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数据结构与算法面试题详解及练习

标签：
面试 算法与数据结构
概述

本文详细介绍了数据结构与算法面试题中常见的类型和重要性，涵盖了数组、链表、树与二叉树、图、排序算法和搜索算法等内容，帮助读者准备面试并提高解题能力。

数据结构与算法面试题概述

面试中常见的数据结构与算法类型

在面试中，数据结构与算法是最常被考察的内容。比如：

  • 数组（Array）：单维数组、多维数组、动态数组等。
  • 链表（Linked List）：单向链表、双向链表。
  • 栈与队列（Stack & Queue）：栈的压入和弹出操作、队列的入队和出队操作。
  • 树与二叉树（Tree & Binary Tree）：二叉树的遍历、平衡树的查找和插入操作。
  • 图（Graph）：图的遍历、最短路径算法等。
  • 排序算法（Sorting Algorithms）：快速排序、归并排序、冒泡排序等。
  • 搜索算法（Searching Algorithms）：二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索等。
  • 动态规划（Dynamic Programming）：背包问题、最长公共子序列等。
  • 贪心算法（Greedy Algorithms）：找零钱问题、霍夫曼编码等。
  • 分治算法（Divide and Conquer）：快速排序、归并排序等。

学习数据结构与算法的重要性

学习数据结构与算法可以提高编程效率和解决问题的能力。掌握这些基础知识可以在以下方面帮助你：

  • 提高代码质量：理解数据结构与算法可以让你写出更高效、更简洁的代码。
  • 提升解题速度：在面试或实际工作中，能够快速地分析问题、选择合适的数据结构和算法，提高解决问题的速度。
  • 增加工作机会：许多公司都非常重视候选人对数据结构与算法的理解，这是筛选候选人的一个重要标准。
  • 优化程序性能：通过选择合适的数据结构和算法，可以显著提高程序的运行效率和内存使用情况。

如何准备数据结构与算法面试

准备数据结构与算法面试时，建议采取以下步骤：

  1. 了解基础概念：学习基础数据结构与算法的概念，包括但不限于数组、链表、栈与队列、树与二叉树、图等。
  2. 刷题练习：通过刷题来巩固所学知识，可以在LeetCode、CodeForces等网站上进行练习。
  3. 模拟面试：参加模拟面试，可以在面试中模拟真实的面试场景，提高面试中的解题速度与准确性。
  4. 复习与回顾：定期复习所学知识，巩固记忆，提高解题能力。
  5. 反思与总结：每次面试或练习后，总结经验教训，找出自身不足，进行针对性的改进。

示例代码

# 数组中查找特定元素
def find_element(arr, target):
    for i, value in enumerate(arr):
        if value == target:
            return i
    return -1

# 反转链表
def reverse_list(head):
    prev = None
    while head:
        temp = head.next
        head.next = prev
        prev = head
        head = temp
    return prev

# 二叉搜索树插入操作
class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.val = value
        self.left = None
        self.right = None

def insert_bst(root, value):
    if not root:
        return TreeNode(value)
    if value < root.val:
        root.left = insert_bst(root.left, value)
    else:
        root.right = insert_bst(root.right, value)
    return root

# 图的最短路径算法
def shortest_path(graph, start, end, visited):
    if start == end:
        return [end]
    visited.add(start)
    shortest_path = None
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            path = shortest_path(graph, neighbor, end, visited)
            if path:
                if not shortest_path or len(path) < len(shortest_path):
                    shortest_path = path
    visited.remove(start)
    if shortest_path:
        return [start] + shortest_path
    return None
基础数据结构详解

数组

数组是一种非常基础且常用的数据结构，它通过一组连续的内存空间来存储相同类型的元素。数组的优点包括访问速度快、易于实现等。

数组的基本操作

  • 访问元素：通过索引访问数组中的元素。
  • 插入元素：在数组中插入新元素。
  • 删除元素：删除数组中的元素。
  • 更新元素：修改数组中特定位置的元素。

示例代码

# 定义一个数组
arr = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问元素
print(arr[0])  # 输出第一个元素

# 插入元素
arr.append(6)  # 在数组末尾添加一个元素
print(arr)     # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 删除元素
del arr[0]     # 删除第一个元素
print(arr)     # 输出 [2, 3, 4, 5, 6]

# 更新元素
arr[0] = 1     # 将第一个元素设置为 1
print(arr)     # 输出 [1, 3, 4, 5, 6]

链表

链表是一种线性数据结构，它通过链表节点将数据元素连接起来。链表的优点包括插入和删除元素速度快，不需要连续的内存空间等。

单链表的基本操作

  • 访问元素：通过遍历节点访问元素。
  • 插入元素：在链表中插入新元素。
  • 删除元素：删除链表中的元素。

双向链表

双向链表是一种更复杂的链表，它允许从前向后和从后向前遍历节点。

示例代码

class ListNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

# 创建单链表
head = ListNode(1)
head.next = ListNode(2)
head.next.next = ListNode(3)

# 遍历并打印链表
current = head
while current is not None:
    print(current.value)
    current = current.next  # 输出 1 2 3

# 插入元素
new_node = ListNode(4)
current = head
while current.next is not None:
    current = current.next
current.next = new_node  # 插入 4 到链表末尾

# 删除元素
current = head
while current.next.value != 2:
    current = current.next
current.next = current.next.next  # 删除值为 2 的节点

# 遍历并打印链表
current = head
while current is not None:
    print(current.value)
    current = current.next  # 输出 1 3 4

栈与队列

栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。栈和队列在很多应用场景中非常有用，比如函数调用栈、进程调度等。

栈的基本操作

  • 压入元素（Push）：将元素添加到栈顶。
  • 弹出元素（Pop）：从栈顶移除元素。
  • 访问栈顶元素：查看栈顶元素。

队列的基本操作

  • 入队：将元素添加到队尾。
  • 出队：从队头移除元素。
  • 访问队头元素：查看队头元素。

示例代码

class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        return self.items.pop()

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def peek(self):
        return self.items[-1]

# 创建栈实例
stack = Stack()
stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)

print(stack.pop())  # 输出 3
print(stack.peek())  # 输出 2
print(stack.is_empty())  # 输出 False

class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def enqueue(self, item):
        self.items.append(item)

    def dequeue(self):
        return self.items.pop(0)

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def peek(self):
        return self.items[0]

# 创建队列实例
queue = Queue()
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(2)
queue.enqueue(3)

print(queue.dequeue())  # 输出 1
print(queue.peek())  # 输出 2
print(queue.is_empty())  # 输出 False

树与二叉树

树是一种非线性数据结构，它用于表示具有层次结构的数据。二叉树是一种特殊的树，它具有以下特性：每个节点最多有两个子节点。

树的基本操作

  • 遍历：前序遍历、中序遍历、后序遍历。
  • 查找：查找特定节点。
  • 插入：插入新节点。
  • 删除：删除特定节点。

二叉树的基本操作

  • 遍历：前序遍历、中序遍历、后序遍历。
  • 查找：查找特定节点。
  • 插入：插入新节点。
  • 删除：删除特定节点。

示例代码

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

# 创建二叉树
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)

# 遍历二叉树
def preorder_traversal(node):
    if node is not None:
        print(node.value)
        preorder_traversal(node.left)
        preorder_traversal(node.right)

# 前序遍历
preorder_traversal(root)  # 输出 1 2 4 5 3

def inorder_traversal(node):
    if node is not None:
        inorder_traversal(node.left)
        print(node.value)
        inorder_traversal(node.right)

# 中序遍历
inorder_traversal(root)  # 输出 4 2 5 1 3

def postorder_traversal(node):
    if node is not None:
        postorder_traversal(node.left)
        postorder_traversal(node.right)
        print(node.value)

# 后序遍历
postorder_traversal(root)  # 输出 4 5 2 3 1

图

图是一种复杂的数据结构，它用于表示具有多个节点和边的数据。图可以分为有向图和无向图，还可以分为加权图和无权图。

图的基本操作

  • 遍历：深度优先遍历、广度优先遍历。
  • 查找：查找特定节点。
  • 插入：插入新节点。
  • 删除：删除特定节点。

示例代码

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    def add_vertex(self, vertex):
        if vertex not in self.graph:
            self.graph[vertex] = []

    def add_edge(self, vertex1, vertex2):
        self.graph[vertex1].append(vertex2)
        self.graph[vertex2].append(vertex1)

    def dfs(self, vertex, visited):
        if vertex not in visited:
            print(vertex)
            visited.add(vertex)
            for neighbor in self.graph[vertex]:
                self.dfs(neighbor, visited)

    def bfs(self, vertex):
        visited = set()
        queue = [vertex]
        while queue:
            vertex = queue.pop(0)
            if vertex not in visited:
                print(vertex)
                visited.add(vertex)
                for neighbor in self.graph[vertex]:
                    queue.append(neighbor)

# 创建图实例
graph = Graph()
graph.add_vertex('A')
graph.add_vertex('B')
graph.add_vertex('C')
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('A', 'C')
graph.add_edge('B', 'C')

# 深度优先遍历
graph.dfs('A', set())  # 输出 A B C

# 广度优先遍历
graph.bfs('A')  # 输出 A C B
常见算法技巧介绍

排序算法

排序算法用于将一组元素按照某种顺序排列，是计算机科学中非常基础且重要的算法。常见的排序算法有快速排序、归并排序、冒泡排序等。

快速排序

快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。

示例代码

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

print(quick_sort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))  # 输出 [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

搜索算法

搜索算法用于在一组数据中查找特定元素。常见的搜索算法有二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索等。

二分搜索

二分搜索是一种在有序数组中查找特定值的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是待查找元素，则查找过程结束；如果中间元素大于（或小于）待查找元素，则在数组左半部分（或右半部分）查找，直到找到为止。

示例代码

def binary_search(arr, target):
    low, high = 0, len(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

print(binary_search([1, 2, 3, 4, 5], 3))  # 输出 2

动态规划

动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的方法。动态规划可以用于优化许多问题，例如最长公共子序列、背包问题等。

背包问题

背包问题是动态规划中一个经典的例子，它描述了一个背包具有固定容量，需要从多个物品中选择若干物品装入背包，使得背包中物品的总价值最大。

示例代码

def knapsack(values, weights, capacity):
    n = len(values)
    dp = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)]
    for i in range(1, n + 1):
        for w in range(capacity + 1):
            if weights[i - 1] <= w:
                dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - weights[i - 1]] + values[i - 1])
            else:
                dp[i][w] = dp[i - 1][w]
    return dp[n][capacity]

print(knapsack([60, 100, 120], [10, 20, 30], 50))  # 输出 220

贪心算法

贪心算法是一种在每个步骤中都做出局部最优选择的算法，最终期望结果是全局最优的。贪心算法适用于一些特定的问题，比如找零钱问题、霍夫曼编码等。

找零钱问题

找零钱问题是一个经典的贪心算法例子。假设你有一个无限数量的硬币面值（比如1分、5分、10分、25分），你需要返回给顾客最少数量的硬币来凑到特定的金额。

示例代码

def coin_change(coins, amount):
    dp = [float('inf')] * (amount + 1)
    dp[0] = 0
    for coin in coins:
        for x in range(coin, amount + 1):
            dp[x] = min(dp[x], dp[x - coin] + 1)
    return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1

print(coin_change([1, 5, 10, 25], 63))  # 输出 6

分治算法

分治算法是一种在解决问题时将问题分解成更小的子问题，然后合并子问题的解来得到原问题的解。常见的分治算法包括归并排序、快速排序等。

归并排序

归并排序是一种分治算法，其基本思想是将待排序的数据分成若干个子数组，分别对每个子数组进行排序，然后合并子数组，直到合并成一个有序数组。

示例代码

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    result = []
    i = j = 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result += left[i:]
    result += right[j:]
    return result

print(merge_sort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))  # 输出 [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
面试题解析与实战演练

经典数据结构与算法面试题解析

在面试中，经常会遇到一些常见的数据结构与算法问题，比如：

  • 数组问题：查找数组中的特定元素、找到排序数组中的旋转点、检查数组是否为回文。
  • 链表问题：反转链表、合并两个有序链表。
  • 树与二叉树问题：寻找二叉树的最深叶子节点、实现二叉搜索树。
  • 图问题：寻找最短路径、检测图中是否存在环。
  • 排序与搜索问题：实现快速排序、找到数组中的重复元素。

示例代码

# 数组问题：找到排序数组中的旋转点
def find_rotate_index(nums):
    low, high = 0, len(nums) - 1
    while nums[low] > nums[high]:
        mid = (low + high) // 2
        if nums[mid] > nums[mid + 1]:
            return mid + 1
        elif nums[mid] < nums[low]:
            high = mid
        else:
            low = mid + 1
    return 0

print(find_rotate_index([4, 5, 6, 7, 0, 1, 2]))  # 输出 4

# 链表问题：反转链表
class ListNode:
    def __init__(self, value):
        self.val = value
        self.next = None

def reverse_list(head):
    prev = None
    while head:
        temp = head.next
        head.next = prev
        prev = head
        head = temp
    return prev

# 树与二叉树问题：寻找二叉树的最深叶子节点
class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.val = value
        self.left = None
        self.right = None

def find_deepest_leaf(root):
    def dfs(node, depth):
        if not node:
            return depth - 1, None
        left_depth, left_leaf = dfs(node.left, depth + 1)
        right_depth, right_leaf = dfs(node.right, depth + 1)
        if left_depth > right_depth:
            return left_depth, left_leaf
        elif left_depth < right_depth:
            return right_depth, right_leaf
        else:
            return left_depth, node
    return dfs(root, 0)[1]

# 图问题：寻找最短路径
def shortest_path(graph, start, end, visited):
    if start == end:
        return [end]
    visited.add(start)
    shortest_path = None
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            path = shortest_path(graph, neighbor, end, visited)
            if path:
                if not shortest_path or len(path) < len(shortest_path):
                    shortest_path = path
    visited.remove(start)
    if shortest_path:
        return [start] + shortest_path
    return None

模拟面试环境下的实战演练

在模拟面试环境中，你需要模拟真实的面试场景，提高解题速度与准确性。模拟面试可以包括：

  • 编写代码：在白板或代码编辑器上编写代码。
  • 解释代码：解释代码的工作原理，并说明如何优化。
  • 回答问题：回答面试官提出的问题，展示自己的知识与技能。
  • 时间限制：在规定的时间内完成任务。

示例代码

# 编写代码：实现二叉搜索树的插入操作
class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.val = value
        self.left = None
        self.right = None

def insert_bst(root, value):
    if not root:
        return TreeNode(value)
    if value < root.val:
        root.left = insert_bst(root.left, value)
    else:
        root.right = insert_bst(root.right, value)
    return root

# 解释代码：插入操作是如何影响二叉搜索树结构的
# 插入操作会根据新值的大小选择插入到左子树或右子树，从而保持树的有序性。

如何提高解题速度与准确性

为了提高解题速度与准确性，可以采取以下措施：

  • 熟悉常用数据结构与算法：掌握常见的数据结构与算法，提高解决问题的能力。
  • 反复练习：通过反复练习来提高解题速度与准确性。
  • 时间管理：合理分配解题时间，确保在规定时间内完成任务。
  • 优化代码：优化代码的效率和可读性，提高代码质量。
数据结构与算法面试题练习

提供多种数据结构与算法练习题

以下是一些数据结构与算法练习题，可以用于提高解题能力：

  • 数组练习题：找到数组中的重复元素、找到数组的旋转点。
  • 链表练习题：反转链表、合并两个有序链表。
  • 树与二叉树练习题：实现二叉搜索树、寻找树的最深叶子节点。
  • 图练习题：查找图中的最短路径、检测图中是否存在环。
  • 排序与搜索练习题：实现快速排序、实现二分搜索。

示例代码

# 数组练习题：找到数组中的重复元素
def find_duplicate(nums):
    seen = set()
    for num in nums:
        if num in seen:
            return num
        seen.add(num)
    return -1

print(find_duplicate([1, 2, 3, 4, 5, 1]))  # 输出 1

# 链表练习题：合并两个有序链表
def merge_two_sorted_lists(l1, l2):
    dummy = ListNode(0)
    current = dummy
    while l1 and l2:
        if l1.val < l2.val:
            current.next = l1
            l1 = l1.next
        else:
            current.next = l2
            l2 = l2.next
        current = current.next
    if l1:
        current.next = l1
    if l2:
        current.next = l2
    return dummy.next

# 树与二叉树练习题：实现二叉搜索树
class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.val = value
        self.left = None
        self.right = None

def insert_bst(root, value):
    if not root:
        return TreeNode(value)
    if value < root.val:
        root.left = insert_bst(root.left, value)
    else:
        root.right = insert_bst(root.right, value)
    return root

# 图练习题：查找图中的最短路径
def shortest_path(graph, start, end, visited):
    if start == end:
        return [end]
    visited.add(start)
    shortest_path = None
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            path = shortest_path(graph, neighbor, end, visited)
            if path:
                if not shortest_path or len(path) < len(shortest_path):
                    shortest_path = path
    visited.remove(start)
    if shortest_path:
        return [start] + shortest_path
    return None

解析练习题答案与思路

解析练习题的答案与思路，可以帮助你更好地理解问题，并提高解决问题的能力。

  • 数组练习题：通过使用集合来检查元素是否重复，找到第一个重复的元素。
  • 链表练习题：通过合并两个有序链表来生成一个新的有序链表。
  • 树与二叉树练习题：通过递归实现二叉搜索树的插入操作，保持树的有序性。
  • 图练习题：通过深度优先搜索查找图中的最短路径。

示例代码

# 数组练习题解析：找到数组中的重复元素
def find_duplicate(nums):
    seen = set()
    for num in nums:
        if num in seen:
            return num
        seen.add(num)
    return -1

# 链表练习题解析：合并两个有序链表
def merge_two_sorted_lists(l1, l2):
    dummy = ListNode(0)
    current = dummy
    while l1 and l2:
        if l1.val < l2.val:
            current.next = l1
            l1 = l1.next
        else:
            current.next = l2
            l2 = l2.next
        current = current.next
    if l1:
        current.next = l1
    if l2:
        current.next = l2
    return dummy.next

# 树与二叉树练习题解析：实现二叉搜索树的插入操作
def insert_bst(root, value):
    if not root:
        return TreeNode(value)
    if value < root.val:
        root.left = insert_bst(root.left, value)
    else:
        root.right = insert_bst(root.right, value)
    return root

# 图练习题解析：查找图中的最短路径
def shortest_path(graph, start, end, visited):
    if start == end:
        return [end]
    visited.add(start)
    shortest_path = None
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            path = shortest_path(graph, neighbor, end, visited)
            if path:
                if not shortest_path or len(path) < len(shortest_path):
                    shortest_path = path
    visited.remove(start)
    if shortest_path:
        return [start] + shortest_path
    return None

练习题总结与反思

在完成练习题后，需要进行总结与反思，找出自己的不足并进行改进。

  • 总结：总结练习题的解决方法，回顾学习的知识点。
  • 反思：反思自己的解题思路与方法，找出不足并进行改进。
  • 提高：通过总结与反思，提高自己的解题能力。
面试技巧与注意事项

面试中的常见问题与回答技巧

在面试中，面试官可能会问一些常见的问题，比如：

  • 自我介绍：简短介绍自己，突出自己的优势。
  • 项目经验：介绍自己参与过的项目，强调自己的贡献。
  • 技术问题：解答与数据结构与算法相关的问题。
  • 问题提问：向面试官提问，展示自己的积极性和好奇心。

示例代码

# 逻辑清晰的回答
def answer_questions():
    print("我叫张三，目前是一名软件工程师。我熟悉Python和Java，经常使用数据结构与算法解决实际问题。")
    print("我参与过一个电商网站的开发项目，负责实现商品搜索功能。")
    print("我遇到的一个技术挑战是如何优化搜索算法，提高搜索速度。")
    print("我通过实现倒排索引来解决这个问题，提高了搜索效率。")
    print("我有一个问题，您能分享一下公司最常用的编程工具吗？")

answer_questions()

如何展示自己的数据结构与算法能力

在面试中展示自己的数据结构与算法能力，可以通过以下方法：

  • 编写代码：在面试中编写代码，展示自己的编程能力。
  • 解释代码：解释代码的工作原理，展示自己的理论知识。
  • 解决问题：解决面试官提出的问题，展示自己的解决问题的能力。
  • 总结经验：总结自己的实践经验，展示自己的实际能力。

示例代码

# 实际案例
def example_code():
    print("我在一个项目中使用了二叉搜索树来实现一个高效的查找功能。")
    print("我通过递归的方法实现了二叉搜索树的插入操作，保持树的有序性。")
    print("我还通过深度优先搜索来查找树中的最深叶子节点，提高了查找效率。")
    print("这是我实现的二叉搜索树插入操作的代码：")
    print("```python")
    print("def insert_bst(root, value):")
    print("    if not root:")
    print("        return TreeNode(value)")
    print("    if value < root.val:")
    print("        root.left = insert_bst(root.left, value)")
    print("    else:")
    print("        root.right = insert_bst(root.right, value)")
    print("    return root")
    print("```")

example_code()

面试后如何跟进与反馈

面试后，可以通过以下方法跟进与反馈：

  • 发送感谢邮件：发送感谢邮件，感谢面试官的时间和机会。
  • 询问反馈：询问面试官的反馈，了解自己在面试中的表现。
  • 总结经验：总结面试经验，找出自己的不足并进行改进。
  • 等待结果：等待面试结果，保持积极的心态。

示例代码

# 感谢邮件模板
def send_thank_you_email():
    print("尊敬的面试官：")
    print("感谢您抽出宝贵的时间来面试我。我很高兴有机会了解贵公司和这个职位。")
    print("我非常感谢您给我这次机会，我会尽快等待您的回复。")
    print("再次感谢！")
    print("祝好！")
    print("张三")

send_thank_you_email()
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发表于 2024.11.05 18:26， 共 86 人浏览

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