻辑：
- 递归： 使用回溯法，每次选择一个字符，递归处理剩余字符
- 迭代： 使用字典序算法或交换法
参考示例：
### 递归解法
def permute_recursive(s):
def backtrack(path, used):
if len(path) == len(s):
result.append(''.join(path))
return
for i in range(len(s)):
if used[i]:
continue
used[i] = True
path.append(s[i])
backtrack(path, used)
path.pop()
used[i] = False
result = []
backtrack([], [False]*len(s))
return result
2. 将零移到数组右侧
知识点： 双指针、数组操作
解答逻辑： 使用双指针，一个遍历数组，一个记录非零元素位置
参考示例：
def move_zeros(nums):
j = 0
for i in range(len(nums)):
if nums[i] != 0:
nums[j], nums[i] = nums[i], nums[j]
j += 1
return nums
3. 计算二叉树叶子节点数
知识点： 二叉树遍历、递归
解答逻辑： DFS遍历，统计无子节点的节点
参考示例：
def count_leaves(root):
if not root:
return 0
if not root.left and not root.right:
return 1
return count_leaves(root.left) + count_leaves(root.right)
4. 合并重叠区间
知识点： 排序、贪心算法
解答逻辑： 先按起始位置排序，然后合并重叠区间
参考示例：
def merge_intervals(intervals):
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = [intervals[0]]
for current in intervals[1:]:
last = merged[-1]
if current[0] <= last[1]:
last[1] = max(last[1], current[1])
else:
merged.append(current)
return merged
5. 实现快速排序
知识点： 分治算法、排序
解答逻辑： 选择基准，分区，递归排序左右子数组
参考示例：
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr)//2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
6. 实现冒泡排序
知识点： 排序算法
解答逻辑： 相邻元素比较交换，每轮将最大元素移到末尾
参考示例：
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
7. 实现后序遍历算法
知识点： 二叉树遍历、栈操作
解答逻辑： 左右根顺序，可用递归或迭代实现
参考示例：
def postorder_traversal(root):
result = []
def dfs(node):
if not node:
return
dfs(node.left)
dfs(node.right)
result.append(node.val)
dfs(root)
return result
8. 将二叉树转换为双向链表
知识点： 树与链表转换、中序遍历
解答逻辑： 中序遍历，维护前驱节点指针
参考示例：
def tree_to_doubly_list(root):
def inorder(node):
nonlocal first, last
if not node:
return
inorder(node.left)
if last:
last.right = node
node.left = last
else:
first = node
last = node
inorder(node.right)
first, last = None, None
inorder(root)
first.left = last
last.right = first
return first
9. 在1-100数组中找重复数字
知识点： 数学方法、哈希表、位运算
解答逻辑： 求和法、哈希表法或Floyd环检测算法
参考示例：
def find_duplicate(nums):
# 数学方法
n = len(nums) - 1
expected_sum = n * (n + 1) // 2
actual_sum = sum(nums)
return actual_sum - expected_sum
10. 计算二叉树高度
知识点： 递归、BFS/DFS
解答逻辑： 递归计算左右子树高度的最大值+1
参考示例：
def tree_height(root):
if not root:
return 0
return 1 + max(tree_height(root.left), tree_height(root.right))
11. 将二叉树转换为特殊最大堆
知识点： 堆数据结构、树转换
解答逻辑： 先中序遍历获取有序数组，再按层次构建堆
参考示例：
def tree_to_max_heap(root):
def inorder(node, values):
if not node:
return
inorder(node.left, values)
values.append(node.val)
inorder(node.right, values)
def build_heap(values, index):
if index >= len(values):
return None
node = TreeNode(values[index])
node.left = build_heap(values, 2*index + 1)
node.right = build_heap(values, 2*index + 2)
return node
values = []
inorder(root, values)
values.sort(reverse=True) # 最大堆
return build_heap(values, 0)
核心总结
Nvidia面试特点：
- 注重基础数据结构和算法
- 代码实现能力要求高
- 时间复杂度和空间复杂度分析重要
- 实际应用场景结合紧密
准备建议：
- 熟练掌握常见数据结构操作
- 理解算法的时间空间复杂度
- 练习递归和迭代两种实现方式
- 注重代码的简洁性和可读性