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JAVA经典算法50题（3）【面试+工作】
JAVA经典算法50题（3）【面试+工作】JAVA经典算法50题（3）【面试+工作】【程序21】题目：求1+2!+3!+...+20!的和。
1.程序分析：此程序只是把累加变成了累乘。
public class Demo21 {public static void main(String[] args) {long sum = 0;long fac = 1;for (int i = 1; i <= 20; i++) {fac = fac * i;sum += fac;}System.out.println(sum);}}【程序22】题目：利用递归方法求5!。
1.程序分析：递归公式：f(n)=f(n-1)*4!import java.util.Scanner;public class Demo22 {public static long fac(int n) {long value = 0;if (n == 1 || n == 0) {value = 1;} else if (n > 1) {value = n * fac(n - 1);}return value;}public static void main(String[] args) {System.out.println("请输入一个数：");Scanner in = new Scanner(System.in);int n = in.nextInt();System.out.println(n + "的阶乘为：" + fac(n));}}【程序23】题目：有5个人坐在一起，问第五个人多少岁？他说比第4个人大2岁。
问第4个人岁数，他说比第3个人大2岁。
问第三个人，又说比第2人大两岁。
问第2个人，说比第一个人大两岁。
最后问第一个人，他说是10岁。
请问第五个人多大？1.程序分析：利用递归的方法，递归分为回推和递推两个阶段。
java中数学函数
java中数学函数Java中的数学函数是开发者们在编写数学计算程序和算法时必不可少的基础，提供了一系列常用的数学计算函数，能够方便、高效地实现数字计算和数据处理，包括基本数学操作、三角函数、指数和对数函数、绝对值、向上取整、向下取整、舍入等数值运算。
本文将围绕这些数学函数介绍Java中常用的数学运算方法，帮助读者深入学习和了解这一领域。
一、基本数学运算方法在Java中，基本数学运算是计算机程序中最重要和最基础的运算方法，常见的包括加减乘除、取模、幂次等运算，Java内置了许多基本数学运算的函数以支持开发者进行数值计算。
下面分别介绍几个常用的基本数学运算方法：1. 取模运算：取模运算符为%，用于计算两个数相除的余数。
示例代码：int a = 20;int b = 7;int remainder = a % b;System.out.println(remainder); 输出62. 幂次运算：幂次运算使用符号或者Math.pow() 函数进行计算。
示例代码：int base = 2;int exponent = 4;int result = (int) Math.pow(base, exponent);System.out.println(result); 输出16int result2 = base exponent;System.out.println(result2); 输出163. 四舍五入：四舍五入是将一个数值按照特定规则四舍五入到最接近的整数，可以使用Math.round()函数实现。
示例代码：double number = 3.45;long rounded = Math.round(number);System.out.println(rounded); 输出34. 随机数：在Java中，可以使用Math.random()函数生成一个0.0到1.0之间的随机数，也可以指定上、下界生成范围内的随机整数。
java算法总结
java算法总结一、排序1、冒泡排序：t冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
2、选择排序：t选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是O(n)的时间复杂度。
所以用到它的时候，数据规模越小越好。
唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
3、插入排序：t插入排序（Insertion-Sort）的算法描述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。
4、希尔排序：t希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。
希尔排序是非稳定排序算法。
该方法的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序。
二、查找1、线性查找：t线性查找又称顺序查找，是一种最简单的查找算法。
从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，则表示表中不存在关键字等于k的结点，查找失败。
2、二分查找：t二分查找又称折半查找，要求待查找的序列有序。
每次取中间位置的值与待查关键字比较，如果中间位置的值更大，则在前半部分循环这个查找的过程，如果中间位置的值更小，则在后半部分循环这个查找的过程。
3、二叉查找树：t二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST），又被称为二叉搜索树、有序二叉树。
它是一棵空树或者是具有下列性质的二叉树：若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；没有键值相等的节点三、字符串处理1、KMP算法：tKMP算法是由Donald E.Knuth、Vaughn R. Pratt和James H.Morris三人于1977年提出的一种改进的字符串匹配算法，它利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。
JAVA经典算法案例(42个)
t=t*10+n;
s=s+t;
System.out.println(t);
}
System.out.println(s);
//下面的方法是求出最大公约数 public static int gcd(int m, int n) { while (true) { if ((m = m % n) == 0) return n; if ((n = n % m) == 0) return m; } } public static void main(String args[]) throws Exception { //取得输入值 //Scanner chin = new Scanner(System.in); //int a = chin.nextInt(), b = chin.nextInt(); int a=23; int b=32; int c = gcd(a, b); System.out.println("最小公倍数：" + a * b / c + "\n最大公约数：" + c); } } 【程序 7】 题目：输入一行字符，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数。 1.程序分析：利用 while 语句,条件为输入的字符不为 '\n '. import java.util.Scanner; public class ex7 {
java 迷宫算法题汇总
java 迷宫算法题汇总这里有一些关于Java迷宫算法的题目，你可以尝试解决它们：1.迷宫求解：给定一个迷宫，求从起点到终点的路径。
可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。
2.最小代价路径：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的最小代价路径。
这里的代价可以表示为路径上的障碍物数量或者路径的长度。
3.最短路径：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的最短路径。
可以使用Dijkstra算法或A*算法来解决这个问题。
4.动态规划：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的所有路径，并返回最短路径的长度。
可以使用动态规划算法来解决这个问题。
5.回溯算法：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的所有路径。
可以使用回溯算法来解决这个问题。
6.求解迷宫的最长路径：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的最长路径。
可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。
7.求解迷宫的最长简单路径：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的最长简单路径。
这里的简单路径是指不包含重复节点的路径。
可以使用动态规划算法来解决这个问题。
8.求解迷宫的任意路径：给定一个迷宫和起点、终点坐标，求从起点到终点的任意路径。
可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。
9.求解迷宫的环路问题：给定一个迷宫和起点、终点坐标，判断是否存在从起点到终点的环路。
可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。
10.求解迷宫的连通性问题：给定一个迷宫和起点、终点坐标，判断是否存在从起点到终点的连通路径。
可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。
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。
Java常见的七种查找算法
Java常见的七种查找算法1. 基本查找也叫做顺序查找，说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。
从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。
示例代码：public class A01_BasicSearchDemo1 {public static void main(String[] args){//基本查找/顺序查找//核心：//从0索引开始挨个往后查找//需求：定义一个方法利用基本查找，查询某个元素是否存在//数据如下：{131, 127, 147, 81, 103, 23, 7, 79}int[] arr ={131,127,147,81,103,23,7,79};int number =82;System.out.println(basicSearch(arr, number));}//参数：//一：数组//二：要查找的元素//返回值：//元素是否存在public static boolean basicSearch(int[] arr,int number){//利用基本查找来查找number在数组中是否存在for(int i =0; i < arr.length; i++){if(arr[i]== number){return true;}}return false;}}2. 二分查找也叫做折半查找，说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。
如果是无序的，也可以先进行排序。
但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值先与中间结点比较。
比较完之后有三种情况：•相等说明找到了•要查找的数据比中间节点小说明要查找的数字在中间节点左边•要查找的数据比中间节点大说明要查找的数字在中间节点右边代码示例：package com.itheima.search;public class A02_BinarySearchDemo1 {public static void main(String[] args){//二分查找/折半查找//核心：//每次排除一半的查找范围//需求：定义一个方法利用二分查找，查询某个元素在数组中的索引//数据如下：{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr ={7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,150));}public static int binarySearch(int[] arr,int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min =0;int max = arr.length-1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return-1;}//3.找到min和max的中间位置int mid =(min + max)/2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid]> number){//4.1 number在mid的左边//min不变，max = mid - 1；max = mid -1;}else if(arr[mid]< number){//4.2 number在mid的右边//max不变，min = mid + 1;min = mid +1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}}3. 插值查找在介绍插值查找之前，先考虑一个问题：为什么二分查找算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？其实就是因为方便，简单，但是如果我能在二分查找的基础上，让中间的mid点，尽可能靠近想要查找的元素，那不就能提高查找的效率了吗？二分查找中查找点计算如下：mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);我们可以将查找的点改进为如下：mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，这样，让mid值的变化更靠近关键字key，这样也就间接地减少了比较次数。
java递归算法经典题目
java递归算法经典题目递归是一种常见的算法思想，它通过将问题分解为更小的子问题来解决问题。
在Java中，递归算法可以用于解决许多经典问题，如斐波那契数列、汉诺塔、阶乘等。
下面我们将介绍一些Java递归算法经典题目，帮助您更好地理解和掌握递归算法。
1.斐波那契数列斐波那契数列是一个经典的递归问题，它是指从第0项开始，每一项都是前两项的和。
在Java中，可以使用递归方法来求解斐波那契数列。
以下是一个简单的递归算法实现：```javapublicstaticintfibonacci(intn){if(n<=1){returnn;}else{returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);}}```这个算法会一直递归调用直到达到斐波那契数列的末项为止。
需要注意的是，递归算法的时间复杂度较高，当n值较大时可能会导致栈溢出等问题。
2.汉诺塔问题汉诺塔问题是一个经典的递归问题，它描述了一个操作：将一堆盘子从一个柱子移动到另一个柱子，要求遵循以下规则：每次只能移动一个盘子，并且大盘子不能放在小盘子上面。
在Java中，可以使用递归方法来解决汉诺塔问题。
以下是一个简单的递归算法实现：```javapublicstaticvoidhanoi(intn,Stringfrom,Stringto,Stringvia) {if(n==1){System.out.println("Movedisk"+n+"from"+from+"to"+to);}else{hanoi(n-1,from,via,to);System.out.println("Movedisk1from"+from+"to"+to);hanoi(n-1,via,to,from);}}```这个算法会一直递归调用，直到完成所有盘子的移动。
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1. /** 2. 3. 4. 5. 6. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. } } System.out.println(""); } System.out.print(hex.toUpperCase() + " "); * 将指定 byte 数组以 16 进制的形式打印到控制台 * @param hint String * @param b byte[] * @return void */ System.out.print(hint); for (int i = 0; i < b.length; i++) { String hex = Integer.toHexString(b[i] & 0xFF); if (hex.length() == 1) { hex = '0' + hex;
7. public static byte[] HexString2Bytes(String src){
CRC16Util
package com.sunwei.sim4xian; import sun.misc.CRC16; public class Crc16Util { private static final byte[] hex = "0123456789ABCDEF".getBytes(); public static int getCRC16(byte[] data) {
int CRCTABLE[] = { 0xF078, 0xE1F1, 0xD36A, 0xC2E3, 0xB65C, 0xA7D5, 0x954E, 0x84C7, 0x7C30, 0x6DB9, 0x5F22, 0x4EAB, 0x3A14, 0x2B9D, 0x1906, 0x088F, 0xE0F9, 0xF170, 0xC3EB, 0xD262, 0xA6DD, 0xB754, 0x85CF, 0x9446, 0x6CB1, 0x7D38, 0x4FA3, 0x5E2A, 0x2A95, 0x3B1C, 0x0987, 0x180E, 0xD17A, 0xC0F3, 0xF268, 0xE3E1, 0x975E, 0x86D7, 0xB44C, 0xA5C5, 0x5D32, 0x4CBB, 0x7E20, 0x6FA9, 0x1B16, 0x0A9F, 0x3804, 0x298D, 0xC1FB, 0xD072, 0xE2E9, 0xF360, 0x87DF, 0x9656, 0xA4CD, 0xB544, 0x4DB3, 0x5C3A, 0x6EA1, 0x7F28, 0x0B97, 0x1A1E, 0x2885, 0x390C, 0xB27C, 0xA3F5, 0x916E, 0x80E7, 0xF458, 0xE5D1, 0xD74A, 0xC6C3, 0x3E34, 0x2FBD, 0x1D26, 0x0CAF, 0x7810, 0x6999, 0x5B02, 0x4A8B, 0xA2FD, 0xB374, 0x81EF, 0x9066, 0xE4D9, 0xF550, 0xC7CB, 0xD642, 0x2EB5, 0x3F3C, 0x0DA7, 0x1C2E, 0x6891, 0x7918, 0x4B83, 0x5A0A, 0x937E, 0x82F7, 0xB06C, 0xA1E5, 0xD55A, 0xC4D3, 0xF648, 0xE7C1, 0x1F36, 0x0EBF, 0x3C24, 0x2DAD, 0x5912, 0x489B, 0x7A00, 0x6B89, 0x83FF, 0x9276, 0xA0ED, 0xB164, 0xC5DB, 0xD452, 0xE6C9, 0xF740, 0x0FB7, 0x1E3E, 0x2CA5, 0x3D2C, 0x4993, 0x581A, 0x6A81, 0x7B08, 0x7470, 0x65F9, 0x5762, 0x46EB, 0x3254, 0x23DD, 0x1146, 0x00CF, 0xF838, 0xE9B1, 0xDB2A, 0xCAA3, 0xBE1C, 0xAF95, 0x9D0E, 0x8C87, 0x64F1, 0x7578, 0x47E3, 0x566A, 0x22D5, 0x335C, 0x01C7, 0x104E, 0xE8B9, 0xF930, 0xCBAB, 0xDA22, 0xAE9D, 0xBF14, 0x8D8F, 0x9C06, 0x5572, 0x44FB, 0x7660, 0x67E9, 0x1356, 0x02DF, 0x3044, 0x21CD, 0xD93A, 0xC8B3, 0xFA28, 0xEBA1, 0x9F1E, 0x8E97, 0xBC0C, 0xAD85, 0x45F3, 0x547A, 0x66E1, 0x7768, 0x03D7, 0x125E, 0x20C5, 0x314C, 0xC9BB, 0xD832, 0xEAA9, 0xFB20, 0x8F9F, 0x9E16, 0xAC8D, 0xBD04, 0x3674, 0x27FD, 0x1566, 0x04EF, 0x7050, 0x61D9, 0x5342, 0x42CB, 0xBA3C, 0xABB5, 0x992E, 0x88A7, 0xFC18, 0xED91, 0xDF0A, 0xCE83, 0x26F5, 0x377C, 0x05E7, 0x146E, 0x60D1, 0x7158, 0x43C3, 0x524A, 0xAABD, 0xBB34, 0x89AF, 0x9826, 0xEC99, 0xFD10, 0xCF8B, 0xDE02, 0x1776, 0x06FF, 0x3464, 0x25ED, 0x5152, 0x40DB, 0x7240, 0x63C9, 0x9B3E, 0x8AB7, 0xB82C, 0xA9A5, 0xDD1A, 0xCC93, 0xFE08, 0xEF81, 0x07F7, 0x167E, 0x24E5, 0x356C, 0x41D3, 0x505A, 0x62C1, 0x7348, 0x8BBF, 0x9A36, 0xA8AD, 0xB924, 0xCD9B, 0xDC12, 0xEE89, 0xFF00 }; int CRCVal = 0; int i = 0; for (i = 0; i < data.length; i++) { CRCVal = CRCTABLE[(CRCVal ^= ((data[i]) & 0xFF)) & 0xFF] ^ (CRCVal >> 8); } // // return Integer.toHexString(CRCVal); return String.valueOf(CRCVal);
return CRCVal; } public static String crcTable(byte[] bytes) { int[] table = { 0x0000, 0xC0C1, 0xC181, 0x0140, 0xC301, 0x03C0, 0x0280, 0xC241, 0xC601, 0x06C0, 0x0780, 0xC741, 0x0500, 0xC5C1, 0xC481, 0x0440, 0xCC01, 0x0CC0, 0x0D80, 0xCD41, 0x0F00, 0xCFC1, 0xCE81, 0x0E40, 0x0A00, 0xCAC1, 0xCB81, 0x0B40, 0xC901, 0x09C0, 0x0880, 0xC841, 0xD801, 0x18C0, 0x1980, 0xD941, 0x1B00, 0xDBC1, 0xDA81, 0x1A40, 0x1E00, 0xDEC1, 0xDF81, 0x1F40, 0xDD01, 0x1DC0, 0x1C80, 0xDC41, 0x1400, 0xD4C1, 0xD581, 0x1540, 0xD701, 0x17C0, 0x1680, 0xD641, 0xD201, 0x12C0, 0x1380, 0xD341, 0x1100, 0xD1C1, 0xD081, 0x1040, 0xF001, 0x30C0, 0x3180, 0xF141, 0x3300, 0xF3C1, 0xF281, 0x3240, 0x3600, 0xF6C1, 0xF781, 0x3740, 0xF501, 0x35C0, 0x3480, 0xF441, 0x3C00, 0xFCC1, 0xFD81, 0x3D40, 0xFF01, 0x3FC0, 0x3E80, 0xFE41, 0xFA01, 0x3AC0, 0x3B80, 0xFB41, 0x3900, 0xF9C1, 0xF881, 0x3840, 0x2800, 0xE8C1, 0xE981, 0x2940, 0xEB01, 0x2BC0, 0x2A80, 0xEA41, 0xEE01, 0x2EC0, 0x2F80, 0xEF41, 0x2D00, 0xEDC1, 0xEC81, 0x2C40, 0xE401, 0x24C0, 0x2580, 0xE541, 0x2700, 0xE7C1, 0xE681, 0x2640, 0x2200, 0xE2C1, 0xE381, 0x2340, 0xE101, 0x21C0, 0x2080, 0xE041, 0xA001, 0x60C0, 0x6180, 0xA141, 0x6300, 0xA3C1, 0xA281, 0x6240, 0x6600, 0xA6C1, 0xA781, 0x6740, 0xA501, 0x65C0, 0x6480, 0xA441, 0x6C00, 0xACC1, 0xAD81, 0x6D40, 0xAF01, 0x6FC0, 0x6E80, 0xAE41, 0xAA01, 0x6AC0, 0x6B80, 0xAB41, 0x6900, 0xA9C1, 0xA881, 0x6840, 0x7800, 0xB8C1, 0xB981, 0x7940, 0xBB01, 0x7BC0, 0x7A80, 0xBA41, 0xBE01, 0x7EC0, 0x7F80, 0xBF41, 0x7D00, 0xBDC1, 0xBC81, 0x7C40, 0xB401, 0x74C0, 0x7580, 0xB541, 0x7700, 0xB7C1, 0xB681, 0x7640, 0x7200, 0xB2C1, 0xB381, 0x7340, 0xB101, 0x71C0, 0x7080, 0xB041, 0x5000, 0x90C1, 0x9181, 0x5140, 0x9301, 0x53C0, 0x5280, 0x9241, 0x9601, 0x56C0, 0x5780, 0x9741, 0x5500, 0x95C1, 0x9481, 0x5440, 0x9C01, 0x5CC0, 0x5D80, 0x9D41, 0x5F00, 0x9FC1, 0x9E81, 0x5E40, 0x5A00, 0x9AC1, 0x9B81, 0x5B40, 0x9901, 0x59C0, 0x5880, 0x9841, 0x8801, 0x48C0, 0x4980, 0x8941, 0x4B00, 0x8BC1, 0x8A81, 0x4A40, 0x4E00, 0x8EC1, 0x8F81, 0x4F40, 0x8D01, 0x4DC0, 0x4C80, 0x8C41, 0x4400, 0x84C1, 0x8581, 0x4540, 0x8701, 0x47C0, 0x4680, 0x8641, 0x8201, 0x42C0, 0x4380, 0x8341, 0x4100, 0x81C1, 0x8081, 0x4040, }; int crc = 0x0000; for (byte b : bytes) { crc = (crc >>> 8) ^ table[(crc ^ b) & 0xff]; }