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小编的博客：就爱学编程
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CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！
本文目录
引言
在HR面试中，智力题往往被用来评估应聘者的逻辑思维、问题解决能力和创新思维。这类题目旨在通过非传统的问题形式，观察应聘者如何在压力下分析问题、寻找解决方案并有效沟通其思考过程。所以我们在锻炼自己编程能力的同时，也不能忘了锻炼自己的思维能力，故此小编每次会给大家分享两道智力题，一起看看吧！！！
智力题一：硬币找零问题
题目描述
假设你是一家店铺的收银员，顾客购买商品后需要找零。你手头有无限数量的硬币，硬币的面额有25美分、10美分、5美分和1美分。顾客需要找零的金额是随机的，你的任务是找出最少需要多少枚硬币来完成找零。
宝子们，赶快想想吧！！！
好，现在让我们看看这道题的答案是否和你心中想的一样？
分析
- 这个问题可以通过
贪心算法来解决。贪心算法在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。对于硬币找零问题，我们可以从最大面额的硬币开始，逐步向下，直到找零金额为0。
• 初始化：设定一个变量change来存储需要找零的金额。
• 贪心选择：从最大的硬币面额开始，尽可能多地使用大面额硬币，然后转向下一个较小面额的硬币。
• 循环处理：对于每个硬币面额，计算change能被当前硬币面额整除的最大数量，从change中减去这个数量，并记录使用的硬币数量。
• 更新状态：更新change为剩余需要找零的金额，继续下一个硬币面额的处理，直到change为0。
• 输出结果：输出每种硬币的使用数量。
- 通过这种方式，我们可以确保使用的硬币数量最少，因为每一步都尽可能地减少了剩余的找零金额。
智力题二：岛屿数量
题目描述
给定一个由’1’（陆地）和’0’（水）组成的二维网格，地图上可能存在一个或多个岛屿。一个岛屿定义为由相邻的’1’组成的区域，其中相邻的陆地可以是上下左右四个方向。你的任务是计算网格中岛屿的总数。
宝子们，赶快想想吧！！！
好，现在让我们看看这道题的答案是否和你心中想的一样？
分析
这个问题可以通过深度优先搜索（DFS）算法来解决。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它从一个节点开始，尽可能深地搜索树的分支。
• 遍历网格：首先，我们需要遍历整个二维网格，寻找所有的'1'。
• 标记访问：每当我们找到一个'1'，意味着我们找到了一个岛屿的一部分。我们需要从这个位置开始进行深度优先搜索，将所有连接的'1'标记为已访问，以避免重复计数。
• 深度优先搜索（DFS）：
• 从当前位置开始，检查上下左右四个方向的相邻格子。
• 如果相邻格子是'1'并且没有被访问过，递归地对该格子进行DFS，并将其标记为已访问。
• 继续这个过程，直到没有更多的相邻'1'可以访问。
• 计数：每次完成一个岛屿的DFS后，岛屿数量加一。
• 重复：继续遍历网格，直到所有的'1'都被访问过。
详细步骤
• 初始化：创建一个与输入网格同样大小的访问标记数组，用于记录每个位置是否已经被访问过。
• 遍历网格：
• 对于网格中的每个位置(i, j)：
• 如果grid[i][j]是'1'并且没有被访问过：
• 标记该位置为已访问。
• 对该位置进行DFS，以标记所有连接的'1'。
• DFS函数：
• 定义一个DFS函数，输入当前位置(i, j)。
• 检查当前位置是否越界，或者是否是水（'0'）。
• 如果当前位置是陆地（'1'）并且没有被访问过：
• 标记当前位置为已访问。
• 对当前位置的上下左右四个相邻位置递归调用DFS。
• 计数：每次完成一个岛屿的DFS后，岛屿数量加一。
• 返回结果：遍历完整个网格后，返回岛屿的总数。
总结
岛屿数量问题是一个典型的图搜索问题，它涉及到
深度优先搜索（DFS）的应用。通过模拟搜索过程，我们可以有效地识别并计数网格中的岛屿。这个问题不仅锻炼了我们的递归思维，还提高了我们对图搜索算法的理解。通过这个问题，我们可以学习到如何使用
DFS来解决实际问题，以及如何设计递归函数来处理复杂的搜索任务。这些问题的解决思路和技巧在实际的软件开发中也非常有用，例如在处理图结构数据、网络连通性分析等问题时。