面试排序算法总结
程序员面试必考题(三)：各种排序算法原理及其比较
排序是根据某种标准将一组记录重排的过程，是最常见的计算任务之一。
关键字之间的比较次数和记录的移动次数决定着排序算法的时间复杂度。
排序算法的时间复杂度又细分为最优时间复杂度、平均时间复杂度和最差时间复杂度。
排序过程中除待排序记录所占空间外分配的工作空间为其空间复杂度。
根据排序记录的数量多少，排序又分为内部排序和外部排序。
内部排序是指待排序的记录能够全部存储在计算机内存中并能完成排序的过程。
记录数量过大，不能全部保存在内存中而需要借助于外存才能完成的排序是外部排序，简称为外排序。
基本的排序算法包括：1.插入排序插入排序（Insertion Sort）算法重复地将一个待排序的值插入到序列中已有序的子序列中，从而完成一组值的排序。
每次将每个待排序的元素插入到有序子序列中的合适位置，直到序列中全部元素都有序时为止。
插入排序算法的过程是：对序列中最前面的两个元素进行比较，必要的话就进行交换。
一趟排序完成。
将序列中第三个值插入到前两个（已有序）值组成的子序列中的合适位置。
这是第二趟排序。
接下来将第4个值插入到序列中前三个值中的合适位置。
每次插入时，已有序的子序列中元素个数增加一个。
继续这个过程，直到表中所有的元素全部有序时为止。
对含n个元素的数组进行插入排序，只需要n-1趟排序即可。
每趟排序中，有序序列中的若干元素从后至前依次向后移动一个位置，为待排序元素腾出插入空间。
根据找到正确插入位置的机制，插入排序又分为直接插入排序及折半插入排序。
（1）直接插入排序设待排序元素为A[i]，从A[i-1]开始向前进行顺序查找，找到满足下列条件的记录：A[j-1]≤A[i]≤A[j]。
将元素A[i-1]至A[j]依次后移一个位置，元素A[i]插入到下标为j的位置。
这个过程中，从有序序列的末尾开始，反复把记录逐步后移一位，为待排序元素空出一个位置来存放待排序记录。
插入待排序元素时有两种特殊情况。
一是A[i]≥A[i-1]，此时只进行了一次比较操作，而不需要移动任何元素。
算法工程师面试题
算法工程师面试题第一篇：算法工程师面试题之一——搜索算法搜索算法是计算机科学中非常重要的一个领域，它涉及到如何高效地在大规模的数据集中查找指定的信息。
在大数据时代，搜索算法的优化和应用成为了很多企业以及互联网公司非常关注的问题。
作为一名算法工程师，熟悉各种搜索算法以及它们的优化策略非常重要。
在搜索算法中，最常见的就是线性搜索算法。
这种算法的思想很简单，就是逐个地比较目标值和每个元素，如果找到相等的元素则返回其索引，如果搜索完整个数据集都没有找到相等的元素，则返回-1。
然而，线性搜索算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小，这意味着随着数据集的增大，搜索所需的时间也会线性增长，效率较低。
为了提高搜索的效率，人们提出了很多优化的搜索算法。
其中最著名的就是二分查找算法，也称为折半查找算法。
二分查找算法的前提是数据集必须是有序的，它通过每次将数据集分成两半来进行搜索。
如果目标值等于中间元素，则返回其索引；如果目标值小于中间元素，则在左半部分继续搜索；如果目标值大于中间元素，则在右半部分继续搜索。
通过不断缩小搜索范围，二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是数据集的大小。
相比于线性搜索算法，二分查找算法具有更高的效率。
除了二分查找算法，还有其他一些高效的搜索算法，比如哈希查找算法、树状数组、布隆过滤器等。
这些算法在不同的场景下有着不同的应用，选择合适的算法可以大幅度提高搜索效率。
在实际的面试过程中，除了对搜索算法有深入的了解，算法工程师还需要具备一定的编程能力。
面试官可能会出一些编程题目，要求面试者用代码实现某种搜索算法。
因此，平时要多加练习，掌握搜索算法的实现和优化技巧。
总而言之，搜索算法是算法工程师面试的重要内容之一。
面试者需要熟悉各种搜索算法以及它们的应用场景，同时还要具备一定的编程能力。
只有在理论和实践上都能够熟练掌握搜索算法，才能在面试中给出令人满意的答案。
第二篇：算法工程师面试题之二——排序算法排序算法是计算机科学中最基本的算法之一，它涉及到对一组数据按照一定的顺序进行排列。
面试算法知识点总结
面试算法知识点总结在计算机科学领域，算法是解决问题的方法和步骤的描述。
它是任何有限长的输入序列转换成输出序列的计算过程。
算法是计算机科学的核心，它是设计和分析计算机程序的基础。
本文将总结一些常见的算法知识点，并介绍它们的基本原理和应用场景。
这些知识点将有助于人们更好地理解算法的重要性和应用。
1. 排序算法排序算法是将一组数据以一定顺序排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访要排序的元素，然后比较相邻的元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
选择排序是一种简单直观的排序算法。
它的基本思想是：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
插入排序是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
快速排序是一种排序算法，它采用了分治的思想，将原始的数据集分解成较小的数据集。
它是一种不稳定的排序算法。
归并排序是一种排序算法，它采用了分治的思想，将数据集分解成较小的数据集，然后将这些较小的数据集合并成更大的数据集。
堆排序是一种排序算法，它利用了堆这种数据结构。
堆是一种特殊的树形数据结构，具有以下特点：父节点的值总是大于或者小于它的子节点。
2. 搜索算法搜索算法是在给定的数据集中查找指定的数据的算法。
常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。
线性搜索是一种简单的搜索算法，它顺序地检查数据集中的每个元素，直到找到指定的数据为止。
二分搜索是一种高效的搜索算法，它要求数据集必须有序。
二分搜索通过比较中间元素和目标值来决定查找哪一半的数据集。
广度优先搜索是一种图搜索算法，它从起始顶点开始，辐射出去，先检查所有的一度关联节点，再检查二度关联节点，以此类推。
算法面试八股文汇总
算法面试八股文汇总
1．什么是时间复杂度和空间复杂度？如何计算？
2．什么是递归？举个例子。
3．什么是二分查找？给出一个例子。
4．什么是冒泡排序？给出一个例子。
5．什么是快速排序？给出一个例子。
6．什么是归并排序？给出一个例子。
7．什么是贪心算法？举个例子。
8．什么是动态规划？举个例子。
9．什么是分治算法？举个例子。
10．什么是深度优先搜索和广度优先搜索？分别给出一个例子。
11．什么是回溯算法？举个例子。
12．什么是哈希表？哈希表如何解决哈希冲突？
13．什么是链表？链表有哪些操作？
14．什么是二叉树？二叉树有哪些操作？
15．如何判断一个二叉树是二叉搜索树？
16．如何找到二叉搜索树中的最小值节点？
17．如何找到二叉搜索树中的最大值节点？
18．如何翻转一个链表？
19．如何找到链表的中间节点？
20．如何判断两个链表是否相交？
21．如何判断一个字符串是否是回文字符串？
22．如何找到数组中的最大值和最小值？
23．如何判断一个数是否为素数？
24．如何求解斐波那契数列的第n项？
25．如何判断一个数是否为阿姆斯特朗数（Armstrong number）？
26．如何找到数组中的最长连续递增子序列的长度？
27．如何找到数组中的最长连续递减子序列的长度？
28．如何判断一个字符串是否是旋转数组的一部分（例如"abcabc" 是"abc" 的旋转）？
29．如何实现字符串的反转（例如"hello" 反转后为"olleh"）？。
排序题方法总结
排序题方法总结
排序方法可以总结为以下几种：
1. 冒泡排序：重复比较相邻的两个元素，若顺序错误则交换位置，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(n^2)。
2. 选择排序：每次从数组中选择最小（或最大）的元素，放到已排序的末尾，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(n^2)。
3. 插入排序：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中取出一个元素，并插入到已排序部分的适当位置，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(n^2)。
4. 归并排序：将数组不断地分割成更小的子数组，然后再将子数组合并，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(nlogn)。
5. 快速排序：选择一个基准元素，将数组分为小于和大于基准元素的两部分，再对两部分分别进行快速排序，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(nlogn)。
6. 堆排序：将数组构建成大顶堆（或小顶堆），然后不断地将堆顶元素与最后一个元素交换，并重新调整堆，直至整个数组有序。
时间复杂度为O(nlogn)。
7. 计数排序：统计数组中每个元素出现的次数，然后根据计数从小到大将元素重新排列。
时间复杂度为O(n+k)，其中k是值的范围。
8. 基数排序：按照位数从低到高的顺序，将数组分配到桶中，然后重组桶中的元素，直至整个数组有序。
时间复杂度为
O(d*(n+k))，其中d是最大位数，k是每个桶的大小。
以上是常见的排序算法，每种算法都有不同的适用场景和特点，需要根据实际问题选择合适的算法。
面试排序算法范文
面试排序算法范文排序算法是计算机科学中最基本和常见的算法之一，它可以将一组数据按照特定的顺序排列。
在面试中，经常会被问及排序算法相关的问题，因此对于排序算法的掌握和理解是非常重要的。
排序算法大致可以分为两类：比较排序和非比较排序。
比较排序是通过比较元素之间的大小来进行排序，而非比较排序则不需要进行元素之间的比较。
在实际应用中，比较排序更为常见和实用。
常见的比较排序算法有：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序和堆排序。
以下将逐一介绍这些算法。
1.冒泡排序：冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序序列，比较相邻的元素并交换位置，直到整个序列有序为止。
冒泡排序的最坏时间复杂度为O(n^2)，最好时间复杂度为O(n)，平均时间复杂度为O(n^2)。
2.插入排序：插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分，直到整个序列有序为止。
插入排序的最坏时间复杂度为O(n^2)，最好时间复杂度为O(n)，平均时间复杂度为O(n^2)。
3.选择排序：选择排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素放到已排序部分的末尾，直到整个序列有序为止。
选择排序的最坏时间复杂度为O(n^2)，最好时间复杂度为O(n^2)，平均时间复杂度为O(n^2)。
4.归并排序：归并排序是一种分治算法，它将待排序序列不断地分割成两个子序列，直到无法再分割，然后对这些子序列进行合并，最终得到排序结果。
归并排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)，最好时间复杂度为O(nlogn)，平均时间复杂度为O(nlogn)。
5.快速排序：快速排序是一种分治算法，它选择一个基准元素，将待排序序列分割成小于基准元素的部分和大于基准元素的部分，然后对这两部分分别进行递归排序，最终得到排序结果。
快速排序的最坏时间复杂度为O(n^2)，最好时间复杂度为O(nlogn)，平均时间复杂度为O(nlogn)。
程序员面试必考题(三)：各种排序算法原理及其比较
排序是根据某种标准将一组记录重排的过程，是最常见的计算任务之一。
关键字之间的比较次数和记录的移动次数决定着排序算法的时间复杂度。
排序算法的时间复杂度又细分为最优时间复杂度、平均时间复杂度和最差时间复杂度。
排序过程中除待排序记录所占空间外分配的工作空间为其空间复杂度。
根据排序记录的数量多少，排序又分为内部排序和外部排序。
内部排序是指待排序的记录能够全部存储在计算机内存中并能完成排序的过程。
记录数量过大，不能全部保存在内存中而需要借助于外存才能完成的排序是外部排序，简称为外排序。
基本的排序算法包括：1.插入排序插入排序（Insertion Sort）算法重复地将一个待排序的值插入到序列中已有序的子序列中，从而完成一组值的排序。
每次将每个待排序的元素插入到有序子序列中的合适位置，直到序列中全部元素都有序时为止。
插入排序算法的过程是：对序列中最前面的两个元素进行比较，必要的话就进行交换。
一趟排序完成。
将序列中第三个值插入到前两个（已有序）值组成的子序列中的合适位置。
这是第二趟排序。
接下来将第4个值插入到序列中前三个值中的合适位置。
每次插入时，已有序的子序列中元素个数增加一个。
继续这个过程，直到表中所有的元素全部有序时为止。
对含n个元素的数组进行插入排序，只需要n-1趟排序即可。
每趟排序中，有序序列中的若干元素从后至前依次向后移动一个位置，为待排序元素腾出插入空间。
根据找到正确插入位置的机制，插入排序又分为直接插入排序及折半插入排序。
（1）直接插入排序设待排序元素为A[i]，从A[i-1]开始向前进行顺序查找，找到满足下列条件的记录：A[j-1]≤A[i]≤A[j]。
将元素A[i-1]至A[j]依次后移一个位置，元素A[i]插入到下标为j的位置。
这个过程中，从有序序列的末尾开始，反复把记录逐步后移一位，为待排序元素空出一个位置来存放待排序记录。
插入待排序元素时有两种特殊情况。
一是A[i]≥A[i-1]，此时只进行了一次比较操作，而不需要移动任何元素。
java面试题经典算法
java面试题经典算法经典算法在Java面试中经常被问及，因为它们可以展示面试者对基本数据结构和算法的理解程度。
以下是一些经典算法，我会逐个介绍它们。
1. 冒泡排序（Bubble Sort），这是一种简单的排序算法，它重复地走访要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
时间复杂度为O(n^2)。
2. 快速排序（Quick Sort），快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。
它是一种分而治之的算法，时间复杂度为O(nlogn)。
3. 二分查找（Binary Search），二分查找是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
时间复杂度为O(logn)。
4. 递归算法（Recursion），递归是指在函数的定义中使用函数自身的方法。
递归算法通常用于解决可以被分解为相同问题的子问题的情况。
5. 动态规划（Dynamic Programming），动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的一种方法。
它将问题分解为相互重叠的子问题，通过解决子问题的方式来解决原始问题。
6. 深度优先搜索（Depth-First Search）和广度优先搜索（Breadth-First Search），这两种搜索算法通常用于图的遍历和搜索。
深度优先搜索使用栈来实现，而广度优先搜索则使用队列来实现。
以上是一些常见的经典算法，当然还有很多其他的算法，如贪心算法、Dijkstra算法、KMP算法等等。
在面试中，除了了解这些算法的原理和实现方式之外，还需要能够分析算法的时间复杂度、空间复杂度以及适用场景等方面的知识。
希望这些信息能够帮助你在Java面试中更好地准备算法相关的问题。
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排序算法1、插入排序：插入即表示将一个新的数据插入到一个有序数组中，并继续保持有序。
例如有一个长度为N的无序数组，进行N-1次的插入即能完成排序；第一次，数组第1个数认为是有序的数组，将数组第二个元素插入仅有1个有序的数组中；第二次，数组前两个元素组成有序的数组，将数组第三个元素插入由两个元素构成的有序数组中......第N-1次，数组前N-1个元素组成有序的数组，将数组的第N个元素插入由N-1个元素构成的有序数组中，则完成了整个插入排序。
以下面5个无序的数据为例：65 27 59 64 58 （文中仅细化了第四次插入过程）第1次插入: 27 65 59 64 58第2次插入: 27 59 65 64 58第3次插入: 27 59 64 65 58第4次插入: 27 58 59 64 65二. 、效率分析稳定空间复杂度O(1)时间复杂度O(n2)最差情况：反序，需要移动n*(n-1)/2个元素最好情况：正序，不需要移动元素数组在已排序或者是“近似排序”时，插入排序效率的最好情况运行时间为O(n)；插入排序最坏情况运行时间和平均情况运行时间都为O(n2)。
通常，插入排序呈现出二次排序算法中的最佳性能。
对于具有较少元素（如n<=15）的列表来说，二次算法十分有效。
在列表已被排序时，插入排序是线性算法O(n)。
在列表“近似排序”时，插入排序仍然是线性算法。
在列表的许多元素已位于正确的位置上时，就会出现“近似排序”的条件。
通过使用O(nlog2n)效率的算法（如快速排序）对数组进行部分排序，然后再进行选择排序，某些高级的排序算法就是这样实现的。
三. 算法实现从前向后查找的插入排序：[cpp]view plain copy1./********************************************************2.*函数名称：InsertSort3.*参数说明：pDataArray 无序数组；4.* iDataNum为无序数据个数5.*说明：插入排序6.*********************************************************/7.void InsertSort(int* pDataArray, int iDataNum)8.{9.for (int i = 1; i < iDataNum; i++) //从第2个数据开始插入10. {11.int j = 0;12.while (j < i && pDataArray[j] <= pDataArray[i]) //寻找插入的位置13. j++;14.15.if (j < i) //i位置之前，有比pDataArray[i]大的数，则进行挪动和插入16. {17.int k = i;18.int temp = pDataArray[i];19.while (k > j) //挪动位置20. {21. pDataArray[k] = pDataArray[k-1];22. k--;23. }24. pDataArray[k] = temp; //插入25. }26. }27.}但楼主发现从后面查找插入的方式，代码复杂程度较低：[cpp]view plain copy1./********************************************************2.*函数名称：InsertSort3.*参数说明：pDataArray 无序数组；4.* iDataNum为无序数据个数5.*说明：插入排序6.*********************************************************/7.void InsertSort(int* pDataArray, int iDataNum)8.{9.for (int i = 1; i < iDataNum; i++) //从第2个数据开始插入10. {11.int j = i - 1;12.int temp = pDataArray[i]; //记录要插入的数据13.while (j >= 0 && pDataArray[j] > temp) //从后向前，找到比其小的数位置14. {15. pDataArray[j+1] = pDataArray[j]; //向后挪动16. j--;17. }18.19.if (j != i - 1) //存在比其小的数20. pDataArray[j+1] = temp;21. }22.}2、选择排序：比如在一个长度为N的无序数组中，在第一趟遍历N个数据，找出其中最小的数值与第一个元素交换，第二趟遍历剩下的N-1个数据，找出其中最小的数值与第二个元素交换......第N-1趟遍历剩下的2个数据，找出其中最小的数值与第N-1个元素交换，至此选择排序完成。
以下面5个无序的数据为例：56 12 80 91 20（文中仅细化了第一趟的选择过程）第1趟：12 56 80 91 20第2趟：12 20 80 91 56第3趟：12 20 56 91 80第4趟：12 20 56 80 91二. 算法分析平均时间复杂度：O(n2)空间复杂度：O(1) (用于交换和记录索引)稳定性：不稳定（比如序列【5，5，3】第一趟就将第一个[5]与[3]交换，导致第一个51.//交换data1和data2所指向的整形2.void DataSwap(int* data1, int* data2)3.{4.int temp = *data1;5. *data1 = *data2;6. *data2 = temp;7.}8.9./********************************************************10.*函数名称：SelectionSort11.*参数说明：pDataArray 无序数组；12.* iDataNum为无序数据个数13.*说明：选择排序14.*********************************************************/15.void SelectionSort(int* pDataArray, int iDataNum)16.{17.for (int i = 0; i < iDataNum - 1; i++) //从第一个位置开始18. {19.int index = i;20.for (int j = i + 1; j < iDataNum; j++) //寻找最小的数据索引21.if (pDataArray[j] < pDataArray[index])22. index = j;23.24.if (index != i) //如果最小数位置变化则交换25. DataSwap(&pDataArray[index], &pDataArray[i]);26. }27.}冒泡排序：依次比较相邻的数据，将小数据放在前，大数据放在后；即第一趟先比较第1个和第2个数，大数在后，小数在前，再比较第2个数与第3个数，大数在后，小数在前，以此类推则将最大的数"滚动"到最后一个位置；第二趟则将次大的数滚动到倒数第二个位置......第n-1(n为无序数据的个数)趟即能完成排序。
以下面5个无序的数据为例：40 8 15 18 12 （文中仅细化了第一趟的比较过程）第1趟: 8 15 18 12 40第2趟: 8 15 12 18 40第3趟: 8 12 15 18 40第4趟: 8 12 15 18 40二. 算法分析平均时间复杂度：O(n2)空间复杂度：O(1) (用于交换)稳定性：稳定三. 算法实现[cpp]view plain copy1.//交换data1和data2所指向的整形2.void DataSwap(int* data1, int* data2)3.{4.int temp = *data1;5. *data1 = *data2;6. *data2 = temp;7.}9./********************************************************10.*函数名称：BubbleSort11.*参数说明：pDataArray 无序数组；12.* iDataNum为无序数据个数13.*说明：冒泡排序14.*********************************************************/15.void BubbleSort(int* pDataArray, int iDataNum)16.{17.for (int i = 0; i < iDataNum - 1; i++) //走iDataNum-1趟18.for (int j = 0; j < iDataNum - i - 1; j++)19.if (pDataArray[j] > pDataArray[j + 1])20. DataSwap(&pDataArray[j], &pDataArray[j + 1]);21.}四. 算法优化还可以对冒泡排序算法进行简单的优化，用一个标记来记录在一趟的比较过程中是否存在交换，如果不存在交换则整个数组已经有序退出排序过程，反之则继续进行下一趟的比较。
[cpp]view plain copy1./********************************************************2.*函数名称：BubbleSort3.*参数说明：pDataArray 无序数组；4.* iDataNum为无序数据个数5.*说明：冒泡排序6.*********************************************************/7.void BubbleSort(int* pDataArray, int iDataNum)8.{9.BOOL flag = FALSE; //记录是否存在交换10.for (int i = 0; i < iDataNum - 1; i++) //走iDataNum-1趟11. {12. flag = FALSE;13.for (int j = 0; j < iDataNum - i - 1; j++)14.if (pDataArray[j] > pDataArray[j + 1])15. {16. flag = TRUE;17. DataSwap(&pDataArray[j], &pDataArray[j + 1]);18. }19.20.if (!flag) //上一趟比较中不存在交换，则退出排序21.break;22. }快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。