面试经验分享之数据结构和算法题
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数据结构和算法面试题以下是一些常见的数据结构和算法面试题:1. 数组- 如何在一个已排序的数组中查找指定的元素?- 如何在一个无序的数组中查找指定的元素?- 如何找到一个数组中的最大元素?- 如何找到一个数组中的第k大元素?2. 链表- 如何反转一个链表?- 如何找到一个链表的中间节点?- 如何检测一个链表是否有环?- 如何合并两个有序链表?- 如何删除链表中的重复节点?3. 栈和队列- 如何用栈来实现队列操作?- 如何用队列来实现栈操作?- 如何实现一个最小值栈,即在常数时间内获取栈中的最小值?- 如何实现一个最小值队列,即在常数时间内获取队列中的最小值?- 如何用栈来判断一个字符串中的括号是否匹配?4. 树和图- 如何遍历二叉树(前序、中序、后序、层次遍历)?- 如何判断两个二叉树是否相同?- 如何判断一个二叉树是否为二叉搜索树?- 如何找到二叉树中的最大路径和?- 如何判断一个有向图中是否有环?5. 哈希表- 如何实现一个简单的哈希表?- 如何解决哈希冲突?- 如何找到一个数组中两个数的和为给定值的索引?- 如何找到一个数组中三个数的和为给定值的索引?6. 排序和搜索- 如何实现快速排序?- 如何实现归并排序?- 如何实现二分查找?- 如何在一个有序矩阵中查找指定的元素?7. 动态规划- 如何在一个字符串中找到一个最长的回文子串?- 如何实现一个背包问题的动态规划解法?- 如何计算一个整数的斐波那契数列?- 如何计算一个矩阵的最短路径和?以上只是一些常见的面试题,实际面试中可能会有更具体和具有挑战性的问题。
在准备面试时,建议根据自己的经验和需要,补充和练习相关的算法和数据结构。
计算机专业面试题目及答案解析一、介绍计算机专业面试是求职者进入计算机行业的重要环节。
在面试过程中,面试官通常会提出一系列与计算机专业相关的问题,以评估求职者的知识水平和解决问题的能力。
本文将为大家提供一些常见的计算机专业面试题目及答案解析,帮助大家更好地准备面试。
二、数据结构与算法1. 什么是数据结构?数据结构是计算机中存储、组织和管理数据的方式,它是程序设计的基础之一。
2. 请简要介绍常见的数据结构。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
每种数据结构都有各自的特点和适用场景。
3. 什么是算法?算法是解决问题的步骤和方法,是一种操作指南。
4. 请举例说明常见的排序算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
5. 请解释动态规划算法的原理。
动态规划算法是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题来求解复杂问题的方法。
它通过存储子问题的解来避免重复计算,提高算法效率。
三、操作系统1. 什么是操作系统?操作系统是计算机硬件和软件之间的中间层,负责管理和控制计算机的各种资源。
2. 请简要介绍常见的操作系统。
常见的操作系统有Windows、Linux、Unix、macOS等。
每个操作系统有自己的特点和适用场景。
3. 请解释进程和线程的区别。
进程是程序的一次执行,具有独立的内存空间,线程是进程中的执行单元,共享同一内存空间。
4. 请解释死锁的原因及如何避免死锁。
死锁是指两个或多个进程互相等待对方释放资源的情况。
死锁的原因主要包括互斥、占有和等待、不可剥夺和循环等。
避免死锁的方法包括破坏死锁的必要条件、资源有序分配、使用银行家算法等。
四、数据库1. 请简要介绍数据库管理系统(DBMS)。
数据库管理系统是一种管理和组织数据库的软件工具,负责处理数据的存储、检索、更新等操作。
2. 请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别。
关系型数据库以关系模型为基础,使用表来组织和管理数据;非关系型数据库以键值对、文档、列族等形式组织数据,适用于大规模分布式环境。
c++数据结构面试题以下是一些常见的C++数据结构面试题,它们涵盖了各种数据结构和算法的概念。
这些问题有助于评估面试者对C++语言和数据结构的理解:1. 链表操作:•反转一个单链表。
•检测链表中是否存在环。
•合并两个有序链表。
2. 树和二叉树:•二叉树的深度(高度)计算。
•判断一棵二叉树是否是平衡二叉树。
•实现二叉树的前序、中序和后序遍历。
3. 数组和字符串:•在数组中找到两个数的和等于特定目标值。
•字符串反转。
•判断一个字符串是否是另一个字符串的排列。
4. 堆和队列:•实现一个最小堆。
•使用两个栈实现一个队列。
•实现一个优先队列。
5. 图:•深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的实现。
•拓扑排序。
•判断图是否是二分图。
6. 排序和查找:•实现快速排序。
•在旋转有序数组中搜索一个元素。
•实现二分查找算法。
7. 动态规划:•计算斐波那契数列。
•最长递增子序列。
• 0/1背包问题。
8. 哈希表:•实现一个哈希表。
•查找数组中重复的元素。
•判断两个字符串是否是字母异位词。
9. 其他:• LRU(最近最少使用)缓存算法的实现。
• KMP字符串匹配算法。
这些问题涵盖了数据结构的许多方面,包括链表、树、数组、字符串、堆、队列、图、排序、查找、动态规划和哈希表等。
当准备C++数据结构面试时,深入理解这些问题并进行实际的编程练习将对提高面试表现非常有帮助。
数据结构常见面试题
以下是一些常见的数据结构面试题,这些问题可以帮助评估一个候选人对数据结构的理解和应用能力:
1.数组和链表:
•如何反转一个链表?
•如何在数组中查找一个特定的元素?
•如何合并两个有序链表或有序数组?
•如何删除链表中的重复节点?
2.栈和队列:
•如何使用栈实现一个简单的计算器?
•如何使用队列实现一个栈?
•如何判断一个字符串中的括号是否匹配?
•如何实现一个最小栈,支持常数时间的最小值查找?
3.树和图:
•如何遍历二叉树,包括前序、中序和后序遍历?
•如何判断一棵二叉树是否是平衡二叉树?
•如何实现一个图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)?
•如何判断一个有向图是否存在环?
4.哈希表和集合:
•如何实现一个哈希表?
•如何在常数时间内判断一个元素是否存在于集合中?
•如何找出数组中两个数的和为给定值的所有组合?
5.排序和搜索:
•如何实现常见的排序算法,如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等?
•如何实现二分查找算法?
•如何在一个旋转有序数组中查找指定元素?
这些只是一些常见的数据结构面试题,根据面试的要求和难度级别,可能会出现更具挑战性的问题。
在准备面试时,建议深入理解这些数据结构的原理和常见操作,并熟练编写相关算法的代码实现。
微软的22道数据结构算法面试题(含答案)1、反转一个链表。
循环算法。
1 List reverse(List l) {2 if(!l) return l;3 list cur = l.next;4 list pre = l;5 list tmp;6 pre.next = null;7 while ( cur ) {8 tmp = cur;9 cur = cur.next;10 tmp.next = pre;11 pre = tmp;12 }13 return tmp;14 }2、反转一个链表。
递归算法。
1 List resverse(list l) {2 if(!l || !l.next) return l;34 List n = reverse(l.next);5 l.next.next = l;6 l.next=null;7 }8 return n;9 }3、广度优先遍历二叉树。
1 void BST(Tree t) {2 Queue q = new Queue();3 q.enque(t);4 Tree t = q.deque();5 while(t) {6 System.out.println(t.value);7 q.enque(t.left);9 t = q.deque();10 }11 }----------------------1class Node {2 Tree t;3 Node next;4 }5class Queue {6 Node head;7 Node tail;8 public void enque(Tree t){9 Node n = new Node();10 n.t = t;11 if(!tail){12 tail = head = n;13 } else {14 tail.next = n;15 tail = n;16 }17 }18 public Tree deque() {19 if (!head) {20 return null;21 } else {22 Node n = head;23 head = head.next;24 return n.t;25 }26}4、输出一个字符串所有排列。
经典数据结构面试题(含答案)1. 什么是数据结构?数据结构是计算机存储、组织数据的方式,它能够更有效地存储数据,以便于进行数据检索和修改。
2. 什么是线性表?线性表是一种基本的数据结构,由一组数据元素组成,其中每个元素都有一个前驱和一个后继,除了第一个元素没有前驱,一个元素没有后继。
3. 什么是栈?栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,它允许在一端进行插入和删除操作,通常称为栈顶。
4. 什么是队列?队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,它允许在一端进行插入操作,在另一端进行删除操作,通常称为队头和队尾。
5. 什么是链表?链表是一种由节点组成的数据结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
6. 什么是树?树是一种非线性数据结构,由节点组成,每个节点有零个或多个子节点。
树可以分为二叉树、平衡树、B树等。
7. 什么是图?图是一种由节点和边组成的数据结构,节点称为顶点,边表示顶点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图。
8. 什么是排序算法?排序算法是一种对数据进行排序的方法,常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
9. 什么是哈希表?哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,它通过哈希函数将键值映射到表中一个位置来快速检索数据。
10. 什么是动态规划?动态规划是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
经典数据结构面试题(含答案)11. 什么是二叉搜索树?二叉搜索树是一种特殊的二叉树,其中每个节点的左子树只包含小于该节点的值,右子树只包含大于该节点的值。
12. 什么是平衡二叉树?平衡二叉树是一种自平衡的二叉搜索树,它通过旋转操作来保持树的平衡,使得树的高度保持在对数级别。
13. 什么是B树?B树是一种自平衡的树数据结构,它保持数据的有序性,并允许搜索、顺序访问、插入和删除的操作都在对数时间内完成。
数据结构与算法面试题目录1. 数组 (3)2. 链表 (5)3. 栈 (9)4. 队列 (10)5. 堆(优先队列) (12)6. 二叉树 (15)7. 二叉查找树 (24)8. 字典树 (26)9. 平衡树(AVL) (26)10. 红黑树 (26)11. B树/B+树 (28)12. 哈希 (29)13. 图 (31)14. 字符串 (33)15. 排序 (36)16. 二分查找 (40)17. 跳跃列表 (41)18. 动态规划 (42)1.数组应用场景:1)数据比较少2)经常做的运算是按序号访问数据元素面试题选择题:1)对于长度为n的线性表,建立其对应的单链表的时间复杂度为()。
O(1)O(log2n)O(n)O(n^2)2)下列哪些不是线性表?队列栈关联数组链表3)稀疏矩阵一般的压缩存储方法有两种,即()二维数组和三维数组三元组和散列三元组和十字链表散列和十字链表4)将10阶对称矩阵压缩存储到一维数组A中,则数组A的长度最少为1004055805)设A是n*n的对称矩阵,将A的对角线及对角线上方的元素以列为主的次序存放在一维数组B[1..n(n+1)/2]中,对上述任一元素aij (1≤i,j≤n,且i≤j)在B中的位置为()i(i-1)/2+jj(j-1)/2+ij(j-1)/2+i-1i(i-1)/2+j-16)若有定义:int c[4][5],( *pc)[5];pc=c;那么,下列对数组C的元素引用正确的是( )。
pc+1* (pc+3)* (pc+1) +3* (*pc+2)问答题:1)数组和链表的区别思路:从逻辑结构上来看,数组必须实现定于固定的长度,不能适应数据动态增减的情况,即数组的大小一旦定义就不能改变。
当数据增加是,可能超过原先定义的元素的个数;当数据减少时,造成内存浪费;链表动态进行存储分配,可以适应数据动态地增减的情况,且可以方便地插入、删除数据项。
从内存存储的角度看;数组从栈中分配空间(用new则在堆上创建),对程序员方便快速,但是自由度小;链表从堆中分配空间,自由度大但是申请管理比较麻烦。
架构师面试题 -常见的数据结构与算法 数组(共30题,含答案)1.矩阵中的⾏列数可以是不相等的,这样的说法正确吗?A.正确B.不正确2.对矩阵压缩存储是为了A.⽅便运算B.⽅便存储C.提⾼运算速度D.减少存储空间3.⼀维数组与线性表的区别是A.前者⻓度固定,后者⻓度可变B.后者⻓度固定,前者⻓度可变C.两者⻓度均固定D.两者⻓度均可变4.在以下的叙述中,正确的是A.线性表的顺序存储结构优于链表存储结构B.⼆维数组是其数据元素为线性表的线性表C.栈的操作⽅式是先进先出D.队列的操作⽅式是先进后出5.顺序存储⽅式插⼊和删除时效率太低,因此它不如链式存储⽅式好。
A.TB.F6.数组是⼀种线性结构,因此只能⽤来存储线性表A.对B.错7.设有⼀个⼆维数组A[m][n],假设A[0][0]存放位置在644(10),A[2][2]存放位置在676(10),每个元素占⼀个空间,问A[3][3](10)存放在什么位置?脚注(10)表示⽤10进制表示A.688B.678C.692D.6968.定义了⼀维int 型数组a[10] 后,下⾯错误的引⽤是A.a[0] = 1;B.a[0] = 5*2;C.a[10] = 2;D.a[1] = a[2] * a[0];9.在⼀个⻓度为n的顺序表中删除第i个元素,要移动_______个元素。
如果要在第i个元素前插⼊⼀个元素,要后移_________个元素。
A.n-i,n-i+1B.n-i+1,n-iC.n-i,n-iD.n-i+1,n-i+110.已知10*12 的⼆维数组A ,以⾏序为主序进⾏存储,每个元素占1 个存储单元,已知A[1][1] 的存储地址为420 ,则A[5][5] 的存储地址为A.470B.471C.472D.47311.取线性表的第i个元素的时间同i的⼤⼩有关。
A.TB.F12.若要定义⼀个具有5 元素的整型数组,以下错误的定义语句是A.int a[5] = {0};B.int a[] = {0, 0, 0, 0, 0};C.int a[2+3];D.int i = 5, a[i];13.⻓度为n 的⾮空顺序表,若在第i个位置插⼊新的元素X,则i的取值范围是1≤i≤n+1,需要移动的元素个数为A.iB.n-i-1C.n-iD.n-i+114.设有⼀个10阶的对称矩阵A,采⽤压缩存储⽅式,以⾏序为主存储,a11为第⼀元素,其存储地址为1,每个元素占⼀个地址空间,则a85的地址为A.13B.33C.18D.4015.设⼀维数组中有n个数组元素,则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为A.O(n)B.O(nlog2n)C.O(1)D.O(n2)16.定义语句"double * array [8]"的含义正确的是A.array是⼀个指针,它指向⼀个数组,数组的元素时是双精度实型B.array是⼀个数组,数组的每⼀个元素是指向双精度实型数据的指针CC语⾔中不允许这样的定义语句D.以上都不对17.有⼀个⽤数组C[1..m]表示的环形队列,m为数组的⻓度。
数据结构+算法面试100题(共27页)-本页仅作为预览文档封面,使用时请删除本页-数据结构+算法面试100题~~~摘自CSDN,作者July1.把二元查找树转变成排序的双向链表(树)题目:输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10/ /6 14/ / / /4 8 12 16转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16。
首先我们定义的二元查找树节点的数据结构如下:struct BSTreeNode{int m_nValue; 计包含min函数的栈(栈)定义栈的数据结构,要求添加一个min函数,能够得到栈的最小元素。
要求函数min、push以及pop的时间复杂度都是O(1)。
参见C:\Users\Administrator\Desktop\demo\Stack分析:min时间复杂度要达到O(1),需要我们在栈中存储最小元素3.求子数组的最大和(数组)题目:输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。
要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5,和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2,因此输出为该子数组的和18。
分析:根据dp思想#include <>#define N 8int main(){int i, a[N] = {1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5};int from[N], result[N], max;max = 0;from[0] = 0;result[0] =a[0];for (i = 1; i < N; ++i){if (result[i - 1] > 0){from[i] = from[i - 1];result[i] = a[i] + result[i - 1];}else{from[i] = i;result[i] = a[i];}if (result[i] > result[max])max = i;}printf("%d->%d: %d\n", from[max], max, result[max]);return 0;}4.在二元树中找出和为某一值的所有路径(树)题目:输入一个整数和一棵二元树。
本科计算机面试题库及答案一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构。
数据结构是一种组织和存储数据的方式,不仅包括数据的存储结构,还包括对数据的操作和管理。
2. 什么是栈和队列?它们有什么区别?栈是一种先进后出(Last In First Out,LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
而队列是一种先进先出(First In First Out,FIFO)的数据结构,可以在队列的两端进行插入和删除操作。
3. 请解释什么是二叉树,并给出一个例子。
二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多有两个子节点,即左子节点和右子节点。
例如,下图所示的二叉树:1/ \2 3/ \4 54. 请解释什么是排序算法,并列举一些常见的排序算法。
排序算法是对一组数据进行重新排序的方法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
5. 快速排序是如何工作的?快速排序是一种常用的排序算法。
基本思想是选择一个基准元素,将小于基准元素的元素移到基准元素的左边,将大于基准元素的元素移到基准元素的右边,然后对左右两部分分别进行递归排序。
二、操作系统1. 什么是进程和线程?它们有什么区别?进程是计算机中正在运行的程序的实例,具有独立的内存空间和系统资源。
线程是进程中的执行单元,共享进程的内存空间和系统资源。
进程之间相互独立,线程之间共享资源。
2. 请解释什么是死锁,并给出一个例子。
死锁是指两个或多个进程互相等待对方持有的资源,导致程序无法继续执行的情况。
例如,进程A正在等待进程B持有的资源X,而进程B正在等待进程A持有的资源Y。
3. 什么是虚拟内存?虚拟内存是计算机系统用于管理和操作内存的技术,它将物理内存和磁盘空间结合起来,可以将部分数据存储在磁盘上,以释放物理内存空间。
4. 请解释什么是页面替换算法,并给出一个例子。
页面替换算法是操作系统用于管理虚拟内存中页面的算法。
常见的页面替换算法包括最佳(OPT)、先进先出(FIFO)和最近最久未使用(LRU)等。
java数据结构算法面试题面试对于求职者来说是一个重要的环节,尤其是对于计算机专业的求职者来说,数据结构和算法是面试中经常涉及的重要话题。
掌握Java数据结构和算法面试题,对于成功通过面试至关重要。
本文将介绍一些常见的Java数据结构和算法面试题,并给出相应的解答。
一、数组1. 给定一个整数数组,如何找到其中的最大值和最小值?解答:可以使用遍历数组的方式比较每个元素与当前的最大值和最小值,更新最大值和最小值。
2. 给定一个整数数组,如何找到其中两个数的和等于指定的目标值?解答:可以使用两层循环遍历数组,对每对不同的数进行求和判断是否等于目标值。
二、链表1. 如何实现链表的反转?解答:可以创建一个新的链表,然后遍历原链表,将原链表的每个节点插入到新链表的头部即可。
2. 如何判断链表中是否存在环?解答:可以使用快慢指针的方式遍历链表,如果存在环,则快指针最终会追上慢指针。
三、栈和队列1. 如何使用栈实现队列?解答:可以使用两个栈,一个用于入队操作,另一个用于出队操作。
当进行出队操作时,如果出队的栈为空,则需要将入队的栈中的元素依次出栈并入队栈,然后再出队。
2. 如何使用队列实现栈?解答:可以使用两个队列,一个用于入栈操作,另一个用于出栈操作。
当进行出栈操作时,需要将入栈的队列中的元素依次出队并入出栈的队列,直到剩下一个元素,即为需要出栈的元素。
四、排序算法1. 如何实现快速排序算法?解答:快速排序算法是一种分治算法,基本思想是选择一个基准元素,将数组分成两个子数组,小于基准元素的放在左边,大于基准元素的放在右边,然后递归地对子数组进行排序。
2. 如何实现归并排序算法?解答:归并排序算法也是一种分治算法,基本思想是将数组递归地分成两个子数组,然后合并两个有序的子数组,最终得到一个有序的数组。
五、查找算法1. 如何实现二分查找算法?解答:二分查找算法是一种分而治之的思想,首先将数组按照中间元素划分为两个子数组,然后判断目标值与中间元素的大小关系,从而确定目标值在哪个子数组中,然后递归地进行查找。
计算机行业面试题目及答案一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构?以及常见的数据结构有哪些?数据结构是计算机存储、组织和处理数据的方式。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
2. 请介绍常见的排序算法,并分析它们的时间复杂度。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
其中,冒泡排序和插入排序的时间复杂度为O(n^2),选择排序的时间复杂度为O(n^2),快速排序和归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 解释什么是动态规划?动态规划是一种解决问题的算法思想,它通常用于解决具有重叠子问题结构和最优子结构性质的问题。
通过将问题拆解成一系列子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。
4. 请解释什么是哈希表及其应用场景。
哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构。
它通常通过哈希函数将关键字映射为内存位置,并在该位置存储对应的值。
哈希表广泛应用于查找、插入和删除操作频繁的场景,如数据库索引、缓存等。
二、操作系统与网络1. 请解释进程和线程的区别。
进程是指一个程序在执行过程中的实体,它具有独立的内存空间和系统资源。
线程是进程的执行单元,多个线程可以共享同一进程的内存空间和系统资源。
与进程相比,线程的切换开销较小,同时线程之间的通信也更加方便。
2. 请解释什么是死锁及如何避免死锁发生。
死锁是指多个进程或线程因互相等待对方持有的资源而无法继续执行的状态。
要避免死锁,可以采取以下方法:- 避免使用多个共享资源- 使用资源分级策略,按照固定的顺序获取锁- 使用超时机制,避免长时间等待资源- 引入死锁检测机制,及时检测并解决死锁问题3. 请解释什么是虚拟内存及其作用。
虚拟内存是一种操作系统的内存管理技术,它将物理内存和磁盘空间结合起来,为每个进程提供一个逻辑上连续且私有的内存空间。
虚拟内存的作用包括:- 扩大可用的内存空间,允许运行更多的进程- 提供内存保护机制,防止进程之间的相互干扰- 管理磁盘上的内存页面,提高内存的使用效率三、数据库1. 请解释什么是事务,并介绍事务的四个特性(ACID)。
算法面试八股文汇总算法面试八股文是程序员在面试过程中常被问到的一些经典问题,包括基本数据结构、算法原理、编程思维等。
针对这些问题,程序员需要准备一套系统性、全面的答题模板,以便在面试时快速做出回答,展现自己的专业素养。
针对算法面试八股文,以下是一份2000字左右的总结:一、基本数据结构1. 数组数组是一种基本的数据结构,是一组连续的内存空间,用于存储同一类型的数据。
常见的数组操作包括插入、删除、查找、遍历等。
2. 链表链表是一种非连续的数据结构,由节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
常见的链表包括单链表、双向链表和循环链表。
3. 栈栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的数据结构,只能在一端进行插入和删除操作。
常见的栈操作包括压栈和弹栈。
4. 队列队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的数据结构,可以在一端进行插入,在另一端进行删除。
常见的队列包括普通队列和双端队列。
5. 哈希表哈希表是一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构,能够快速查找、插入和删除数据。
常见的哈希冲突解决方法包括开放寻址法和链表法。
二、常用算法1. 排序算法常见的排序算法包括冒泡排序、快速排序、插入排序、选择排序、归并排序等,每种排序算法的时间复杂度和空间复杂度各有不同。
2. 查找算法常见的查找算法包括顺序查找、二分查找、哈希查找等,其中二分查找适用于有序数组,能够较快地找到目标元素。
3. 图算法图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra 算法、Floyd算法)、最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)等。
4. 字符串匹配算法常见的字符串匹配算法包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp 算法等,适用于不同类型的字符串匹配场景。
5. 动态规划算法动态规划算法通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题,能够有效地降低问题的时间复杂度。
数据结构与算法面试题80道由于这些题,实在太火了。
因此,应广大网友建议要求,在此把之前已整理公布的前80题,现在,一次性分享出来。
此也算是前80题第一次集体亮相。
此些题,已有上万人,看到或见识到,若私自据为己有,必定为有知之人识破,付出代价。
因此,作者声明:本人July对以上所有任何内容和资料享有版权,转载请注明作者本人July出处。
向你的厚道致敬。
谢谢。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------1.把二元查找树转变成排序的双向链表题目:输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创立任何新的结点,只调整指针的指向。
10/ \6 14/ \ / \4 8 12 16转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16。
首先我们定义的二元查找树节点的数据结构如下:struct BSTreeNode{int m_nValue; // value of nodeBSTreeNode *m_pLeft; // left child of nodeBSTreeNode *m_pRight; // right child of node};2.设计包含min函数的栈。
定义栈的数据结构,要求添加一个min函数,能够得到栈的最小元素。
要求函数min、push以及pop的时间复杂度都是O(1)。
3.求子数组的最大和题目:输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大。
要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5,和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2,因此输出为该子数组的和18。
计算机类面试题目及答案在计算机领域中,面试是求职过程中非常重要的环节。
为了帮助应聘者更好地准备面试,本文将提供一些常见的计算机类面试题目及其答案。
一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构和算法。
数据结构指的是数据的组织方式,其包括栈、队列、链表、树等。
算法是解决特定问题的方法和步骤。
2. 请列举常见的数据结构。
常见的数据结构有数组、链表、堆、栈、队列、树、图等。
3. 请解释什么是时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指算法运行所需要的时间,用大O表示法表示。
空间复杂度是指算法执行时所需的额外空间。
4. 请解释什么是递归和迭代。
递归是一种直接或者间接调用自身的方法。
迭代是通过循环来重复执行某个过程或操作。
二、编程语言1. 请列举几种常见的编程语言。
常见的编程语言有C、C++、Java、Python、JavaScript等。
2. 请解释面向对象编程(OOP)的概念。
面向对象编程是一种编程范式,它以对象作为程序的基本单元,通过封装、继承和多态等特性来组织和管理代码。
3. 请解释动态类型语言和静态类型语言的区别。
动态类型语言在运行时确定变量的类型,而静态类型语言在编译时确定变量的类型。
4. 请解释什么是内存管理。
内存管理是指操作系统或者编程语言运行时系统分配和回收内存的过程。
三、操作系统1. 请列举几种常见的操作系统。
常见的操作系统有Windows、Linux、macOS等。
2. 请解释进程和线程的区别。
进程是正在运行的程序的实例,而线程是进程内的一个执行单元。
3. 请解释什么是死锁。
死锁是指两个或多个进程或线程因为争夺系统资源而无限等待的情况。
4. 请解释什么是虚拟内存。
虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术,它将物理内存扩展为更大的逻辑内存空间。
四、网络通信1. 请解释什么是IP地址。
IP地址是用于唯一标识计算机或网络设备的数字标识符。
2. 请解释什么是HTTP协议。
HTTP协议是一种用于传输超文本的应用层协议,它是Web通信的基础。
计算机经典面试题目及答案计算机技术的迅猛发展使得计算机行业成为了重要的就业方向之一。
针对计算机相关职位,面试题目是选拔合适人才的重要环节。
本文将介绍一些经典的计算机面试题目,以及它们的答案。
一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构?数据结构是指组织和存储数据的方式,它涉及到如何将数据存储在内存中、如何访问和操作这些数据等。
常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树等。
2. 请解释栈和队列的区别?栈和队列都是常见的数据结构。
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
而队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,可以在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作。
3. 请解释什么是二叉树?二叉树是一种特殊的树状结构,每个节点最多有两个子节点。
其中,左子节点比父节点小,右子节点比父节点大的二叉树称为二叉搜索树。
4. 请解释常见的排序算法及其时间复杂度?常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
它们的时间复杂度如下:- 冒泡排序:O(n^2)- 插入排序:O(n^2)- 选择排序:O(n^2)- 快速排序:O(nlogn)- 归并排序:O(nlogn)二、操作系统1. 请解释什么是进程和线程?进程是操作系统中正在运行的程序的实例,它拥有独立的内存空间和系统资源。
而线程是进程中的执行单元,多个线程共享进程的资源,包括内存、文件等。
2. 请解释什么是死锁?死锁是指两个或多个进程互相等待对方持有的资源,导致无法继续执行的情况。
3. 请解释什么是虚拟内存?虚拟内存是一种内存管理技术,它将内存分为多个虚拟页,每个进程可以使用连续的虚拟地址空间进行操作,而无需使用全部物理内存。
4. 请解释什么是页面置换算法?页面置换算法是操作系统在内存不足时将某些页面从内存中移到外存中的策略。
常见的页面置换算法有FIFO(先进先出)、LRU(最近最少使用)等。
三、数据库1. 请解释什么是数据库范式?数据库范式是一种设计规范,用于优化数据库的结构,提高数据的存储效率和查询性能。
程序员面试题库及答案随着信息技术的迅速发展,程序员已经成为了当今社会中不可或缺的职业之一。
而要成为一名优秀的程序员,除了扎实的编程基础和丰富的经验外,面试也是一个必不可少的环节。
面试中常常会涉及各种各样的技术问题,有时候这些问题可能会让人措手不及。
因此,掌握一些常见面试题及其答案是非常重要的。
下面就为大家整理了一些程序员面试题库及相应的答案,希望能对大家有所帮助。
一、数据结构与算法1. 请简要介绍常见的数据结构及其应用场景。
答:常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
数组适合于查找操作频繁,而插入和删除操作较少的场景;链表适合于频繁插入和删除操作的场景;栈适合于后进先出的操作,如递归、表达式求值等;队列适合于先进先出的操作,如广度优先搜索等;树适合于层次结构的场景,如文件系统、数据库索引等;图适合于描述网络结构、路径搜索等场景。
2. 什么是时间复杂度和空间复杂度?请举例说明。
答:时间复杂度描述算法运行时间随输入规模增长的趋势,常用大O表示;空间复杂度描述算法所需内存空间随输入规模增长的趋势,也常用大O表示。
例如,对于快速排序算法,其时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
二、编程语言1. 请说明Python中的列表和元组有什么区别?答:列表是可变的,元组是不可变的;列表使用[]表示,元组使用()表示;列表在增删改操作效率更高,元组在遍历操作效率更高。
2. 请说明Java中的继承和接口有什么区别?答:继承是类与类之间的关系,子类继承父类的属性和方法;接口是类与类之间的契约,一个类可以实现多个接口的方法。
三、数据库1. 请说明MySQL中的InnoDB和MyISAM有什么区别?答:InnoDB支持事务和外键,适合于高并发的写操作场景;MyISAM不支持事务和外键,适合于读操作较多的场景。
2. 请说明索引的作用是什么?如何优化查询性能?答:索引可以加快查询速度,通过建立索引可以快速定位到需要查询的数据,从而减少全表扫描的时间。
数据结构题目
概述
分类讨论
类型一:数据结构实现
类型二:数据结构应用
准备建议
算法题目
概述
分类讨论
类型一:经典算法实现题
类型二:思维益智题
准备建议
开放题目
总结
前言
面试 IT 企业的研发岗位,数据结构和算法显然是必考的项目。
俺只学过普通的数据结构课程,没读过 STL,也没有过 ACM 的训练和比赛经历,在一开始面对这样类型题目的时候,心里还是十分忐忑的。
大大小小几十场面试下来,自己在这方面总算有了一定的心得积累,在此抛砖引玉,以飨读者。
面试经验分享之机器学习、大数据问题
互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些?
如何快速备战面试中算法?
年底跳槽好福利,数据挖掘工程师面试指南
大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面
在正式介绍题目和准备方法之前,有两点需要说明,
Google 和 Facebook 这类对算法有很高要求的公司的在线测试我没有参加过(不过在牛人内推帮助下有过面试体验……),这超出了我目前的编码能力范围,网上有不少拿到 Google、Facebook offer 的经验总结文章,可以移步观赏;
前段时间在微博上又看到有人说自己把 leetcode 刷了好几遍,不过一些转发评论者觉得, IT 公司面试中的算法考察没有价值,一来工作里用不太上,二来把程序员素质考察搞成
了应试教育,他们认为更重要的是应聘者的工程能力。
遇到这样的讨论,我一般喜欢和一
把稀泥。
若干年前, Google、微软的面试题让大家眼前一亮,觉得能选拔出个性十足的
聪明人来,不过随着大家对这类题目的适应,可能选拔出来的人也在趋同,至少很多人都
会在面试前用心准备,据报道 Google 最近也是放弃了这类面试题目。
没有什么一劳永逸、一成不变的考查方式,毕竟面试是人和人之间的动态“较量”。
不要贪恋算法的奇技淫巧,也不要因为题目筛选力度的衰减而否定考察初衷。
面试不仅是考验求职者,也同样在考验
面试官,如果问的都是老题儿,那本山大叔肯定都会抢答了。
言归正传,以下分数据结构题目、算法题目、开放题目三部分来介绍我在面试中碰到的问题。
数据结构题目
概述
虽然课本由简到繁、由难到易地介绍了诸多数据结构,我在面试中被问到的却还都是基本
类型,比如堆栈、队列、链表、二叉树。
题目主要有两类,数据结构实现和具体情境下数
据结构的应用。
分类讨论
类型一:数据结构实现
实现 java.util.List 中的基础功能;
实现栈,使得 添加、删除、max 操作的复杂度为 O(1)(我脚着好像是不可实现的,想到
最好的是添加、删除 O(log), max 是 O(1)),实现见 正在努力减肥的胖子 同学给出
的评论,参考 leetcode 中的这道题目,惭愧;
选取任意数据结构实现添加、删除、随机返回三个功能,分析复杂度;
用数组实现队列,各操作的复杂度分析。
类型二:数据结构应用
两棵树相加——对应位置两棵树都有值则相加,对应位置只有一棵树有值则取该值;
用速度不同的指针可以判断链表中是否有环,问两速度满足怎样的关系可以保证发现环; 如何在语料中寻找频繁出现的字串,分析复杂度(tire树);
中缀表达式转逆波兰表达式,逆波兰表达式求值;
数据解压缩,3(a4(ab)) -> aababababaababababaabababab;
二叉树的文件存储。
准备建议
上上之选当然是看《算法导论》,书 和 公开课 都算。
时间精力不足又想临时抱佛脚,清华大学计算机系邓俊辉老师的 教材 是好选择,也可以看 公开课。
注意熟记不同数据结构的不同操作的不同实现方式(比如 哈希表的插入删除查找)的复杂度分析,不管面试官给你出的题目是难是易,妥妥儿的会问复杂度。
算法题目
概述
有过面试经历的企业(BAT、小米、宜信、猿题库、FreeWheel等)当中,还没有谁问过
我需要复杂算法(比方说 此链接 中的很多知识点)才能解决的问题。
我遇到的算法题目大致可以分为两类:
经典算法实现题 快速排序、归并排序、堆排序、KMP算法等都是重点,重要的是代码的
正确性,其次是复杂度分析,当然,人家也不都是直接问你怎么实现这个具体算法,而是包装到情境里;
思维益智题 考察你分析问题的能力,大部分可以归结到二分、动态规划、递归上,重要的是思路,其次是尽量低的复杂度,再次是代码的正确性。
下面具体介绍我遇到的两种类型题目中的问题。
分类讨论
类型一:经典算法实现题
实现快速排序、归并排序、堆排序,各排序算法复杂度分析;
实现KMP,解释原理;
迷宫的深度搜索、广度搜索;
写 find 函数,在目标串中匹配模式串(要考虑中文字符的情况)。
类型二:思维益智题
数列中找第 k 大的数字(与快排或堆排序有关);
两个有序数组,寻找归并排序后数组的中位数/第 k 大数字(与二分有关);
一维数组,swap 其中的几对数字(每个数字只属于一次 swap 操作),实现查找(与二分有关);
一个有序数组,其中一个数字发生变异,但不知道变异后会不会影响整体序,如何实现查找;
二维数组,每行递增,每列递增
实现查找;
二维数组,每行递增,每列递增,求第 k 大的数;
任意交换其中的两数,发现并恢复;
寻找字符串中第一个只出现一次的字符;
统计数列中的逆序对(归并排序有关);
最长公共子串(动态规划有关);
最大子序列和,允许交换一次的最大子序列和;
给定数组,寻找 next big(堆排序有关);
一维有序数组,经过循环位移后,最小的数出现在数列中间
如果原数组严格递增,如何找这个最小数;
如果原数组严格递增或递减,如何找这个最小数;
如果原数组非严格递增或递减,如何找这个最小数;
数组可能是递增、递减、递减后递增、递增后递减四种情况,递增递减都是非严格的,如果有转折点,返回转折点的值,否则返回-1;
单向网络,起点和终点唯一且连通,寻找那些一旦被删除将导致起点终点无法连通的点; 有序数组寻找和为某数的一对数字;
墙里能装多少水;
打印螺旋数组;
打印组合数;
字符数组,统计指定区间内的回文串个数。
准备建议
不要纠结于是否是最佳思路,要保证能在 10-15 分钟内给出一个解决方案,并分析复杂度;
基础的可以读读 @研究者July 的这本 电子书,更深入的可以阅读 CSDN 等博客中大牛
们写的 ACM 解题报告;
hihocoder、topcoder、leetcode、codility、POJ 等网站择一练手;
Soulmachine 在 Github 中有高质量的学习资料,适合系统学习 & 临时抱佛脚 LeetCode 题解
ACM Cheat Sheet
HackerRank题解
开放题目
这类开放题目让你自主选择数据结构,主要是考察求职者对于数据结构的特性与使用场景的综合理解,在面对具体应用场景时能否运用已有的数据结构和算法知识提出合理的解决方案。
一般来说在这类问题里哈希表的出场率会比较高……例题如下
大数据量的 url log,怎么去重且统计每个 url 的出现次数,复杂度分析;
设计 cache 系统
设计 cache 的接口;
可以用什么数据结构实现;
如何实现可伸缩的容量;
cache 的空间管理策略,比如 cache 哪些条目,何时清理;
cache 系统启动时分配多大的空间,之后按照怎样的策略增大;
设计爬虫;
流媒体播放客户端从多个完全相同的发送方接收视频包,同一发送方的包会按序到达,不同发送方的包则不一定,有可能会丢包,但还是要保证播放流畅度,设计播放客户端的算法。
总结
数据结构和算法的基础知识还是十分重要的,大部分题目的思路来源于此;
训练自己算法复杂度的分析能力,有的时候对复杂度的分析会反过来会帮助你找到更好的算法;
一定量的题目积累很重要,就好像准备高考数学压轴题一样,见识的越多,思路来得越快,当然,前提是你能够不断总结反思。