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代碼面試最常用的10大算法

來(lái)源:程序員人生   發(fā)布時(shí)間:2014-09-16 23:46:55 閱讀次數(shù):2753次

在程序員的職業(yè)生涯中,算法亦算是一門(mén)基礎(chǔ)課程,尤其是在面試的時(shí)候,很多公司都會(huì)讓程序員編寫(xiě)一些算法實(shí)例,例如快速排序、二叉樹(shù)查找等等。

本文總結(jié)了程序員在代碼面試中最常遇到的10大算法類型,想要真正了解這些算法的原理,還需程序員們花些功夫。

1.String/Array/Matrix

在Java中,String是一個(gè)包含char數(shù)組和其它字段、方法的類。如果沒(méi)有IDE自動(dòng)完成代碼,下面這個(gè)方法大家應(yīng)該記住:

toCharArray() //get char array of a String
Arrays.sort()  //sort an array
Arrays.toString(char[] a) //convert to string
charAt(int x) //get a char at the specific index
length() //string length
length //array size 
substring(int beginIndex) 
substring(int beginIndex, int endIndex)
Integer.valueOf()//string to integer
String.valueOf()/integer to string
String/arrays很容易理解,但與它們有關(guān)的問(wèn)題常常需要高級(jí)的算法去解決,例如動(dòng)態(tài)編程、遞歸等。

下面列出一些需要高級(jí)算法才能解決的經(jīng)典問(wèn)題:

2.鏈表

在Java中實(shí)現(xiàn)鏈表是非常簡(jiǎn)單的,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)值,然后把它鏈接到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

class Node {
	int val;
	Node next;
 
	Node(int x) {
		val = x;
		next = null;
	}
}

比較流行的兩個(gè)鏈表例子就是棧和隊(duì)列。

棧(Stack)

class Stack{
	Node top; 
 
	public Node peek(){
		if(top != null){
			return top;
		}
 
		return null;
	}
 
	public Node pop(){
		if(top == null){
			return null;
		}else{
			Node temp = new Node(top.val);
			top = top.next;
			return temp;	
		}
	}
 
	public void push(Node n){
		if(n != null){
			n.next = top;
			top = n;
		}
	}
}
隊(duì)列(Queue)

class Queue{
	Node first, last;
 
	public void enqueue(Node n){
		if(first == null){
			first = n;
			last = first;
		}else{
			last.next = n;
			last = n;
		}
	}
 
	public Node dequeue(){
		if(first == null){
			return null;
		}else{
			Node temp = new Node(first.val);
			first = first.next;
			return temp;
		}	
	}
}

值得一提的是,Java標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中已經(jīng)包含一個(gè)叫做Stack的類,鏈表也可以作為一個(gè)隊(duì)列使用(add()和remove())。(鏈表實(shí)現(xiàn)隊(duì)列接口)如果你在面試過(guò)程中,需要用到棧或隊(duì)列解決問(wèn)題時(shí),你可以直接使用它們。

在實(shí)際中,需要用到鏈表的算法有:

3.樹(shù)&堆

這里的樹(shù)通常是指二叉樹(shù)。

class TreeNode{
	int value;
	TreeNode left;
	TreeNode right;
} 
下面是一些與二叉樹(shù)有關(guān)的概念:

堆(Heap)是一個(gè)基于樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),也可以稱為優(yōu)先隊(duì)列( PriorityQueue),在隊(duì)列中,調(diào)度程序反復(fù)提取隊(duì)列中第一個(gè)作業(yè)并運(yùn)行,因而實(shí)際情況中某些時(shí)間較短的任務(wù)將等待很長(zhǎng)時(shí)間才能結(jié)束,或者某些不短小,但具有重要性的作業(yè),同樣應(yīng)當(dāng)具有優(yōu)先權(quán)。堆即為解決此類問(wèn)題設(shè)計(jì)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

下面列出一些基于二叉樹(shù)和堆的算法:

4.Graph

與Graph相關(guān)的問(wèn)題主要集中在深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索。深度優(yōu)先搜索非常簡(jiǎn)單,你可以從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始循環(huán)整個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)。下面是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的寬度優(yōu)先搜索例子,核心是用隊(duì)列去存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。


第一步,定義一個(gè)GraphNode

class GraphNode{ 
	int val;
	GraphNode next;
	GraphNode[] neighbors;
	boolean visited;
 
	GraphNode(int x) {
		val = x;
	}
 
	GraphNode(int x, GraphNode[] n){
		val = x;
		neighbors = n;
	}
 
	public String toString(){
		return "value: "+ this.val; 
	}
}

    

第二步,定義一個(gè)隊(duì)列

class Queue{
	GraphNode first, last;
 
	public void enqueue(GraphNode n){
		if(first == null){
			first = n;
			last = first;
		}else{
			last.next = n;
			last = n;
		}
	}
 
	public GraphNode dequeue(){
		if(first == null){
			return null;
		}else{
			GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors);
			first = first.next;
			return temp;
		}	
	}
}第三步,使用隊(duì)列進(jìn)行寬度優(yōu)先搜索
    

public class GraphTest {
 
	public static void main(String[] args) {
		GraphNode n1 = new GraphNode(1); 
		GraphNode n2 = new GraphNode(2); 
		GraphNode n3 = new GraphNode(3); 
		GraphNode n4 = new GraphNode(4); 
		GraphNode n5 = new GraphNode(5); 
 
		n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
		n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4};
		n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5};
		n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
		n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4};
 
		breathFirstSearch(n1, 5);
	}
 
	public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){
		if(root.val == x)
			System.out.println("find in root");
 
		Queue queue = new Queue();
		root.visited = true;
		queue.enqueue(root);
 
		while(queue.first != null){
			GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue();
			for(GraphNode n: c.neighbors){
 
				if(!n.visited){
					System.out.print(n + " ");
					n.visited = true;
					if(n.val == x)
						System.out.println("Find "+n);
					queue.enqueue(n);
				}
			}
		}
	}
}輸出結(jié)果:
    

value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5
value: 4

實(shí)際中,基于Graph需要經(jīng)常用到的算法:

  • 克隆Graph

5.排序

不同排序算法的時(shí)間復(fù)雜度,大家可以到wiki上查看它們的基本思想。


BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假設(shè),所有,它們不是一般的排序方法。

下面是這些算法的具體實(shí)例,另外,你還可以閱讀: Java開(kāi)發(fā)者在實(shí)際操作中是如何排序的。

  • 歸并排序
  • 快速排序
  • 插入排序

6.遞歸和迭代

下面通過(guò)一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明什么是遞歸。

問(wèn)題:

這里有n個(gè)臺(tái)階,每次能爬1或2節(jié),請(qǐng)問(wèn)有多少種爬法?

步驟1:查找n和n-1之間的關(guān)系

為了獲得n,這里有兩種方法:一個(gè)是從第一節(jié)臺(tái)階到n-1或者從2到n-2。如果f(n)種爬法剛好是爬到n節(jié),那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。

步驟2:確保開(kāi)始條件是正確的

f(0) = 0;
f(1) = 1;

public static int f(int n){
	if(n <= 2) return n;
	int x = f(n-1) + f(n-2);
	return x;
}

    

遞歸方法的時(shí)間復(fù)雜度指數(shù)為n,這里會(huì)有很多冗余計(jì)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)該遞歸可以很簡(jiǎn)單地轉(zhuǎn)換為迭代。
    

public static int f(int n) {
 
	if (n <= 2){
		return n;
	}
 
	int first = 1, second = 2;
	int third = 0;
 
	for (int i = 3; i <= n; i++) {
		third = first + second;
		first = second;
		second = third;
	}
 
	return third;
}

    

在這個(gè)例子中,迭代花費(fèi)的時(shí)間要少些。關(guān)于迭代和遞歸,你可以去 這里看看。

7.動(dòng)態(tài)規(guī)劃

動(dòng)態(tài)規(guī)劃主要用來(lái)解決如下技術(shù)問(wèn)題:

  • 通過(guò)較小的子例來(lái)解決一個(gè)實(shí)例;
  • 對(duì)于一個(gè)較小的實(shí)例,可能需要許多個(gè)解決方案;
  • 把較小實(shí)例的解決方案存儲(chǔ)在一個(gè)表中,一旦遇上,就很容易解決;
  • 附加空間用來(lái)節(jié)省時(shí)間。

上面所列的爬臺(tái)階問(wèn)題完全符合這四個(gè)屬性,因此,可以使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來(lái)解決:

public static int[] A = new int[100];
 
public static int f3(int n) {
	if (n <= 2)
		A[n]= n;
 
	if(A[n] > 0)
		return A[n];
	else
		A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once!
	return A[n];
}

    

一些基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法:

  • 編輯距離
  • 最長(zhǎng)回文子串
  • 單詞分割
  • 最大的子數(shù)組

8.位操作

位操作符:


從一個(gè)給定的數(shù)n中找位i(i從0開(kāi)始,然后向右開(kāi)始)

public static boolean getBit(int num, int i){
	int result = num & (1<<i);
 
	if(result == 0){
		return false;
	}else{
		return true;
	}
}

    

例如,獲取10的第二位:

i=1, n=10
1<<1= 10
1010&10=10
10 is not 0, so return true;典型的位算法:
    

  • Find Single Number
  • Maximum Binary Gap

9.概率

通常要解決概率相關(guān)問(wèn)題,都需要很好地格式化問(wèn)題,下面提供一個(gè)簡(jiǎn)單的例子:

有50個(gè)人在一個(gè)房間,那么有兩個(gè)人是同一天生日的可能性有多大?(忽略閏年,即一年有365天)

算法:

public static double caculateProbability(int n){
	double x = 1; 
 
	for(int i=0; i<n; i++){
		x *=  (365.0-i)/365.0;
	}
 
	double pro = Math.round((1-x) * 100);
	return pro/100;
}結(jié)果:
    

calculateProbability(50) = 0.97

10.組合和排列

組合和排列的主要差別在于順序是否重要。

例1:

1、2、3、4、5這5個(gè)數(shù)字,輸出不同的順序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相鄰,請(qǐng)問(wèn)有多少種組合?

例2:

有5個(gè)香蕉、4個(gè)梨、3個(gè)蘋(píng)果,假設(shè)每種水果都是一樣的,請(qǐng)問(wèn)有多少種不同的組合?

基于它們的一些常見(jiàn)算法

  • 排列
  • 排列2
  • 排列順序

來(lái)自:ProgramCreek

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