為了OFFER系列 | 牛客網(wǎng)美團(tuán)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)分析刷題

@Author：Runsen

對(duì)于大學(xué)的每一個(gè)階段，都有著不同的意義，在大學(xué)期間一定要有明確的戰(zhàn)略、打法，以及人生布局，才能最大程度的提升自己，才能在未來走的更遠(yuǎn)。

現(xiàn)如今大四，為了offer，沖啊

下面題目都是來自美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的2020春招的數(shù)據(jù)分析原題。

文章目錄

1、數(shù)據(jù)分析思維

2、數(shù)據(jù)庫

3、數(shù)學(xué)題

4、編程題

5、編程題

6、編程題

7、關(guān)聯(lián)查詢

8、編程題

9、編程題

10、編程題

1、數(shù)據(jù)分析思維

廣告是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)重要的變現(xiàn)模式，在美團(tuán)的廣告業(yè)務(wù)中，商家會(huì)和美團(tuán)的銷售簽訂不同類型的廣告合同（比如，按點(diǎn)擊收費(fèi)的廣告cpc、按曝光收費(fèi)的廣告cpm、按時(shí)長收費(fèi)的廣告cpt）。美團(tuán)會(huì)為商家創(chuàng)建相關(guān)的廣告內(nèi)容素材創(chuàng)意（比如，門店圖片、活動(dòng)圖片、促銷文字等），并通過美團(tuán)的廣告引擎，根據(jù)用戶訪問的行為特征，基于算法策略將商家的廣告內(nèi)容投放到美團(tuán)的app或者外部合作伙伴（比如如：騰訊，頭條）的app不同的展示位置上。普通用戶訪問這些廣告后，會(huì)對(duì)商家產(chǎn)生興趣，可能產(chǎn)生購買轉(zhuǎn)換行為，美團(tuán)會(huì)和商家做廣告的計(jì)費(fèi)結(jié)算，同時(shí)為商戶提供用戶的廣告效果信息（比如：廣告帶來的門店訪問量、訂單數(shù)等）。

1、 如果讓你對(duì)這個(gè)業(yè)務(wù)進(jìn)行抽象，你會(huì)抽象出哪些數(shù)據(jù)分析主題，并說出你這樣分的原因；

2、 請(qǐng)你根據(jù)問題1抽象的主題，進(jìn)行主題模型設(shè)計(jì)，并說明設(shè)計(jì)的模型內(nèi)容，以及模型之間的關(guān)系。

1、 廣告素材特點(diǎn)和用戶訪問量的主題：用來分析不同特點(diǎn)和素材的廣告對(duì)吸引用戶訪問是否有較大的關(guān)系。 用戶訪問行為特征和最終購買行為主題：分析用戶在廣告頁面滑動(dòng)、點(diǎn)擊、停留等特征，是否對(duì)最終購買行為有較大的關(guān)系。 收費(fèi)模式、商戶類型、商戶付費(fèi)的關(guān)系：分析不同類型的商戶在不同模式下的付費(fèi)意愿，用于向未使用廣告業(yè)務(wù)的商戶推廣 投放時(shí)段和訪問量訂單數(shù)的關(guān)系：能帶來高訪問量或訂單數(shù)的投放時(shí)段，價(jià)格可以適當(dāng)調(diào)整 不同類型商戶廣告投放的效果分析：分析哪些類型商戶廣告投放效果較差，可以幫助商戶調(diào)整引流策略 2、 用戶訪問行為特征和最終購買行為主題：特征值可以選擇用戶點(diǎn)擊進(jìn)入廣告后的行為特征，包括滑動(dòng)速度、滑動(dòng)方向、停留時(shí)間、點(diǎn)擊等。 結(jié)合最終購買行為，用來分析用戶行為特征對(duì)購買行為的影響。可以實(shí)時(shí)預(yù)測用戶行為是否有較大幾率產(chǎn)生購買行為。對(duì)購買意愿弱的用戶，可以在頁面中實(shí)施其他推廣營銷策略，加強(qiáng)用戶的購買意愿。

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2、數(shù)據(jù)庫

說明關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過索引提升查詢效率的背后原理 。

1. 如果沒有索引，數(shù)據(jù)庫引擎需要通過全表掃描來查找數(shù)據(jù)，這會(huì)產(chǎn)生大量的磁盤IO。 2. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用B+樹構(gòu)建索引來加速加快查詢。B+樹是一種二叉查找樹（每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鍵值必須：比保存在左子樹的任何鍵值都要大，比保存在右子樹的任何鍵值都要小），這樣隨機(jī)查找某個(gè)鍵值時(shí)可以通過從根節(jié)點(diǎn)執(zhí)行二叉查找來加速查詢，查詢成本取決于樹的層數(shù)。 3. 針對(duì)范圍查詢和排序的優(yōu)化：在每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)保存其下一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的指針，這樣當(dāng)指定范圍范圍查詢時(shí)，先從根節(jié)點(diǎn)根據(jù)范圍的左值找到其葉子節(jié)點(diǎn)，之后通過向后遍歷葉子節(jié)點(diǎn)即可找到對(duì)應(yīng)范圍右值，這樣可以加速范圍查詢、排序、分組等數(shù)據(jù)庫查詢動(dòng)作。 4. 針對(duì)磁盤讀寫速度的優(yōu)化：除了葉子節(jié)點(diǎn)之外的其他節(jié)點(diǎn)只保存鍵值，這樣對(duì)磁盤的單次讀寫可以獲取到盡可能多的數(shù)據(jù)。以MySQL為例，一個(gè)1000萬行的表對(duì)應(yīng)的B+樹按照主鍵查找理論上只需要3次磁盤IO，這相對(duì)于全表掃描帶來的磁盤IO是多個(gè)量級(jí)的性能提升。 5. MySQL等數(shù)據(jù)庫引擎在實(shí)際實(shí)現(xiàn)B+樹索引的時(shí)候，針對(duì)磁盤讀寫做了優(yōu)化：非葉子節(jié)點(diǎn)中只存放key值，葉子節(jié)點(diǎn)中除了key值也會(huì)存放數(shù)據(jù)，按照存放數(shù)據(jù)的不同索引區(qū)分為主索引（聚簇索引）和輔助索引： a) 主索引的葉子節(jié)點(diǎn)中存放該key值對(duì)應(yīng)的完整記錄，使用主索引進(jìn)行查找時(shí)，可以直接輸出記錄；一個(gè)表只能創(chuàng)建一個(gè)主索引。 b) 普通索引的葉子節(jié)點(diǎn)則存放對(duì)應(yīng)主鍵的值，因此在使用輔助索引進(jìn)行查找時(shí)，需要先查找到主鍵值，然后再到主索引中進(jìn)行查找；一個(gè)表可以創(chuàng)建多個(gè)輔助索引。 6. 除了B+樹，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般也支持哈希索引，哈希索引能夠非常高效地進(jìn)行隨機(jī)查找，但是對(duì)于范圍查詢、排序和分組都不支持。

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3、數(shù)學(xué)題

【污水處理問題】一家污水處理廠通過去掉污水中有害的污物來凈化水質(zhì)，生產(chǎn)出用于灌溉使用的水源。該處理過程每小時(shí)可以去掉處理池中剩余污物的12%。

問：1.一天后處理池中將大概處理掉百分之幾的污物？

2.要多長時(shí)間才能把污物的量減少一半？

設(shè)：初始污物量= a 0 a_0 a0 、處理x小時(shí)后的污物量= a x a_x ax

于是得到污水處理模型： a x + 1 = a x ? a x ? 12 % = 0.88 a x a_x+1=a_x-a_x*12\%=0.88a_x ax +1=ax ?ax ?12%=0.88ax ，轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)表達(dá)式為 a x = ( 0.88 ) ? a 0 a_x=(0.88) * a_0 ax =(0.88)?a0 ，其中x為污水處理的小時(shí)數(shù)

一天為24小時(shí)，即 a 24 = ( 0.88 ) 24 ? a 0 ≈ 0.0465 ? a 0 a_{24}=(0.88)^{24}*a_0≈0.0465*a_0 a24 =(0.88)24?a0 ≈0.0465?a0 ，即一天后大于處理掉95.35%的污物；

處理掉一半，即 a x = 0.5 ? a 0 a_x=0.5*a_0 ax =0.5?a0 ， 0.5 = ( 0.88 ) x 0.5=(0.88)^x 0.5=(0.88)x， x = l o g 0.5 / l o g 0.88 ≈ 5.42 x=log0.5/log0.88≈5.42 x=log0.5/log0.88≈5.42小時(shí)；

4、編程題

在4*4的棋盤上擺滿了黑白棋子，黑白兩色的位置和數(shù)目隨機(jī)其中左上角坐標(biāo)為(1,1),右下角坐標(biāo)為(4,4),現(xiàn)在依次有一些翻轉(zhuǎn)操作，要對(duì)一些給定支點(diǎn)坐標(biāo)為中心的上下左右四個(gè)棋子的顏色進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，請(qǐng)計(jì)算出翻轉(zhuǎn)后的棋盤顏色。

（1）輸入描述：

給定兩個(gè)數(shù)組，分兩行

第一行為分別為初始棋盤，為 4 ? 4 4?4 4?4矩陣，其中0表示白色棋子，1表示黑色棋子

第二行為翻轉(zhuǎn)位置，其中翻轉(zhuǎn)位置共有3個(gè)

（2）輸出描述：請(qǐng)返回翻轉(zhuǎn)后的棋盤，為 4 ? 4 4?4 4?4矩陣

（3）輸入例子：

[[0,0,1,1],[1,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]] [[2,2],[3,3],[4,4]]

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（4）輸出例子：

[[0,1,1,1],[0,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]]

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思路： 將支點(diǎn)的前后左右都進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，需要明確支點(diǎn)的位置，就是對(duì)支點(diǎn)的位置進(jìn)行判斷，如果存在就翻轉(zhuǎn)，這里的翻轉(zhuǎn)可以直接用1-color，具體代碼如下所示。

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5、編程題

尋找最后的山峰。山峰元素是指其值大于或等于左右相鄰值的元素。給定一個(gè)輸入數(shù)組 n u m s nums nums，任意兩個(gè)相鄰元素值不相等，數(shù)組可能包含多個(gè)山峰。找到索引最大的那個(gè)山峰元素并返回其索引。 假設(shè) n u m s [ ? 1 ] = n u m s [ n ] = ? ∞ nums[-1] = nums[n] = -∞ nums[?1]=nums[n]=?∞。

（1）輸入描述：在命令行中輸入一行數(shù)字，數(shù)字之間以空格分割，遇到換行符結(jié)束。輸入的數(shù)字為整型，且總數(shù)量在10萬以內(nèi)。

（2）輸出描述：輸出索引最大的山峰的索引值（一個(gè)數(shù)字）

（3）輸入例子：2 4 1 2 7 8 4

（4）輸出例子：5

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6、編程題

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給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組，返回一個(gè)數(shù)組。該返回?cái)?shù)組中第i個(gè)數(shù)字為，原數(shù)組中第i個(gè)位置的數(shù)字至少往右走多少步才能遇到比它大的數(shù)字。如果遇不到或者已經(jīng)處于最右的位置，則置為-1。

輸入描述:：輸入為多行，第一行為一個(gè)整數(shù)N，1≤N≤106

接下來一共有N行，每一行為一個(gè)整數(shù)M，0≤M≤232-1

輸出描述:：輸出 N 行，每行一個(gè)數(shù)字表示轉(zhuǎn)換之后的數(shù)組

輸入例子1:

5 91 10 3 22 40

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輸出例子1:

-1 2 1 1 -1

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思路：棧方法

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7、關(guān)聯(lián)查詢

數(shù)據(jù)對(duì)象data1List，員工表，存儲(chǔ)員工ID，員工姓名

數(shù)據(jù)對(duì)象data2List， 員工工作時(shí)長表，存儲(chǔ)員工ID，月份，工時(shí)

計(jì)算每個(gè)員工1-3月每月工時(shí)及總工時(shí)

輸入描述:

員工ID 員工姓名 員工ID 月份 工時(shí) 月份 工時(shí) 月份 工時(shí)

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輸出描述:

員工姓名 空格 一月份工時(shí) 空格 二月份工時(shí) 空格 三月份工時(shí) 空格 總工時(shí)

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輸入例子1:

zhangwei01 01 200 02 150 03 196

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輸出例子1:

zhangwei01 200 150 196 546

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難度簡單。不說了，就是送分。

data1List=input().strip().split(" ") data2List=input().strip().split(" ") print(data1List[1]+" "+data2List[2]+" "+data2List[4]+" "+ data2List[6]+" "+str(int(data2List[2])+int(data2List[4])+int(data2List[6])))

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8、編程題

在實(shí)時(shí)計(jì)算中，數(shù)據(jù)流源源不斷地流入計(jì)算單元，經(jīng)常需要借助窗口來處理數(shù)據(jù)，其中有一類窗口為滑動(dòng)窗口（Sliding Window），其特點(diǎn)是窗口長度固定，每次滑動(dòng)一定的位移（slide）

現(xiàn)給定一個(gè)數(shù)組 nums，有一個(gè)長度為 k 的滑動(dòng)窗口從數(shù)組的最左側(cè)移動(dòng)到數(shù)組的最右側(cè)。注意你只可以看到在滑動(dòng)窗口 k 內(nèi)的數(shù)字，滑動(dòng)位移大小slide=1，即滑動(dòng)窗口每次只向右移動(dòng)一位。

要求返回每一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的中位數(shù)，解釋中位數(shù)定義，例如：對(duì)于[2,3,4]，中位數(shù)是3；對(duì)于[2,3]，中位數(shù)是 (2 + 3) / 2 = 2.5

注意：為了簡化窗口計(jì)算，規(guī)定如果沒有累計(jì)到窗口大小的數(shù)，不能觸發(fā)計(jì)算，即不輸出結(jié)果！

輸入描述:

輸入兩個(gè)數(shù)字n，k。n表示數(shù)組長度，k表示窗口大小

加下來n個(gè)整數(shù)用空格隔開，表示nums數(shù)組

(1<=k<=n) (1<=n<=1000)

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輸出描述:

輸出若干個(gè)數(shù)字，表示滑窗依次移動(dòng)得到的結(jié)果，保留小數(shù)點(diǎn)后一位數(shù)字

輸入 8 3 1 3 -1 -3 5 3 6 7 輸出 1.0 -1.0 -1.0 3.0 5.0 6.0

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9、編程題

輸入年份月份，請(qǐng)輸出這個(gè)月的天數(shù)

輸入描述：多組輸入輸出

第一個(gè)參數(shù)為年份，如2018代表2018年，2019代表2019年

第二個(gè)參數(shù)為月份，如1代表1月，2代表2月

輸出描述：輸出當(dāng)月的實(shí)際天數(shù)。

示例1 輸入 2018 2 2020 2 2019 1 輸出 28 29 31

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難度簡單。不說了，就是送分。

def solution(a,b): if b != 2: if b in [1,3,5,7,8,10,12]: return 31 else: return 30 else: # 判斷是不是閏年 if a % 100 != 0 and a % 4 ==0: return 29 elif a % 400 == 0: return 29 else: return 28 while True: try: year, month = map(lambda x:int(x),input().split(' ')) print(solution(year, month)) except: break

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10、編程題

整數(shù)分解：一個(gè)正整數(shù)N可以分解為 M ( M > 1 ) M(M>1) M(M>1)個(gè)正整數(shù)的和，即 N = K + L N=K+L N=K+L，例如 N = 5 N=5 N=5、 M = 2 M=2 M=2時(shí)可以分解為 ( 1 + 4 , 2 + 3 ) (1+4,2+3) (1+4,2+3)。

給定一個(gè)正整數(shù) N ( 1 < N < 200 ) N(1

示例1 輸入 5,2 輸出 2 # 遞歸 def solution(N, M): # 實(shí)際上就是N個(gè)球裝到M個(gè)杯子里，要求每個(gè)杯子都要有球，有多少種裝法。 if (M == 1) or (N - M == 1) or (N == M): dic[(N, M)] = 1 elif M == 2: dic[(N, M)] = int(N / 2) else: left, i, total = N - M, 1, 0 while left >= i and i <= M: if (left, i) in dic.keys(): total = total + dic[(left, i)] i = i + 1 else: solution(left, i) dic[(N, M)] = total if __name__ == '__main__': N, M = map(int, input().split(",")) dic = {} solution(N, M) print(dic[(N,M)])

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