面试 | 卡掉不少人的一道腾讯算法面试题，高手来试试？

算法题目

给定一个不确定的 Json 对象，求 Json 子节点的最大深度（编程语言不限，不可写伪代码）。如下：

1. {

2.   "item":{

3.          "data": {

4.            "text": "123",

5.        },

6.        "children": [{

7.            "data": {

8.                "text": "234"

9.            },

10.            "children": []

11.        }, {

12.            "data": {

13.                "text": "345"

14.            },

15.            "children": [{

16.                "data": {

17.                    "text": "456"

18.                },

19.                "children": []

20.            }, {

21.                "data": {

22.                    "text": "plid"

23.                },

24.                "children": [{

25.                    "data": {

26.                        "text": "567"

27.                    },

28.                    "children": [....]

29.                }, {

30.                    "data": {

31.                        "text": "678"

32.                    },

33.                    "children": [...]

34.                }

35.                ]

36.        }, {

37.                // 不确定长度的Children节点

38.            }

39. }

你知道如何解答吗？

给你 10 分钟时间，能否搞定？

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你可能想不到的最佳参考答案是？

参考答案作者为@思寒，资深测试架构师，霍格沃兹测试学院校长，开源工具 AppCrawler 作者。

解法一

其实是个递归算法，Json 本质是一个 tree 节奏的数据，先把 Json 转成标准的各个语言的结构体，比如 Python 的 dict 或者 Java 的 HashMap。

剩下的就是递归判断 children 的类型并计数深度。我碰巧之前写过类似的算法，不过 Scala 的代码。。。

不得不说这个算法其实是测试工程里用的非常多的场景。用递归解决深层次数据的分析问题，在很多工具里都有一些应用的。

AppCrawler 里也有好几段是关于这个算法的使用的，比如从 Xpath 匹配的节点中反向生成 Xpath 定位表达式，把 HTML 网页的 page source 转成 Appium 兼容的 XML 格式，对数据结构做扁平化好进行数据对比。

1. def getAttributesFromNode(node: Node): ListBuffer[Map[String, String]] ={

2.  val attributesList = ListBuffer[Map[String, String]]()

3.  //递归获取路径,生成可定位的xpath表达式

4.  def getParent(node: Node): Unit = {

5.    if (node.hasAttributes) {

6.      val attributes = node.getAttributes

7.      var attributeMap = Map[String, String]()

9.      0 until attributes.getLength foreach (i => {

10.        val kv = attributes.item(i).asInstanceOf[Attr]

11.        attributeMap ++= Map(kv.getName -> kv.getValue)

12.      })

13.      attributeMap ++= Map("name()" -> node.getNodeName)

14.      attributeMap ++= Map("innerText" -> node.getTextContent.trim)

15.      attributesList += attributeMap

16.    }

18.    if (node.getParentNode != null) {

19.      getParent(node.getParentNode)

20.    }

21.  }

22.  getParent(node)

23.  //返回一个从root到leaf的属性列表

24.  return attributesList.reverse

26. }

解法二

巧用 Shell 脚本编程来实现一个最简单的解法，正好最近刚在霍格沃兹测试学院分享了 Linux 三剑客公开课的技术，利用 Shell 脚本来实现下面这个解法。

1. depth(){

2. echo "$1"

3. sed 's#"[^"]*"##g'  

4. |  grep -oE  '{|}'

5. | awk '/{/{a+=1}/}/{a-=1}{if(max<a) max=a}{print max,a}END{print "max depth="max}'

6. }

8. # 结果貌似是6

9. depth  '

10. {

11.   "item":{

12.          "data": {

13.            "text": "123",

14.        },

15.        "children": [{

16.            "data": {

17.                "text": "234"

18.            },

19.            "children": []

20.        }, {

21.            "data": {

22.                "text": "345"

23.            },

24.            "children": [{

25.                "data": {

26.                    "text": "456"

27.                },

28.                "children": []

29.            }, {

30.                "data": {

31.                    "text": "plid"

32.                },

33.                "children": [{

34.                    "data": {

35.                        "text": "567"

36.                    },

37.                    "children": [....]

38.                }, {

39.                    "data": {

40.                        "text": "678"

41.                    },

42.                    "children": [...]

43.                }

44.                ]

45.        }, {

46.                // 不确定长度的Children节点

47.            }

48. }

49. '  

51. # testerhome的json接口，貌似是4

52. depth "$(curl https://testerhome.com/api/v3/topics.json 2>/dev/null)"

53. # taobao的某个接口，结果为2

54. depth "$(curl http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=63.223.108.42 2>/dev/null )"

 （文章来源于霍格沃兹测试学院）

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