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# 6/28, LinkedIn 面经题

## [Two Sum III - Data structure design](https://leetcode.com/problems/two-sum-iii-data-structure-design/)

这是个典型的 data structure design trade off 问题，因为 add() 和 find() 函数总有一个会很慢，问题在于让那个慢，就要取决于具体的 workload. 真问到这种问题一定要先问清楚。

### 需要注意的 corner case 是，\[add(0), find(0)]，这类情况，还有 \[add(2), add(2), find(4)] 这类。

### Quick-Find:

```java
public class TwoSum {

    HashSet<Integer> num = new HashSet<>();
    HashSet<Integer> sum = new HashSet<>();

    // Add the number to an internal data structure.
    public void add(int number) {
        if(num.contains(number)) {
            sum.add(number * 2);
        } else {
            Iterator<Integer> iter = num.iterator();
            while(iter.hasNext()){
                int num = iter.next();
                sum.add(num + number);
            }
            num.add(number);
        }
    }

    // Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value.
    public boolean find(int value) {
        return sum.contains(value);
    }
}
```

### 事实证明，拿到 iterator 手动 iter.next 要比直接用 enhanced for loop 快。

### Quick-Add:

```java
public class TwoSum {

    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();

    // Add the number to an internal data structure.
    public void add(int number) {
        if(map.containsKey(number)){
            map.put(number, 2);
        } else {
            map.put(number, 1);
        }
    }

    // Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value.
    public boolean find(int value) {
        Iterator<Integer> iter = map.keySet().iterator();

        while(iter.hasNext()){
            int key = iter.next();
            if(map.containsKey(value - key)){
                if(key != value - key || map.get(key) == 2) return true;
            }
        }
        return false;
    }
}
```

## [Text Justification](https://leetcode.com/problems/text-justification/)

这题不怎么考算法思想和数据结构，就是看你怎么处理各种 test case 以及字符串边边角角的细节问题。。

假如 L = 10 的话，我们需要重点考虑的是这么几种情况；

* **x x x \_ \_ x x \_ x x**
* **x x x x x \_ \_ \_ \_ \_**
* **x x x \_ x \_ x \_ x \_**
* 每一行最左面肯定是填满的，没有空余；
* 每一个单词后面都要空格分开，结尾除外；
* 每一行最右面可能正好填满，也可能有空格；
* 如果正好到了最后一个单词，或者连续两个大单词无法 fit 到同一行，则只有一个单词，后面全是空格；

于是我们的设计思路围绕着这几种情况考虑：

* 维护目前空间占用，如果下一个单词放不下了就开始在 \[start, end] 区间内构造单词
* 让每个单词自带一个空格占用
* 为了应对一个单词正好占满整行的情况，起始空间占用为 -1，此后依次增加 word\[i].length + 1;

进入填词阶段：

* 每个单词后面的空格数为标准 space + extra，其中 space 默认为 1， extra 默认为 0；
* 如果不是一行只有一个单词的情况，则根据 gap 数计算 space 与 extra 值；
  * space = (剩余空间 / gap 数) + 1;
  * extra = (剩余空间 % gap 数)；
* 启动 StringBuilder，先把第一个单词填上；
* 而后进入循环按照 space 与 extra 数填充；extra 最坏情况下也只会在一个单词后面多加上一个；
* 如果是一个单词一行的情况，则计算剩余空白，都填上空格。
* 设立新起点，新一轮扫描。

```java
public class Solution {
    public List<String> fullJustify(String[] words, int maxWidth) {
        List<String> list = new ArrayList<String>();

        int N = words.length;
        int right = 0;
        for(int left = 0; left < N; left = right){
            // Each word comes with one space;
            // Except the first word, so start with -1.
            int len = -1;
            for(right = left; right < N && len + words[right].length() + 1 <= maxWidth; right ++){
                len += words[right].length() + 1;
            }

            // Those are in case there's only one word picked, or in last line
            int space = 1;
            int extra = 0;
            if(right != left + 1 && right != N){
                // right - left - 1 is number of gaps
                space = (maxWidth - len) / (right - left - 1) + 1;
                extra = (maxWidth - len) % (right - left - 1);
            }
            StringBuilder sb = new StringBuilder(words[left]);
            for(int i = left + 1; i < right; i++){
                for(int j = 0; j < space; j++) sb.append(' ');
                if(extra-- > 0) sb.append(' ');
                sb.append(words[i]);
            }

            int rightSpace = maxWidth - sb.length();
            while(rightSpace-- > 0) sb.append(' ');
            list.add(sb.toString());
        }

        return list;
    }
}
```