写在前面
之前为各位小伙伴推出了python面试（嗨谈篇）的内容，主要为各位小伙伴介绍了一些关于python面试中经常出现的概念性问题，那么今天就要从代码入手了，让各位Pythoner在面试的时候遇到这些代码问题也能完全不慌乱，从容解决。
当然，如果你在面试的过程中，正巧遇到了这其中没提及的问题，你认为比较有意思的，也可以在后面的留言板中分享出来让别的小伙伴参考一下看看~
1.台阶问题/斐波那契
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少中跳法：
fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)第二种方法：
def memo(func):
cache = {}
def wrap(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrap
@memo
def fib(i):
if i < 2:
return 1
return fib(i-1) + fib(i-2)第三种方法：
def fib(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a + b
return b2.去除列表中的重复元素
用集合
list(set(l))用字典
l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']
l2 = {}.fromkeys(l1).keys()
print (l2)列表推导式
l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']
l2 = []
[l2.append(i) for i in l1 if not i in l2]3.合并两个有序列表
尾递归
def _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp):
if len(l1) == 0 or len(l2) == 0:
tmp.extend(l1)
tmp.extend(l2)
return tmp
else:
if l1[0] < l2[0]:
tmp.append(l1[0])
del l1[0]
else:
tmp.append(l2[0])
del l2[0]
return _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp)
def recursion_merge_sort2(l1, l2):
return _recursion_merge_sort2(l1, l2, [])循环算法
思路：
定义一个新的空列表
比较两个列表的首个元素
小的就插入到新列表里
把已经插入新列表的元素从旧列表删除
直到两个旧列表有一个为空
再把旧列表加到新列表后面
def loop_merge_sort(l1, l2):
tmp = []
while len(l1) > 0 and len(l2) > 0:
if l1[0] < l2[0]:
tmp.append(l1[0])
del l1[0]
else:
tmp.append(l2[0])
del l2[0]
tmp.extend(l1)
tmp.extend(l2)
return tmppop弹出
a = [1,2,3,7]
b = [3,4,5]
def merge_sortedlist(a,b):
c = []
while a and b:
if a[0] >= b[0]:
c.append(b.pop(0))
else:
c.append(a.pop(0))
while a:
c.append(a.pop(0))
while b:
c.append(b.pop(0))
return c
print (merge_sortedlist(a,b))4.二分查找
#coding:utf-8
def binary_search(list,item):
low = 0
high = len(list)-1
while low<=high:
mid = int((low+high)/2)
guess = list[mid]
if guess>item:
high = mid-1
elif guess<item:
low = mid+1
else:
return mid
return None
mylist = [1,3,5,7,9]
print (binary_search(mylist,3))参考： http://blog.csdn.net/u013205877/article/details/76411718
5.快排
#coding:utf-8
def quicksort(list):
if len(list)<2:
return list
else:
midpivot = list[0]
lessbeforemidpivot = [i for i in list[1:] if i<=midpivot]
biggerafterpivot = [i for i in list[1:] if i > midpivot]
finallylist = quicksort(lessbeforemidpivot)+[midpivot]+quicksort(biggerafterpivot)
return finallylist
print (quicksort([2,4,6,7,1,2,5]))参考：https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/77829204
6.使用python实现单例模式
方法一:可以使用__new__方法
在__new__方法中把类实例绑定到类变量_instance上，如果cls._instance为None表示该类还没有实例化过，实例化该类并返回。如果cls_instance不为None表示该类已实例化，直接返回cls_instance
class SingleTon(object):
def __new__(cls,*args,**kwargs):
if not hasattr(cls,'_instance'):
cls._instance = object.__new__(cls,*args,**kwargs)
return cls._instance
class TestClass(SingleTon):
a = 1
test1 = TestClass()
test2 = TestClass()
print (test1.a,test2.a)
test1.a=2
print (test1.a,test2.a)
print (id(test1),id(test2))方法二:使用装饰器,建立过实例的就放到instances里面,下次建立的时候先检查里面有没有
def SingleTon(cls,*args,**kwargs):
instances = {}
print (instances)
def _singleton():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args,**kwargs)
print (instances)
return instances[cls]
return _singleton
@SingleTon
class LastClass(object):
a = 1
test1 = LastClass()
print (test1.a)
test2 = LastClass()
print (test2.a)方法三:使用__metaclass__(元类)关于元类看看这个吧:http://blog.jobbole.com/21351/
class SignalTon(type):
def __init__(cls,name,bases,dict):
super(SignalTon, cls).__init__(name,bases,dict)
cls._instance = None
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls._instance is None:
cls._instance = super(SignalTon,cls).__call__(*args,**kwargs)
return cls._instance
class TestClass(object):
__metaclass__ = SignalTon
test1 = TestClass()
test2 = TestClass()
test1.a = 2
print (test1.a,test2.a)
print (id(test1),id(test2))方法四:共享属性
所谓单例就是所有的引用（实例，对象）拥有相同的属性和方法，同一个类的实例天生都会有相同的方法，那我们只需要保证同一个类所产生的实例都具有相同的属性。所有实例共享属性最简单直接的方法就是共享__dict__属性指向。
class SingleTon(object):
_state = {}
def __new__(cls, *args, **kwargs):
obj = object.__new__(cls,*args,**kwargs)
obj.__dict__ = cls._state
return obj
class TestClass(SingleTon):
a = 1
test1 = TestClass()
test2 = TestClass()
print (test1.a,test2.a)
test1.a = 2
print (test1.a,test2.a)
print (id(test1),id(test2))方法五:使用同一个模版，写在mysingleton.py中
class My_Singleton(object):
def foo(self):
pass
my_singleton = My_Singleton()
#写在要使用这个实例的py文件里面,在不同的引用的地方都引用相同的实例,以此实现单例模式
from mysingleton import my_singleton
my_singleton.foo()7.前中后序遍历
深度遍历改变顺序就好了
#coding:utf-8
#二叉树的遍历
#简单的二叉树节点类
class Node(object):
def __init__(self,value,left,right):
self.value = value
self.left = left
self.right = right
#中序遍历:遍历左子树,访问当前节点,遍历右子树
def mid_travelsal(root):
if root.left is None:
mid_travelsal(root.left)
#访问当前节点
print(root.value)
if root.right is not None:
mid_travelsal(root.right)
#前序遍历:访问当前节点,遍历左子树,遍历右子树
def pre_travelsal(root):
print (root.value)
if root.left is not None:
pre_travelsal(root.left)
if root.right is not None:
pre_travelsal(root.right)
#后续遍历:遍历左子树,遍历右子树,访问当前节点
def post_trvelsal(root):
if root.left is not None:
post_trvelsal(root.left)
if root.right is not None:
post_trvelsal(root.right)
print (root.value)8.super函数的原理
#阅读下面的代码，它的输出结果是什么？
class A(object):
def __init__(self):
print ("enter A")
super(A, self).__init__() # new
print ("leave A")
class B(object):
def __init__(self):
print ("enter B")
super(B, self).__init__() # new
print ("leave B")
class C(A):
def __init__(self):
print ("enter C")
super(C, self).__init__()
print ("leave C")
class D(A):
def __init__(self):
print ("enter D")
super(D, self).__init__()
print ("leave D")
class E(B, C):
def __init__(self):
print ("enter E")
super(E, self).__init__() # change
print ("leave E")
class F(E, D):
def __init__(self):
print ("enter F")
super(F, self).__init__() # change
print ("leave F")
#输出
enter F
enter E
enter B
enter C
enter D
enter A
leave A
leave D
leave C
leave B
leave E
leave F参考：http://www.cnblogs.com/lovemo1314/archive/2011/05/03/2035005.html
参考来源：
https://blog.csdn.net/u013205877/article/details/77542837
https://github.com/taizilongxu/interview_python
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