一道阿里笔试题，思路应该是怎样？
好的，咱们来聊聊那道阿里笔试题。它之所以让人印象深刻，往往不是题目本身有多么晦涩难懂，而是它考察的那个“点”很巧妙，需要你跳出常规的思维模式。
首先，冷静分析题目，抓住核心矛盾。
拿到题目后，别急着动手写代码。第一步，也是最重要的一步，就是彻底搞懂题目到底是要做什么，它给的输入是什么，期望的输出是什么。在这个过程中，你会发现题目里可能隐藏着一些看似不经意，实则至关重要的信息。比如，数据的范围、数据的特性、是否存在一些特殊情况（像空集、负数、或者某些边界条件）。
然后，你会发现题目往往会设置一个“痛点”。这个痛点可能是直接计算的复杂度太高，或者存在某种不直观的依赖关系。举个例子，如果题目让你处理一个大规模的序列，并且需要在其中找到某种组合，你可能会立刻想到暴力搜索，但很快就会意识到这种方法在时间和空间上都站不住脚。这个“痛点”就是你需要突破的地方。
其次，尝试用更抽象的视角去看待问题。
很多时候，问题的“痛点”源于我们将其过于具象化了。把它想象成一个实际场景，然后纠结于场景中的每一个细节，反而会迷失方向。
这时候，不妨尝试用更抽象的数学或者逻辑模型来描述它。比如，有没有一种方法可以把它转化成图论问题？或者，它是否可以被看作是一个状态转移的过程？甚至，它有没有可能跟某种排序、匹配或者概率模型有关？
思考题目的本质，而不是它的表面形式。比如，如果题目是让你在大量的用户行为数据中找出“共同兴趣”的用户，别光想着怎么去匹配那些用户的浏览记录，而是思考“共同兴趣”到底意味着什么？是共同喜欢的商品？共同参与的活动？还是在某个时间段内，他们的行为模式有相似性？把“行为”这个具体的动作，抽象成“兴趣”这个概念，然后去寻找“共同”的“兴趣”的载体。
再次，寻找突破口，可能是隐藏的性质或者规律。
一旦你用更抽象的视角审视了问题，你可能会发现一些隐藏的性质或规律。这些规律，就像是题目为你准备的“彩蛋”，能够极大地简化你的思考和实现。
比如，题目给的数据是不是有序的？有没有可重复的元素？元素之间有没有某种传递性？
举个例子，如果题目要求找出所有满足某种条件的子数组，而这个条件是关于子数组的和的，你会想到前缀和。前缀和就是一种利用了“顺序”和“累加”的性质，将原本需要 O(n^2) 的查询变成 O(1)。
又或者，题目中可能有一个“最优子结构”或者“重叠子问题”。这就很容易指向动态规划。想想看，如果你能把一个大问题分解成若干个小问题，并且小问题的解能够帮助你构建大问题的解，那么动态规划就是一个非常强大的工具。你需要做的就是找到这个状态转移方程。
接着，大胆假设，小心求证。
当你根据你找到的规律，形成了一个可能的解题思路时，不要立刻就全盘接受。你需要对这个思路进行验证。
这个验证过程，可以是从小规模的样例开始，手动模拟一遍，看看结果是否正确。然后，再考虑一些边界情况，比如题目中提到的极端值、特殊值，看看你的思路是否还能hold住。
如果你的思路是基于某种数据结构或者算法，那么就需要考虑它的时间复杂度和空间复杂度是否满足题目要求。如果一开始的思路是暴力搜索，那么就要问自己：有没有更快的办法？如果有了更快的办法，比如分治或者贪姆斯算法，它真的能保证最优解吗？
最后，精炼代码，优化逻辑。
当你的思路基本成熟，并且通过了验证之后，剩下的就是把想法变成实际的代码。这时候，你需要注意代码的清晰度和可读性。虽然笔试题可能没有太多时间让你写出“优雅”的代码，但至少要保证逻辑的正确性和易于理解。
同时，在实现的过程中，也要时刻反思，有没有可以进一步优化的空间。比如，有没有可以避免重复计算的地方？有没有可以减少内存占用的技巧？
总结一下，这道题的思路探索过程，就像是在解一个谜题。
1. 理解题意，抓住核心：读透题目，找出它让你头疼的地方。
2. 抽象化思考：把具体问题变成更通用的模型，比如图、状态机等等。
3. 发掘隐藏性质：在数据或问题中寻找规律，比如有序性、传递性、最优子结构。
4. 验证假设：从小样本、边界条件入手，检验你的想法。
5. 代码实现与优化：把思路写成清晰、高效的代码。
关键在于，不要被表面的困难吓倒，而是要耐心去拆解问题，寻找那些能够“点亮”整个问题的关键。这道题考察的，往往就是你这种“拨开迷雾见光明”的能力。
首先，冷静分析题目，抓住核心矛盾。
拿到题目后，别急着动手写代码。第一步，也是最重要的一步，就是彻底搞懂题目到底是要做什么，它给的输入是什么，期望的输出是什么。在这个过程中，你会发现题目里可能隐藏着一些看似不经意，实则至关重要的信息。比如，数据的范围、数据的特性、是否存在一些特殊情况（像空集、负数、或者某些边界条件）。
然后，你会发现题目往往会设置一个“痛点”。这个痛点可能是直接计算的复杂度太高，或者存在某种不直观的依赖关系。举个例子，如果题目让你处理一个大规模的序列，并且需要在其中找到某种组合，你可能会立刻想到暴力搜索，但很快就会意识到这种方法在时间和空间上都站不住脚。这个“痛点”就是你需要突破的地方。
其次，尝试用更抽象的视角去看待问题。
很多时候，问题的“痛点”源于我们将其过于具象化了。把它想象成一个实际场景，然后纠结于场景中的每一个细节，反而会迷失方向。
这时候，不妨尝试用更抽象的数学或者逻辑模型来描述它。比如，有没有一种方法可以把它转化成图论问题？或者，它是否可以被看作是一个状态转移的过程？甚至，它有没有可能跟某种排序、匹配或者概率模型有关？
思考题目的本质，而不是它的表面形式。比如，如果题目是让你在大量的用户行为数据中找出“共同兴趣”的用户，别光想着怎么去匹配那些用户的浏览记录，而是思考“共同兴趣”到底意味着什么？是共同喜欢的商品？共同参与的活动？还是在某个时间段内，他们的行为模式有相似性？把“行为”这个具体的动作，抽象成“兴趣”这个概念，然后去寻找“共同”的“兴趣”的载体。
再次，寻找突破口，可能是隐藏的性质或者规律。
一旦你用更抽象的视角审视了问题，你可能会发现一些隐藏的性质或规律。这些规律，就像是题目为你准备的“彩蛋”，能够极大地简化你的思考和实现。
比如，题目给的数据是不是有序的？有没有可重复的元素？元素之间有没有某种传递性？
举个例子，如果题目要求找出所有满足某种条件的子数组，而这个条件是关于子数组的和的，你会想到前缀和。前缀和就是一种利用了“顺序”和“累加”的性质，将原本需要 O(n^2) 的查询变成 O(1)。
又或者，题目中可能有一个“最优子结构”或者“重叠子问题”。这就很容易指向动态规划。想想看，如果你能把一个大问题分解成若干个小问题，并且小问题的解能够帮助你构建大问题的解，那么动态规划就是一个非常强大的工具。你需要做的就是找到这个状态转移方程。
接着，大胆假设，小心求证。
当你根据你找到的规律，形成了一个可能的解题思路时，不要立刻就全盘接受。你需要对这个思路进行验证。
这个验证过程，可以是从小规模的样例开始，手动模拟一遍，看看结果是否正确。然后，再考虑一些边界情况，比如题目中提到的极端值、特殊值，看看你的思路是否还能hold住。
如果你的思路是基于某种数据结构或者算法，那么就需要考虑它的时间复杂度和空间复杂度是否满足题目要求。如果一开始的思路是暴力搜索，那么就要问自己：有没有更快的办法？如果有了更快的办法，比如分治或者贪姆斯算法，它真的能保证最优解吗？
最后，精炼代码，优化逻辑。
当你的思路基本成熟，并且通过了验证之后，剩下的就是把想法变成实际的代码。这时候，你需要注意代码的清晰度和可读性。虽然笔试题可能没有太多时间让你写出“优雅”的代码，但至少要保证逻辑的正确性和易于理解。
同时，在实现的过程中，也要时刻反思，有没有可以进一步优化的空间。比如，有没有可以避免重复计算的地方？有没有可以减少内存占用的技巧？
总结一下，这道题的思路探索过程，就像是在解一个谜题。
1. 理解题意，抓住核心：读透题目，找出它让你头疼的地方。
2. 抽象化思考：把具体问题变成更通用的模型，比如图、状态机等等。
3. 发掘隐藏性质：在数据或问题中寻找规律，比如有序性、传递性、最优子结构。
4. 验证假设：从小样本、边界条件入手，检验你的想法。
5. 代码实现与优化：把思路写成清晰、高效的代码。
关键在于，不要被表面的困难吓倒，而是要耐心去拆解问题，寻找那些能够“点亮”整个问题的关键。这道题考察的，往往就是你这种“拨开迷雾见光明”的能力。
网友意见
完美洗牌问题。
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