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第十七章(算法与数据结构篇)2024Java求职面试工作编程实录(1 / 1)

【算法与数据结构的4个核心问题】

1、具体说说,Java有哪些常用的算法与数据结构?

2、在Java编程开发中,常见的算法与数据结构问题,有哪些?

3、实现常见的排序算法(如冒泡排序、快速排序)?

4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树,这六者的数据结构及其操作?

……

第十篇:算法与数据结构(4个)

1、具体说说,Java有哪些常用的算法与数据结构?

Java作为一种广泛使用的编程语言,具有丰富的算法和数据结构,以供开发者使用。

以下是一些Java中常用的算法和数据结构:

一、算法

Java常用的算法有4类,即排序算法、查找算法、图论算法、动态规划算法。

1)排序算法

包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。

以上这些算法,可以根据不同的需求…

如稳定性、时间复杂度、空间复杂度等,在Java中进行实现和使用。

2)查找算法

如顺序查找、二分查找、哈希查找等等。

这些算法,在搜索特定的元素时,非常有用。

3)图论算法

包括最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd算法),最小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法),拓扑排序等等。

这些算法,在处理图结构数据时,非常有效。

4)动态规划算法

用于解决一些,具有重叠子问题和最优子结构性质的问题,如背包问题、编辑距离等。

二、数据结构

Java常用的数据结构主要有6类,即数组、链表、栈、队列、哈希表、树。

1)数组

它是一种线性结构的数据,连续的存储空间和相同的类型数据。

查询速度快,但添加和删除元素较慢。

2)链表

它是一种线性的链式结构。

链表的内存不是连续的…

前一个节点存储的地址,不一定就是一个元素,可能是一个引用;

通过这个引用,可以拿到对应的对象。

链表包括单向链表、双向链表、循环链表等等。

3)栈

一种后进先出(LIFO)的数据结构。

常用于函数调用、表达式求值等场景。

4)队列

一种先进先出(FIFO)的数据结构。

常用于处理,需要按照特定顺序,去处理的任务或事件。

5)哈希表

它是一种根据键和值(key和value),可以直接进行访问的数据结构。

通过key和value,来映射到集合中的一个位置,就可以快速地找到集合中的对应元素。

6)树

树是一种非线性结构…

它包括二叉树、红黑树、AVL树、B树、B+树等等。

每种树、都有其特定的用途和特性。

总结:

以上这些算法和数据结构,在Java中都有广泛的应用…

开发者,可以根据具体的需求,去选择合适的算法和数据结构,去解决开发问题。

同时,Java也提供了丰富的库和框架…

如Java Colles Framework;

这使得开发者,可以更方便地,使用这些数据结构。

2、在Java编程开发中,常见的算法与数据结构问题,有哪些?

在Java编程开发中,常见的算法与数据结构问题如下:

一、算法问题

算法问题主要分5类,即排序问题、查找问题、递归问题、动态规划问题、图论问题。

1)排序问题

包括实现各种排序算法(如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等)…

以及理解各种排序算法的时间、空间复杂度。

2)查找问题

例如线性查找和二分查找的实现,以及理解它们的应用场景和性能特点。

3)递归问题

例如斐波那契数列、阶乘计算、汉诺塔…

这就需要理解递归的基本原理和实现方式。

4)动态规划问题

如背包问题、最长公共子序列等等…

需要理解动态规划的基本思想和应用场景。

5)图论问题

包括最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd算法)、最小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法)以及拓扑排序等等…

需要理解图的基本概念和常见图算法的实现。

二、数据结构问题

数据结构问题主要分5类,即链表问题、栈和队列问题、树的问题、哈希表问题、综合性问题。

1)链表问题

如链表的反转、合并两个有序链表、链表中环的检测等。

2)栈和队列问题

如使用栈实现括号匹配、使用队列实现广度优先搜索等。

3)树的问题

包括二叉树的遍历(前序、中序、后序);

二叉搜索树的操作(插入、删除、查找);

平衡二叉树的维护(如AVL树、红黑树)等等。

4)哈希表问题

如哈希函数的设计、哈希冲突的处理、哈希表的性能优化等。

5)综合性问题

此外,还有一些综合性的问题…

比如数组和矩阵的操作(如矩阵转置、寻找矩阵中的最大/最小元素等);

位运算问题(如判断一个数是否为2的幂、实现位反转等);

以及,字符串处理问题(如判断回文字符串、实现字符串反转等)。

总结:

上面这些问题…

不仅考察了对算法和数据结构的理解和应用,还考察了编程能力和问题解决能力。

因此,对于Java开发者来说,熟练掌握这些常见的算法与数据结构问题,是非常重要的。

3、实现常见的排序算法(如冒泡排序、快速排序)?

一、冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法。

它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素…

如果它们的顺序错误,就把他们交换过来。

遍历数列的工作,是重复地进行,直到没有再需要交换的…

那么,该数列就已经排序完成了。

冒泡排序代码示例如下:

public class BubbleSort {

public static void bubbleSort(int[] arr){

int n = arr.length;

for (int i = 0; i < n - 1; i++){

for (int j = 0; j < n - i - 1; j++){

if (arr[j]> arr[j + 1]){

//交换 arr[j]和 arr[j+1]

int temp = arr[j];

arr[j]= arr[j + 1];

arr[j + 1]= temp;

}

}

}

}

public statiain(String[] args){

int[] arr ={64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};

bubbleSort(arr);

System.out.println(“Sorted array:“);

for (int i = 0; i < arr.length; i++){

System.out.print(arr[i]+““);

}

}

}

二、快速排序

快速排序是一种分而治之的算法。

它选择一个“基准”元素,通过一趟排序将要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;

整个排序过程,可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

快速排序代码示例如下:

public class QuickSort {

public static void quickSort(int[] arr, int low, int high){

if (low < high){

// pi是分区索引,arr[p]现在已经到位

int pi = partition(arr, low, high);

//分别对基准值两边进行递归排序

quickSort(arr, low, pi - 1);

quickSort(arr, pi + 1, high);

}

}

//该函数将数组分区,并返回基准值的索引

public statit partition(int[] arr, int low, int high){

int pivot = arr[high];//选择最右边的元素作为基准值

int i =(low - 1);//指向最小元素的指针

for (int j = low; j <= high - 1; j++){

//如果当前元素小于或等于基准值

if (arr[j]<= pivot){

i++;

//交换 arr[i]和 arr[j]

int temp = arr[i];

arr[i]= arr[j];

arr[j]= temp;

}

}

//交换 arr[i+1]和 arr[high](或基准值)

int temp = arr[i + 1];

arr[i + 1]= arr[high];

arr[high]= temp;

return i + 1;

}

public statiain(String[] args){

int[] arr ={10, 7, 8, 9, 1, 5};

int n = arr.length;

quickSort(arr, 0, n - 1);

System.out.println(“Sorted array:“);

for (int i = 0; i < n;++i){

System.out.print(arr[i]+““);

}

}

}

总结:

上面这两个示例,分别展示了如何在Java中,去实现冒泡排序和快速排序。

冒泡排序,是一种简单的排序算法,但是效率相对较低,特别是对于大规模的数据集。

而快速排序,则是一种效率较高的排序算法,通过分而治之的思想,在平均情况下可以实现O(n log n)的时间复杂度。

4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树,这六者的数据结构及其操作?

一、数组

数组是最简单、最常用的数据结构之一。

它使用连续的存储单元,来存储相同类型的数据元素。

通过索引(通常是整数)来访问数组中的特定元素。

数组的主要操作有3个,即访问、插入、删除。

1)访问

通过索引直接访问数组中的元素。

2)插入

在数组的特定位置插入新元素,可能需要移动其他元素。

3)删除:

从数组的特定位置删除元素,同样可能需要移动其他元素。

二、链表

链表是一种物理存储单元上,非连续的线性数据结构。

它由一系列节点组成,每个节点,都包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的主要操作有3个,即插入、删除、遍历。

1)插入

在链表的指定位置,插入新节点。

2)删除

删除链表中的指定节点。

3)遍历

从头节点开始,按顺序访问链表中的每个节点。

链表分为单向链表、双向链表和循环链表等多种类型。

三、栈

栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。

它只允许在一端(称为栈顶)进行插入和删除操作。

栈的主要操作有4个,即入栈(push)、出栈(pop)、查看栈顶(peek)、判空(isEmpty)。

1)入栈(push)

将新元素压入栈顶。

2)出栈(pop)

从栈顶弹出元素。

3)查看栈顶(peek)

返回栈顶元素但不删除它。

4)判空(isEmpty)

判断栈是否为空。

四、队列

队列(Queue)是一种特殊的线性数据结构…

它遵循FIFO(First In First Out,先进先出)的原则。

队列只允许,在一端进行插入操作(队尾),在另一端进行删除操作(队头)。

队列的基本操作有4个,即enqueue(入队)、dequeue(出队)、front(查看队头)、isEmpty(判空)。

1)enqueue(入队)

在队尾插入新元素。

2)dequeue(出队)

从队头删除元素。

3)front(查看队头)

返回队头元素但不删除它。

4)isEmpty(判空)

检查队列是否为空。

队列,在操作系统的任务调度,网络的数据包传输,广度优先搜索等场景中,有着广泛的应用。

五、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。

它允许,以常数平均时间复杂度,去进行插入、删除和查找操作。

哈希表的主要操作有3个,即插入、删除、查找。

1)插入

根据键计算哈希值,将键值对存储在哈希表中。

2)删除

根据键找到对应的哈希值,从哈希表中删除键值对。

3)查找

根据键计算哈希值,在哈希表中查找对应的值。

哈希表,通过合理的哈希函数设计,以及冲突解决策略(如链地址法、开放地址法等)…

来确保高效的操作性能。

六、树

树,是一种非线性数据结构…

它是由节点和边组成,每个节点可以有多个子节点。

树的主要操作有4个,即遍历、插入、删除、查找。

1)遍历

按照某种规则(如前序遍历、中序遍历、后序遍历等)访问树的所有节点。

2)插入

在树的指定位置插入新节点。

3)删除

删除树中的指定节点及其子树。

4)查找

在树中查找具有特定值的节点。

树,有多种特殊形式,如二叉树、平衡树等等。

二叉树,每个节点最多有两个子节点。

平衡树,如AVL树、红黑树等,用于保持树的平衡性,以提高查找效率。

总结:

以上六种数据结构,它们各有特点,适用于不同的场景和需求。

在实际应用中,我们需要根据具体问题的性质和要求,来选择最合适的数据结构。

……

以上只是简单列举了一些高频大厂面试题。

此外,大厂面试还可能包括系统设计与架构方面的问题。

以及针对候选人所申请的具体岗位(如后端开发、大数据开发、分布式系统开发等)的专业问题。

……

以上,就是今天的分享啦!

希望,对你的求职面试,编程工作有那么一点点、一丢丢、一戳戳地帮助哈~

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