代码面试最常用的10大算法在程序员的职业生涯中，算法亦算是一门基础课程，尤其是在面试的时候，很多公司

文件名称: 代码面试最常用的10大算法

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详细说明：在程序员的职业生涯中，算法亦算是一门基础课程，尤其是在面试的时候，很多公司都会让程序员编写一些算法实例，例如快速排序、二叉树查找等等。本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10个算法，想要真正了解这些算法的原理，还需程序员们花些功夫。class Stack Node top public Node peeks if(top != nullf return top return null public Node popof if(top = null return null felse t Node temp new Node(top vali top top next return temp public void push(Node nf if(n! nult n. next top top } 队列( Queue) class Queue Node first last public void enqueue(Node n if(first = nult first =ni last first, felse last next n. last= n: public Node dequeue(t if(first == null return nu felse Node temp new Node first. val) first first next return temp 值得一提的是,Java标准库中已经包含一个叫做 Stack的类,链表也可以作为一个队列使用 (ad()和 remove()。(链表实现队列接口)如果你在面试过程中,需要用到栈或队列解决问题时,你可以直接使用它们。在实际中,需要用到链表的算法有: 插入两个数字重新排序列表链表周期 Copy List with Random Pointer 合并两个有序列表合并多个排序列表从推序列表中删除重复的分区列表 LRU缓存 3树&堆这里的树通常是指二叉树。 class TreeNode int valuer Tree Node left TreeNode right 下面是一些与二叉树有关的概念: ·二叉树搜索:对于所有节点,顺序是: left children<= current node<= right children 平衡Vs非平衡:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1 并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树; 满二叉树:除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点; 完美二叉树( Perfect Binary tree):一个满二叉树,所有叶子都在同一个深度或同一级,并且每个父节点都有两个子节点; 完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第h层外,其它各层(1~h-1)的结点数都达到最大个数,第h层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。堆(Heap)是一个基于树的数据结构,也可以称为优先队列( PriorityQueue),在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构下面列出一些基于二叉树和堆的算法二叉树前序遍历二叉树中序遍历二叉树后序遍历字梯验证二叉查找树把二叉树变平放到链表里二叉树路径和丛前序和后序构建二叉树把有序数组转换为二叉查找树把有序列表转为二叉查找树最小深度二叉树二叉树最大路径和平衡二叉树 4. Graph 与 Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。 5 第一步,定义一个 GraphNode class GraphNodet int val, GraphNode next GraphNodel] neighborsi boolean visited; GraphNode (int x) val= x GraphNode(int x, GraphNodel n val= Xi neighbors =n public String tostring return value:+ this. val 第二步,定义一个队列 class Queuet GraphNode first last public void enqueue GraphNode nd if(first == null first n last first. Selset last .next= n: last n: public GraphNode dequeue if(first = nul) return null Selset GraphNode temp new Graph Node(first. val, first neighbors) first first next, return temp: 第三步,使用队列进行宽度优先搜索 public class GraphTest i public static void main(String[] args)t GraphNode n1 new Graph Node (1); GraphNode n2 new GraphNode(2); GraphNode n3= new GraphNode 3); GraphNode n4= new Graph Node( 4) GraphNode n5= new GraphNode() n1. neighbors new GraphNodel]n2, n3, n55: n2. neighbors new GraphNodelkn1, n4 i n3. neighbors new GraphNodelkn1, n4, n51; n 4. neighbors new GraphNode]n2, n3, n5; n5. neighbors= new GraphNodelkn1, n3, n45 breath FirstSearch(n1, 5) public static void breath First search (Graph Node root int x if(root. val ==X System. out. printin( find in root") Queue queue new Queue root visited true queue enqueue(root); while(queue first != null GraphNode c=Graph Node queue dequeue; for(Graph Node n: c neighbors if(!n visited)t System. out. print(n +) n, visited true f(n.val==× System. out. printIn ("Find+n) queue enqueue(n) 输出结果 value: 2 value:3 value: 5 Find value: 5 value: 4 实际中,基于 Graph需要经常用到的算法克隆 Graph 5排序不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wk上查看它们的基本思想。 A gonIum Average Time‖ Worst Time‖ Space Bubble sort n^2 n^2 Selection sort 2 n^2 Insertion sort"2 n^2 Quick sort n log(n) 0 2 Merge sort n log(n) n log(n) depends Bin sort、RadⅸxSor和 Countor使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读:]ava开发者在实际操作中是排序的。归并推序快速推序插入推序 6递归和迭代下面通过一个例子来说明什么是递归。句题这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法? 步骤1:查找n和n-1之间的关系为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是吧到n节,那么f(n)=f(n-1)+f(n2) 步骤2:确保开始条件是正确的 f(0)=0; f(1)=1; public static int f(int nX if(n<= 2)return n int x=f(n-1)+f(n-2); return x. 递归方法的时间复杂度指数为η,这里会有很多冗余计算。 f(5) f(4)+f(3) f(3)+f(2)+f(2)+f(1) f(2)+f(1)+f(2)+f(2)+f(1) 该递归可以很简单地转换为迭代。 public static int f(int nt if(n<=2){ return n; int first 1 second 2. int third = 0: for(int i=3; i<= n; i++)i third first second first= second second third

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