为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
通过 TechLead 模拟 Google 面试（软件工程师职位）
TechLead 在 Google 的 100 多次面试中都提出了一个问题，这引起了我对 RxJS 的兴趣。本文会讨论解决该问题的所有传统方法。
他问这个问题的真正目的是从应聘者得到下列信息：在编码之前，他们会问正确的问题吗？提出的解决方案是否符合项目指南？他甚至指出，是否得到正确的答案一点都不重要，重要的是应聘者的思考方式，以及应聘者是否能够理解这个问题。
他谈到了一些解决方案，包括递归方法（受堆栈大小限制）和迭代方法（受内存大小限制）。本文将对这两个解决方案进行详细讨论。
TechLead 的问题
在 TechLead 的问题中，他要求应聘者在如下网格中，计算出所有颜色相同的最大连续块的数量。
当看到这个问题时，我的第一反应是，必须做一些 2D 图像建模才能解决这个问题。听起来这道题在面试中几乎不可能回答出来。
但在听完他的详细解释之后，我方知情况并非如此。在这个问题中，我们需要处理的是已经捕获的数据，而不是解析图像。
数据建模
在编写任何代码之前都需要定义数据模型。对于任何问题，首先要弄清楚我们在处理什么，并收集业务需求。
在我们案例中，TechLead 为我们定义了许多具体的需求，例如：
我们还可以从数据中获得更多信息：
还有一些未知信息，例如：
开发人员的水平越高，其需要问的问题越多。虽然这有所帮助，但如果不能找出未知信息，问题的实际解决还是会存在阻碍。
大部分人并不会想到询问这些未知信息。在开始研究这个算法之前，我也不知道这些未知信息是什么。要找到所有的未知信息，需要与业务人员进行反复的讨论才行。
对于 TechLead 的这张照片来说，颜色的分布似乎是随机的。他只用了三种颜色，并且没有提到其他限制，因此我们暂时也做这种假设。另外我们还假设，这些颜色可能是相同的。
为了保证算法的有效性，因此我假设我们使用的是 100×100 的网格，以避免处理1行10000列这样的极端情况。
在一般情况下，我会在查看数据的最初几个小时内询问所有这些问题。这也是 TechLead 真正关心之处。应聘者需要思考，是要从编写一个随机解决方案开始，还是要首先找出问题所在。如果提前计划的话，这些问题将更容易处理。在解决这些问题之后，我们最终只需重写代码的一小部分即可。
创建数据模型
我们需要知道数据是如何输入的，以及我们希望以何种形式来处理这些数据。由于没有处理数据的系统，因此我们需要自己设计一个可视化的方法。
数据的基本结构如下：
需要 ID 的原因在于，我们可能不止一次碰到同一个图片格。要想防止无限循环的话，就必须标记在这些情况下该图片格所处的位置。
此外，像这样的数据通常会分配某些 ID、哈希值或其他值。它是一个唯一的标识符，因此，我们可以通过某种方式来标识特定的节点。如果我们想知道最大的连续块，就需要知道该块中有哪些节点。
由于 TechLead 使用网格对数据进标识，我假设我们会得到 X 和 Y 的值。依靠这些属性，我就能够生成一些 HTML，并确保生成的内容与他给我们的内容相类似。
这是使用绝对定位来完成的，就像他的例子一样：
答案：3
这种方法也可以处理更大一些的数据集，如下图：
答案：18
我们使用行列信息创建一个一维数组，然后根据这些数据生成节点。
我用的是 colorId 而不是 color 。这样做有两个原因，一是随机化更为简洁，二是我们通常必须自己查找颜色值。
虽然 TechLead 没有明确说明，但该题目只用了 3 个颜色值，因此，我将数据集限制为 3 种颜色。我们只需知道它可能有数百种颜色，最终的算法就不需要改变了。
数据处理
我们希望知道每个节点的邻接关系，但仅靠 X 和 Y 的值无法做到。所以，给定 X 和 Y，我们还需要找出如何找出相邻的 X 和 Y 值。其实很简单，我们只需在 X 和 Y 上找到 +1 和 -1 的节点即可。
我们用来生成节点的方式，实际上是一种计算相邻节点 ID 的数学方法。而在这一步中，我将采取一个与之相反的思路，即假设节点将以随机顺序输入。
这个预处理代码中，我尽量避免了任何不必要的优化。它不会影响算法的最终性能，只会有助于简化我们的算法。
接下来，我将 colorId 换成 color 。这对于我们的算法而言其实没有必要，这一步只是为了更好的可视化。
我们为每组相邻的 X 和 Y 值调用 getNodeAtLocation 函数，并找到我们的 northId 、 eastId 、 southId 和 westId 。在此步骤中，我们不会对 X 和 Y 的值进行参数传递。
获取基本 ID 之后，再将它们转换为一个 adjacentIds 数组，这个数组只包含那些具有值的邻接数组。如此一来，如果我们有边角的话，就不用担心检查这些 ID 是不是为空。它还允许我们对数组进行循环，而无需在算法中手工记录每个基本 ID。
优化预处理过程
为了简化本文的算法，我添加了另一个优化过程。该算法将删除与当前节点颜色不匹配的相邻 ID。
我在添加更多功能的同时简化了 addAdjacencies 。
通过删除颜色不匹配的节点，我们的算法可以 100% 确定 adjacentIds 属性中的任何 ID 都是邻接的节点。
最后，我删除了所有不具有相同颜色邻接的节点，这进一步简化了我们的算法。这样，我们就将节点缩减为只有我们关心的那些节点。
错误的方式：递归
TechLead 指出，我们无法递归地执行这个算法，因为我们会遇到堆栈溢出的问题。
虽然在一定程度上，他这么说是对的，但有几种方法可以缓解这个问题。我们可以使用迭代或者尾递归（tail recursion），但 JavaScript 不再将尾递归作为自带功能。
尽管我们仍然可以用 JavaScript 来写一个尾递归函数，但为使得算法更加简单，我仍然选择了创建一个典型的递归函数。
在编写代码之前，我们需要先找到算法。对于递归，使用深度优先搜索是合理的。“不要担心别人不明白计算机科学术语。”在我向一位同事展示我想出的不同解决方案时，他如此说道。
算法
我们将从一个节点开始，尽可能向下搜索，直到到达一个端点。然后我们将返回并采取下一个分支路径，直到我们扫描完整个连续块为止。在此过程中，我们还必须记录我们搜索过的部分，以及最大的连续块的长度。
我将函数分成了两部分。其中一个函数将保存最大列表和先前扫描的 ID，同时至少循环每个节点一次。另一个函数则将从未扫描的根节点开始，进行深度优先遍历。
下面，我们将逐步进行分析。
递归函数
getContiguousIds 是递归函数，在每个节点调用一次。在该函数每次返回结果时，我们都会得到一个连续节点的更新列表。
这个函数只有一个判断条件：节点是否已在列表中？如果没有，则再次调用getContiguousIds 。当该函数返回结果时，我们会获得一个更新的连续节点列表，该列表会被返回到 reducerjsreduce函数，并用作下一个 adjacentId 的状态。
每当我们用 concat 将当前节点连接到 contiguousIds 时，都要向 contiguousIds 传入值。每次进一步递归时，我们都要确保在循环执行 adjacentIds 之前，当前节点已经被添加到 contiguousIds 列表中。这可以确保我们不会无限地递归。
循环
该函数的后半部分也会遍历每个节点一次。递归函数使用 reducer来检查代码是否已被扫描。若已被扫描，就继续循环，直到找到一个没有循环的节点，或者直到退出循环为止。
如果我们的节点尚未被扫描，则调用 getContiguousIds，并继续遍历，直到扫描完成。这是同步的，但可能需要一些时间。
每当函数返回一个 contignousIds 列表，都对照 largestContiguousIds 进行检查，如果该列表的返回值更大的话，就存储返回值。
同时，我们将把这些 contiguousIds 添加到我们的 scannedIds 列表中，以标记我们搜索的节点。
执行
就算我们有 10000 个项目，这个算法也不会遇到 3 种随机颜色的堆栈溢出问题。如果我把所有的都改成单一颜色，就可能会遇到堆栈溢出的问题，这是因为我们的递归函数经历了 10000 次的递归。
顺序迭代
由于内存比函数调用的堆栈要大，所以我的下一个想法是在一个循环中完成整个事情。我们将跟踪节点列表的列表。我们将不断添加它们，并将它们链接在一起，直到退出循环。
这个方法要求在完成循环之前，将所有可能的节点列表保存在内存中。在递归示例中，我们只将最大的列表保存在内存中。另一个想法是，从顶部开始遍历，并将每个节点循环一次。到在此过程总，我们必须检查 ID 是否存在于节点列表的列表 contiguousIdsList 中。
如果它不存在于任何 contiguousIds 列表中，我们就将添加该列表和 adjacenIds 。这样，在循环时，就会有其他的内容链接到它。
如果我们的节点在其中一个列表之中，那么节点就可能也存在于其中相当多的列表中。我们想要把所有这些都链接在一起，并从 contiguousIdsList 中删除未链接的那些节点。在我们得到节点列表的列表之后，检查哪个列表是最大的，这个算法就完成了。
执行
与递归版本不同的是，当所有 10000 个项目都是相同的颜色时，这个算法能够完成任务。但该算法的一个缺陷是，它执行得相当慢。在上述代码的性能评估中，我没有考虑到循环列表的列表的情况，这显然对性能有很大的影响。
随机迭代
我想采用递归方法背后的思路，并以迭代方式进行应用。这一算法的目标是精确命中每个节点一次，并且只存储最大的连续块。这里，我们没有将节点添加到先前扫描的 ID 列表，而是从 remainingNodes 数组中拼接出值来，但是我不建议大家这样做。
分解
我把上述代码分成 3 个部分，用 if 语句分开。
让我们从中间部分开始。首先查看 queuedIds 。如果该对象有值，就对队列中的内容进行循环，看看它们是否存在于 remainingNodes 中。
第三部分的内容取决于第二部分的结果。如果 queuedIds 对象为空，并且 remainingNodesIndex 是 -1 的话，那么我们就已经完成了这个节点列表，并需要从一个新的根节点开始。新的根节点始终位于索引 0 处，因为我们正在对 remaininigNodes 进行拼接。
现在再来看循环的顶部。我可以使用 while (true) ，但是需要留一个跳出条件，以防止出错。这在调试时很有用，因为要弄清楚无限循环可能是件痛苦的事情。
之后，我们将拼接节点。我们将节点添加到 contiguousIds 列表中，并将 adjacentIds 添加到队列中。
执行
这一算法几乎和递归版本一样快。当所有节点都是相同颜色时，它是所有算法中速度最快的。
错误的方式：递归
对相似的颜色进行分组
由于我们只知道有两种蓝色，所以我们可以将类似颜色的节点分组在一起，用于顺序迭代版本。
通过将节点拆分成 3 个更小的数组，我们可以减少内存占用，以及需要在列表的列表中执行的循环次数。尽管如此，这并不能解决所有颜色都相同的情况下会出现的问题，因此我们并不会使用此方法修改递归版本。这也意味着我们可以对操作进行多线程处理，将执行时间缩短近三分之一。
如果我们按顺序执行这些命令，只需先运行三个中最大的一个。如果最大值比另外两个值大，就无需检查它们。
可能存在的最大数据集的大小
我们可以检查每一次迭代，而不是在特定时间间隔检查是否有最大的列表。如果最大节点集合的规模大于或等于可用节点的一半（5000 或更高），那么，很显然我们已经有了最大的列表。
若使用随机迭代版本的话，我们可以找到迄今为止最大的列表大小，并查看剩余的节点数量，如果没有比最大的节点集合大小还小的数值，那么就可以说明，我们已经有最大的列表了。
使用递归
虽然递归有其局限性，但我们仍可以使用它。我们需要做的事情就是检查剩余节点的数量。如果它没有超出堆栈的限制，我们就可以使用更快的递归版本。这么做的风险是很大，但随着循环的深入，这一方法会缩短执行时间。
使用 for 循环
在知道节点最大数量的情况下，我们可以使用 for 循环编写 reduce 函数。无论何时，与 for 循环相比， Aray.prototype 方法都非常慢。
使用尾递归
我没有在本文中讨论相关算法，因为我认为尾递归需要一篇单独的文章来阐述。这是一个很大的主题，很多地方都需要解释。另外，虽然它使用了递归结构，但它可能并不会想你所期望的那样比while循环还快。
RxJS：可维护性与性能
有一些方法可以重写这些函数，这样你就可以更轻松地理解并维护它们。我想出的主要解决方案是使用 Redux-Observable 风格的 RxJS，但并不使用 Redux。
接下来，我想以常规的方式来编写代码，然后使用 RxJS 流式传输数据，看看能将算法性能提升多少。
我使用 RxJS 做了 3 个版本的算法jsreduce函数，并做了一些修改来加快执行速度。与我之前的文章不同的是，即使增加了行和列，所有的三个版本都会变慢。
我本来可以做很多优化，但要以代码的可读性为代价，这不是我想要的。
最终，我终于找到了一个可行的解决方案，该方案目前是最快的，只需一半的执行时间。这已经是总体上最好的改进了。
只有当每个节点都是相同的颜色时，我才能用可观察到的数据击败内存占用较多的顺序迭代。从技术上来讲，这一算法也优于递归方法，因为在这种情况下，递归算法会出现堆栈溢出的问题。
在研究如何使用 RxJS 流数据之后，我意识到该方法对本文来说实在过于复杂了。希望以后会有文章详细介绍这些代码示例。
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