製造焦慮：打破認知幻覺
最近，NVIDIA 的演算法面試正在密集進行中。
很多同學看到題目後的第一反應是：「簡單！這不就是一次遍歷 + 貪心嗎？」
大錯特錯。
如果你只是簡單地找到違規位置就修改，哪怕邏輯正確，在面試官眼裡也是 過程式編程 的思維。
我們 oavoservice 團隊深度複盤了這道題，發現90%的候選人都在 邊界判斷 和 修改策略選擇 上翻車。
真題拆解：展示肌肉
🔍 真題核心：判斷陣列是否可通過最多一次修改變為非遞減
題目描述：
給定一個有 n 個整數的陣列 nums，檢查它是否可以通過修改最多一個元素變為非遞減陣列。
非遞減陣列定義：對於每個 i（0-based），滿足 nums[i] <= nums[i+1]，其中 0 <= i <= n-2。
關鍵難點：
- 違規位置的精確定位
- 修改策略的最優選擇
- 邊界條件的完整覆蓋
Input/Output 示例：
Input: nums = [4,2,3]
Output: true
解釋: 可以將4修改為1或2，或將2修改為4
oavoservice 獨家解析： 這道題披著 簡單貪心 的外衣，實則考察 演算法設計模式 和 Engineering Judgment。
致命坑點：為什麼別人會掛
🤯 隱形殺招：修改策略的 Trade-off 選擇
這是絕大多數人掛掉的地方。
很多同學習慣了 硬編碼 的思維，一發現違規就直接修改：
# 典型的 Toy Code 寫法
def checkPossibility(nums):
count = 0
for i in range(len(nums) - 1):
if nums[i] > nums[i + 1]:
count += 1
if count > 1:
return False
# 錯誤：盲目修改，沒有考慮全域影響
nums[i + 1] = nums[i]
return True
但在 NVIDIA 面試官眼裡，這意味著：
- 演算法認知淺薄：沒有考慮兩種修改策略的適用場景
- 邊界處理缺失：
i==0時的特殊情況處理不當 - 程式碼可維護性差：直接修改輸入陣列，違背了 Idempotency（冪等性） 原則
面試官的深入追問，往往不是因為你答錯了，而是因為你缺乏 Scalability（可擴展性） 思維。
正確的工業級解法
def checkPossibility(nums):
n = len(nums)
violation_count = 0
violation_index = -1
# 找到所有違規位置
for i in range(n - 1):
if nums[i] > nums[i + 1]:
violation_count += 1
if violation_count > 1:
return False
violation_index = i
# 沒有違規或只有一個違規
if violation_count <= 1:
if violation_count == 0:
return True
i = violation_index
# 兩種修改策略的權衡選擇
# 策略1: 調低左邊 nums[i] = nums[i+1]
if i == 0 or nums[i-1] <= nums[i+1]:
return True
# 策略2: 抬高右邊 nums[i+1] = nums[i]
# 需要檢查右邊是否還有元素需要滿足
if i+1 == n-1 or nums[i] <= nums[i+2]:
return True
return False
return False
Algorithm Insight：
- 時間複雜度：O(n)，一次線性掃描
- 空間複雜度：O(1)，原地演算法
- 工程價值：不修改原陣列，符合函數式編程範式
轉化收尾：升維服務
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