编程面试的10大算法概念汇总
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。
学习编程的十大经典算法
学习编程的十大经典算法学习编程是现代社会中一个非常重要的技能，而掌握经典算法是成为一个优秀的程序员的必备条件之一。
下面将介绍十大经典算法，详细解释它们的原理和应用。
1. 二分查找算法（Binary Search）二分查找算法是一种在有序数组中快速查找特定元素的算法。
它将查找范围不断缩小一半，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找算法的时间复杂度为O(log n)。
2. 冒泡排序算法（Bubble Sort）冒泡排序算法是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过多次遍历数组，将相邻的元素进行比较并交换位置，使得较大（或较小）的元素逐渐移动到数组的末尾。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
3. 快速排序算法（Quick Sort）快速排序算法是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将数组分为左右两个子数组，并对子数组进行递归排序。
快速排序算法的时间复杂度为O(n log n)，在大多数情况下具有较好的性能。
4. 归并排序算法（Merge Sort）归并排序算法是一种分治思想的排序算法。
它将数组一分为二，递归地对子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序的数组。
归并排序算法的时间复杂度为O(n log n)，稳定且适用于大规模数据的排序。
5. 插入排序算法（Insertion Sort）插入排序算法是一种简单且稳定的排序算法。
它通过将未排序的元素逐个插入已排序的序列中，以达到整体有序的目的。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但对于小规模数据或基本有序的数组，插入排序具有较好的性能。
6. 选择排序算法（Selection Sort）选择排序算法是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过多次遍历数组，选择出最小（或最大）的元素，并放置到已排序的序列中。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，但它适用于小规模数据或交换成本较高的情况。
7. 堆排序算法（Heap Sort）堆排序算法是一种高效的排序算法。
程序员必须知道的10大基础实用算法及其讲解
程序员必须知道的10大基础实用算法及其讲解算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。
在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。
在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：1 从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。
这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。
虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(n log n) 。
算法步骤：1.创建一个堆H[0..n-1]2.把堆首（最大值）和堆尾互换3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1算法三：归并排序归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
C语言入门必学—10个经典C语言算法
C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言，具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用，也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中，掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法，帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法（Bubble Sort）冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数组的最后（或最前）位置。
二、选择排序算法（Selection Sort）选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小（或最大）的元素，并与未排序部分的第一个元素进行交换，将最小（或最大）的元素逐渐交换到数组的前面（或后面）。
三、插入排序算法（Insertion Sort）插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分，依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法（Quick Sort）快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，通过将数组分为较小和较大两部分，并递归地对两部分进行排序，最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法（Merge Sort）归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，将数组一分为二，递归地对两个子数组进行排序，并将结果合并，最终得到有序的数组。
六、二分查找算法（Binary Search）二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半，根据中间元素与目标值的大小关系，缩小查找范围，最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法（Recursive Algorithm）递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中，递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法（Fibonacci Sequence）斐波那契数列是一列数字，其中每个数字都是前两个数字的和。
程序员必学的10大算法
程序员必学的10大算法程序员在编程中经常会遇到各种问题，需要使用算法来解决。
掌握一些经典算法能够提高程序效率、减少bug的数量，并且对于面试中的算法题也有帮助。
下面是程序员必学的10大算法。
1.排序算法：排序算法是最基本也是最常用的算法之一、常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
排序算法能够让数据按照一定的顺序排列，提高数据的查找和处理效率。
2.查找算法：查找算法是在一组数据中找到目标数据的过程。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
查找算法能够帮助程序员快速定位目标数据，提高程序效率。
3.哈希算法：哈希算法将任意长度的数据映射为固定长度的数据。
常见的哈希算法有MD5、SHA、CRC等。
哈希算法在密码加密、唯一标识生成等场景中应用广泛。
4.最短路径算法：最短路径算法是在带权图中找到两个节点之间最短路径的过程。
常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、贝尔曼-福特算法等。
最短路径算法在网络路由、导航系统等领域有重要应用。
5.动态规划算法：动态规划算法是在求解多阶段决策过程的最优解问题时使用的一种算法。
常见的动态规划算法有背包问题、最长公共子序列等。
动态规划算法能够解决很多实际问题，提高程序的效率和准确性。
6.贪心算法：贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而希望最终能得到全局最优解的算法。
常见的贪心算法有霍夫曼编码、最小生成树等。
贪心算法适用于那些可以通过局部最优选择来达到全局最优的问题。
7.图算法：图算法是解决图结构中的问题的一种算法。
常见的图算法有深度优先、广度优先、拓扑排序、最小生成树等。
图算法在社交网络分析、网络流量优化等领域有广泛应用。
8. 字符串匹配算法：字符串匹配算法是在一个较长的字符串中查找出现的目标子串的过程。
常见的字符串匹配算法有暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
字符串匹配算法在文本、模式匹配等场景中非常重要。
程序员常用的十大经典算法
程序员常用的十大经典算法
1、二分查找法：将一个有序的序列中的某一特定项目，通过设定的查找方法，使查找次数尽可能减少的算法。
2、KMP算法：用于在文本串中查找模式串的字符串匹配算法。
3、动态规划算法：通过将大问题划分成小问题来解决最优最小化问题，获得最佳结果的算法。
4、深度优先搜索算法：深度优先搜索通过沿着树的深度遍历树的节点来搜索所有可能的分支信息，以达到求解问题的目的。
5、贪心算法：一种以局部最优的选择来寻找整体最优解的策略。
6、快速排序算法：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则将这两部分记录继续排序，以达到整个序列有序的目的。
7、分治算法：将大问题不断拆分成若干个规模较小的子问题，递归处理每一个子问题，并将子问题的结果合并，从而解决原来的大问题。
8、拓扑排序：在有向无环图中根据节点的前后关系按前序次序安排节点的排序算法。
9、回溯算法：回溯算法是暴力穷举法的一种，该算法可以寻找满足一定条件的所有可能解决方案。
10、Dijkstra算法：用于求图中任意一点到其他所有点的最短路径的最优路线算法。
十大基础算法
十大基础算法
1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
2. 查找算法：线性查找、二分查找等。
3. 字符串匹配算法：暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
4. 图论算法：Dijkstra算法、最小生成树算法、拓扑排序算法等。
5. 动态规划算法：最长上升子序列、背包问题、最大子段和等。
6. 贪心算法：活动安排问题、霍夫曼编码、最小生成树等。
7. 数学算法：欧几里得算法、素数筛、高斯消元等。
8. 概率统计算法：随机数生成算法、蒙特卡罗算法等。
9. 线性代数算法：矩阵运算、特征值求解等。
10. 人工智能算法：遗传算法、模拟退火算法、神经网络等。
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程序员面试常用算法题
程序员面试常用算法题程序员面试，算法题是必不可少的一部分。
在这个行业中，算法是极其重要的。
因此，一名程序员必须熟练掌握各种算法，解决各种实际问题。
接下来，将会介绍一些常用的算法题目和解法。
1. 最大子序和题目描述：给定一个整数数组，找到一个连续的子数组，使得子数组的和最大。
例如，给定数组 [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
解题思路：这个问题看似很简单，但实际上难度较大，最优解的时间复杂度为 O(n)。
这里提供一种具有普适性的解法，即「动态规划」。
首先定义状态 dp[i]，表示以第 i 个元素为结尾的连续子序列的最大和。
则状态转移方程为：dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])其中 nums[i] 表示该元素值。
最后，遍历所有 dp[i]，找到其中最大值即为所求。
2. 两数之和题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。
例如，给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9，则返回 [0, 1]。
解题思路：这个题目非常经典，最基本的解法是暴力搜索，时间复杂度为 O(n^2)。
更为高效的解法是利用哈希表，时间复杂度为 O(n)。
具体来说，我们可以遍历整个数组，对于每个数字 nums[i]，判断 target - nums[i] 是否在哈希表中。
如果在，则说明找到了这两个数。
实现时，将每个数字和它的下标存储在哈希表中。
遍历数组时，先判断target - nums[i] 是否在哈希表中，如果存在，则直接返回哈希表中target - nums[i] 对应的下标和当前下标 i。
3. 无重复字符的最长子串题目描述：给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
例如，在字符串 \。
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编程面试中排名前10的算法通过一些简单的例子来阐述这些概念。
由于完全掌握这些概念需要更多的努力，因此这份列表只是作为一个介绍。
本文将从Java的角度看问题，包含下面的这些概念：1. 字符串2. 链表3. 树4. 图5. 排序6. 递归vs. 迭代7. 动态规划8. 位操作9. 概率问题10. 排列组合1. 字符串如果IDE没有代码自动补全功能，所以你应该记住下面的这些方法。
1 2 3 4 5 6 toCharArray() // 获得字符串对应的char数组Arrays.sort() // 数组排序Arrays.toString(char[] a) // 数组转成字符串charAt(int x) // 获得某个索引处的字符length() // 字符串长度length // 数组大小2. 链表在Java中，链表的实现非常简单，每个节点Node都有一个值val和指向下个节点的链接next。
1 2 3 4 class Node { int val;Node next;5 6 7 8 9 Node(int x) { val = x;next = null; }}链表两个著名的应用是栈Stack和队列Queue。
栈：1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819 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;}202122232425262728 }public void push(Node n){ if(n != null){n.next = top;top = n;}}}队列：1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516 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;1718192021222324}else{Node temp = new Node(first.val);first = first.next;if(last == temp) last = first;return temp;}}}3. 树这里的树通常是指二叉树，每个节点都包含一个左孩子节点和右孩子节点，像下面这样：1 2 3 4 5 class TreeNode{ int value;TreeNode left; TreeNode right; }下面是与树相关的一些概念：1.平衡vs. 非平衡：平衡二叉树中，每个节点的左右子树的深度相差至多为1（1或0）。
2.满二叉树（Full Binary Tree）：除叶子节点以为的每个节点都有两个孩子。
3.完美二叉树（Perfect Binary Tree）：是具有下列性质的满二叉树：所有的叶子节点都有相同的深度或处在同一层次，且每个父节点都必须有两个孩子。
4.完全二叉树（Complete Binary Tree）：二叉树中，可能除了最后一个，每一层都被完全填满，且所有节点都必须尽可能想左靠。
译者注：完美二叉树也隐约称为完全二叉树。
完美二叉树的一个例子是一个人在给定深度的祖先图，因为每个人都一定有两个生父母。
完全二叉树可以看成是可以有若干额外向左靠的叶子节点的完美二叉树。
疑问：完美二叉树和满二叉树的区别？（参考：/dads/HTML/perfectBinaryTree.html4. 图图相关的问题主要集中在深度优先搜索（depth first search）和广度优先搜索（breath first search）。
下面是一个简单的图广度优先搜索的实现。
1) 定义GraphNode1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819 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;}}2) 定义一个队列Queue 1 class Queue{2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223 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;}}}3) 用队列Queue实现广度优先搜索1 2 3 public class GraphTest {public static void main(String[] args) {4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223242526272829 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){303132333435363738394041 if(!n.visited){System.out.print(n + " ");n.visited = true;if(n.val == x)System.out.println("Find "+n); queue.enqueue(n);}}}}}Output:1 2 value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5 value: 45. 排序下面是不同排序算法的时间复杂度，你可以去wiki看一下这些算法的基本思想。
Algorithm AverageTimeWorstTimeSpace冒泡排序n^2 n^2 1选择排序n^2 n^2 1CountingSortn+k n+k n+k Insertion sort n^2 n^2Quick sort n log(n) n^2Merge sort n log(n) n log(n) depends6. 递归vs. 迭代对程序员来说，递归应该是一个与生俱来的思想（a built-in thought），可以通过一个简单的例子来说明。
问题：有n步台阶，一次只能上1步或2步，共有多少种走法。
步骤1:找到走完前n步台阶和前n-1步台阶之间的关系。
为了走完n步台阶，只有两种方法：从n-1步台阶爬1步走到或从n-2步台阶处爬2步走到。
如果f(n)是爬到第n步台阶的方法数，那么f(n) = f(n-1) + f(n-2)。
步骤2: 确保开始条件是正确的。
f(0) = 0;f(1) = 1;1 2 3 4 5 public static int f(int n){ 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是n的指数级，因为有很多冗余的计算，如下：f(5)f(4) + f(3)f(3) + f(2) + f(2) + f(1)f(2) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)f(1) + f(0) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)直接的想法是将递归转换为迭代：1 2 3 public static int f(int n) { if (n <= 2){4 5 6 7 8 91011121314151617 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;}对这个例子而言，迭代花费的时间更少，7. 动态规划动态规划是解决下面这些性质类问题的技术：1.一个问题可以通过更小子问题的解决方法来解决（译者注：即问题的最优解包含了其子问题的最优解，也就是最优子结构性质）。