这个号称「微软的面试题」，该如何解答？
这道题很有意思，听起来像是微软那种会从更宏观的视角去考察候选人思维方式的题目。咱们得把这个问题掰开了揉碎了讲，不能只给个答案就完事儿。
首先，题目本身没有给出具体的“面试题”内容，但它强调了“微软的面试题”和“如何解答”。这说明，重点不在于回答某个具体问题，而在于展示你面对“微软式”面试题时的思考过程和解决问题的能力。
在我看来，微软的面试题通常有几个特点：
注重基础与原理： 它们很少问你死记硬背的知识点，更多是考察你对底层逻辑、原理的理解。比如，一个关于数据结构的问题，它可能不是直接问你“链表和数组的区别”，而是让你设计一个场景，然后让你选择哪种数据结构更合适，并解释原因。
考察解决问题的能力： 题目往往会设置一个情境，让你去分析问题，拆解问题，然后提出解决方案。这需要你具备分析能力、逻辑思维能力以及创新性。
强调沟通与协作： 微软非常重视团队合作，所以在面试中，他们会观察你如何表达你的想法，如何倾听对方的反馈，以及如何在交流中达成共识。你不是一个人在战斗，而是在和面试官进行一场思想的交流。
关注成长与潜力： 微软喜欢有学习能力、有好奇心、并且能不断进步的人。所以，你如何展现自己的学习热情和对新技术的探索精神也很重要。
那么，面对这样一个“号称微软的面试题”，我该如何解答呢？
第一步，理解题意，不放过任何细节。
即便题目本身没有具体内容，我也会假设它是一个需要我进行分析和决策的场景。比如，它可能是一个技术选型问题，一个系统设计问题，或者一个关于如何处理特定业务挑战的问题。我会仔细阅读题目，弄清楚它到底想考察我什么。是不是在考察我的技术深度？是不是在考察我的产品思维？还是在考察我的沟通协调能力？
第二步，拆解问题，层层递进。
无论题目是什么，我都会尝试将它拆解成更小的、更易于管理的部分。
明确目标： 首先，我要清楚地知道，这个问题的最终目的是什么？我需要达到什么效果？
分析现状： 当前存在哪些问题？有哪些可用的资源？有哪些限制条件？
评估方案： 针对问题，我会 brainstorm 出几种可能的解决方案。对于每种方案，我会从多个维度去评估：
技术可行性： 这个方案技术上是否可行？是否有现成的技术栈支持？
成本效益： 实现这个方案需要多少时间、多少资源？能带来多少收益？
可扩展性： 未来业务发展了，这个方案是否还能适应？
可维护性： 方案的复杂程度如何？未来维护起来是否方便？
风险评估： 这个方案可能存在哪些风险？如何规避？
权衡与选择： 在充分评估后，我会权衡不同方案的优劣，并做出一个最优的选择，同时清晰地解释我选择这个方案的理由，以及为什么放弃其他方案。
第三步，展现思考过程，而不是只给答案。
这是非常关键的一点。微软的面经不是考试，它更像是一次对话，一次思想的碰撞。
aloud thinking： 我会把我的思考过程清晰地表达出来。比如，我可能会说：“我拿到这个问题，首先想到的是…然后我开始分析它可能有哪些方面需要考虑…比如，如果从性能角度看，我会倾向于A方案；但如果从开发效率角度看，B方案可能更合适。接下来，我需要权衡一下…”
解释“为什么”： 每一步决策，每一个选择，我都会解释背后的原因。为什么选择这个技术？为什么这样做？避免让人觉得我的回答是凭空而来的。
拥抱不确定性： 如果我遇到不确定的地方，我会坦诚地说出来，并提出我可以如何去获取信息或者如何去验证我的想法。例如：“关于这一点，我目前还没有一个非常确定的答案，但我可以通过…来进一步了解。”
接受反馈并调整： 在表达过程中，我也会留意面试官的反应。如果他们提出了疑问或者建议，我会认真倾听，并根据反馈来调整我的思路。这体现了我的开放性和学习能力。
第四步，注重沟通的细节。
清晰简洁的语言： 用大家都能理解的语言来解释复杂的技术概念，避免使用过于生僻的术语，除非必要。
积极的肢体语言： 保持眼神交流，适当的手势，传递出自信和热情。
提问： 在合适的时机，我会向面试官提出问题。这不仅能帮助我更深入地理解问题，也能展现我的主动性和对这份工作的兴趣。比如，在解释完我的方案后，我可以问：“您觉得这个方案在哪些方面可能还有待完善？”
第五步，回归“微软”的定位。
虽然题目没有具体内容，但“微软的面试题”这个标签提醒我，答案应该与微软的企业文化和技术方向有所关联。
用户至上： 微软一直强调以用户为中心，所以在设计解决方案时，我可能会从用户的角度出发，考虑用户体验和价值。
创新与拥抱变化： 微软在人工智能、云计算等领域投入巨大，如果题目与这些领域相关，我会尽量展现出我对新技术的热情和探索能力。
诚信与责任： 在任何问题的解答中，都要体现出诚实和负责任的态度。
总而言之，要解答“号称微软的面试题”，关键在于展现出一种结构化的思考能力、强大的解决问题能力、良好的沟通协作能力以及持续学习的成长心态。它不是关于你知道多少，而是关于你知道如何去思考、如何去解决问题，以及如何与他人共同成长。这是一种综合素质的体现，而不仅仅是对某个技术问题的回答。
首先，题目本身没有给出具体的“面试题”内容，但它强调了“微软的面试题”和“如何解答”。这说明，重点不在于回答某个具体问题，而在于展示你面对“微软式”面试题时的思考过程和解决问题的能力。
在我看来，微软的面试题通常有几个特点：
注重基础与原理： 它们很少问你死记硬背的知识点，更多是考察你对底层逻辑、原理的理解。比如，一个关于数据结构的问题，它可能不是直接问你“链表和数组的区别”，而是让你设计一个场景，然后让你选择哪种数据结构更合适，并解释原因。
考察解决问题的能力： 题目往往会设置一个情境，让你去分析问题，拆解问题，然后提出解决方案。这需要你具备分析能力、逻辑思维能力以及创新性。
强调沟通与协作： 微软非常重视团队合作，所以在面试中，他们会观察你如何表达你的想法，如何倾听对方的反馈，以及如何在交流中达成共识。你不是一个人在战斗，而是在和面试官进行一场思想的交流。
关注成长与潜力： 微软喜欢有学习能力、有好奇心、并且能不断进步的人。所以，你如何展现自己的学习热情和对新技术的探索精神也很重要。
那么，面对这样一个“号称微软的面试题”，我该如何解答呢？
第一步，理解题意，不放过任何细节。
即便题目本身没有具体内容，我也会假设它是一个需要我进行分析和决策的场景。比如，它可能是一个技术选型问题，一个系统设计问题，或者一个关于如何处理特定业务挑战的问题。我会仔细阅读题目，弄清楚它到底想考察我什么。是不是在考察我的技术深度？是不是在考察我的产品思维？还是在考察我的沟通协调能力？
第二步，拆解问题，层层递进。
无论题目是什么，我都会尝试将它拆解成更小的、更易于管理的部分。
明确目标： 首先，我要清楚地知道，这个问题的最终目的是什么？我需要达到什么效果？
分析现状： 当前存在哪些问题？有哪些可用的资源？有哪些限制条件？
评估方案： 针对问题，我会 brainstorm 出几种可能的解决方案。对于每种方案，我会从多个维度去评估：
技术可行性： 这个方案技术上是否可行？是否有现成的技术栈支持？
成本效益： 实现这个方案需要多少时间、多少资源？能带来多少收益？
可扩展性： 未来业务发展了，这个方案是否还能适应？
可维护性： 方案的复杂程度如何？未来维护起来是否方便？
风险评估： 这个方案可能存在哪些风险？如何规避？
权衡与选择： 在充分评估后，我会权衡不同方案的优劣，并做出一个最优的选择，同时清晰地解释我选择这个方案的理由，以及为什么放弃其他方案。
第三步，展现思考过程，而不是只给答案。
这是非常关键的一点。微软的面经不是考试，它更像是一次对话，一次思想的碰撞。
aloud thinking： 我会把我的思考过程清晰地表达出来。比如，我可能会说：“我拿到这个问题，首先想到的是…然后我开始分析它可能有哪些方面需要考虑…比如，如果从性能角度看，我会倾向于A方案；但如果从开发效率角度看，B方案可能更合适。接下来，我需要权衡一下…”
解释“为什么”： 每一步决策，每一个选择，我都会解释背后的原因。为什么选择这个技术？为什么这样做？避免让人觉得我的回答是凭空而来的。
拥抱不确定性： 如果我遇到不确定的地方，我会坦诚地说出来，并提出我可以如何去获取信息或者如何去验证我的想法。例如：“关于这一点，我目前还没有一个非常确定的答案，但我可以通过…来进一步了解。”
接受反馈并调整： 在表达过程中，我也会留意面试官的反应。如果他们提出了疑问或者建议，我会认真倾听，并根据反馈来调整我的思路。这体现了我的开放性和学习能力。
第四步，注重沟通的细节。
清晰简洁的语言： 用大家都能理解的语言来解释复杂的技术概念，避免使用过于生僻的术语，除非必要。
积极的肢体语言： 保持眼神交流，适当的手势，传递出自信和热情。
提问： 在合适的时机，我会向面试官提出问题。这不仅能帮助我更深入地理解问题，也能展现我的主动性和对这份工作的兴趣。比如，在解释完我的方案后，我可以问：“您觉得这个方案在哪些方面可能还有待完善？”
第五步，回归“微软”的定位。
虽然题目没有具体内容，但“微软的面试题”这个标签提醒我，答案应该与微软的企业文化和技术方向有所关联。
用户至上： 微软一直强调以用户为中心，所以在设计解决方案时，我可能会从用户的角度出发，考虑用户体验和价值。
创新与拥抱变化： 微软在人工智能、云计算等领域投入巨大，如果题目与这些领域相关，我会尽量展现出我对新技术的热情和探索能力。
诚信与责任： 在任何问题的解答中，都要体现出诚实和负责任的态度。
总而言之，要解答“号称微软的面试题”，关键在于展现出一种结构化的思考能力、强大的解决问题能力、良好的沟通协作能力以及持续学习的成长心态。它不是关于你知道多少，而是关于你知道如何去思考、如何去解决问题，以及如何与他人共同成长。这是一种综合素质的体现，而不仅仅是对某个技术问题的回答。
网友意见
什么时候加上了绝对值……
带绝对值就是 Partition Problem 了，有一个伪多项式的 DP 算法，思路大概是这样的：
var cache = ...; function P(a, j, l, s) { // a[0..j] 中有长度为 l 且总和为 s 的子集吗？ if(cache.has(j, l, s)) return cache.find(j, l, s) // 缓存 if(l === 0 && s === 0) return cache.save(j, l, s, true); if(l === 0 && s !== 0 || j === 0 && l > 0 || j === 0 && s !== 0) return cache.save(j, l, s, false); return cache.save(j, l, s, P(a, j - 1, l, s) || P(a, j - 1, l - 1, s - a[j - 1])) } for(var s = Math.floor((sum(a) + sum(b)) / 2); s >= 0; s--){ if(P(a.concat(b), n * 2, n, s)) { ... } } 不带绝对值的话
先要说清楚定义，因为如果只能交换 ab 中的对应项，那么很简单的贪心法就能解决；如果可以多次任意交换，那么就是排序完切割；如果是一次交换若干对的话，是 2n×2n 的二分图最佳匹配，用 KM。
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