数据结构-面试宝典
数据结构和算法面试题
数据结构和算法面试题以下是一些常见的数据结构和算法面试题：1. 数组- 如何在一个已排序的数组中查找指定的元素？- 如何在一个无序的数组中查找指定的元素？- 如何找到一个数组中的最大元素？- 如何找到一个数组中的第k大元素？2. 链表- 如何反转一个链表？- 如何找到一个链表的中间节点？- 如何检测一个链表是否有环？- 如何合并两个有序链表？- 如何删除链表中的重复节点？3. 栈和队列- 如何用栈来实现队列操作？- 如何用队列来实现栈操作？- 如何实现一个最小值栈，即在常数时间内获取栈中的最小值？- 如何实现一个最小值队列，即在常数时间内获取队列中的最小值？- 如何用栈来判断一个字符串中的括号是否匹配？4. 树和图- 如何遍历二叉树（前序、中序、后序、层次遍历）？- 如何判断两个二叉树是否相同？- 如何判断一个二叉树是否为二叉搜索树？- 如何找到二叉树中的最大路径和？- 如何判断一个有向图中是否有环？5. 哈希表- 如何实现一个简单的哈希表？- 如何解决哈希冲突？- 如何找到一个数组中两个数的和为给定值的索引？- 如何找到一个数组中三个数的和为给定值的索引？6. 排序和搜索- 如何实现快速排序？- 如何实现归并排序？- 如何实现二分查找？- 如何在一个有序矩阵中查找指定的元素？7. 动态规划- 如何在一个字符串中找到一个最长的回文子串？- 如何实现一个背包问题的动态规划解法？- 如何计算一个整数的斐波那契数列？- 如何计算一个矩阵的最短路径和？以上只是一些常见的面试题，实际面试中可能会有更具体和具有挑战性的问题。
在准备面试时，建议根据自己的经验和需要，补充和练习相关的算法和数据结构。
数据结构经典面试题
数据结构经典面试题
1. 实现一个单链表的反转。
2. 给定两个已排序的链表，合并它们并保持有序。
3. 实现一个栈，要求具备push和pop操作，并支持获取当前栈中的最小元素。
4. 给定一个二叉树，判断它是否是平衡二叉树。
5. 实现一个队列，要求具备入队、出队和获取队列中最大元素的操作。
6. 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中是否存在两个元素的和等于目标值，并返回这两个元素的索引。
7. 实现一个快速排序算法。
8. 给定一个字符串，判断它是否是回文串。
9. 实现一个LRU缓存淘汰算法。
10. 给定一个有序数组和一个目标值，使用二分查找算法在数组中找到目标值的索引，并返回该索引。
c++数据结构面试题
c++数据结构面试题以下是一些常见的C++数据结构面试题，它们涵盖了各种数据结构和算法的概念。
这些问题有助于评估面试者对C++语言和数据结构的理解：1. 链表操作：•反转一个单链表。
•检测链表中是否存在环。
•合并两个有序链表。
2. 树和二叉树：•二叉树的深度（高度）计算。
•判断一棵二叉树是否是平衡二叉树。
•实现二叉树的前序、中序和后序遍历。
3. 数组和字符串：•在数组中找到两个数的和等于特定目标值。
•字符串反转。
•判断一个字符串是否是另一个字符串的排列。
4. 堆和队列：•实现一个最小堆。
•使用两个栈实现一个队列。
•实现一个优先队列。
5. 图：•深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现。
•拓扑排序。
•判断图是否是二分图。
6. 排序和查找：•实现快速排序。
•在旋转有序数组中搜索一个元素。
•实现二分查找算法。
7. 动态规划：•计算斐波那契数列。
•最长递增子序列。
• 0/1背包问题。
8. 哈希表：•实现一个哈希表。
•查找数组中重复的元素。
•判断两个字符串是否是字母异位词。
9. 其他：• LRU（最近最少使用）缓存算法的实现。
• KMP字符串匹配算法。
这些问题涵盖了数据结构的许多方面，包括链表、树、数组、字符串、堆、队列、图、排序、查找、动态规划和哈希表等。
当准备C++数据结构面试时，深入理解这些问题并进行实际的编程练习将对提高面试表现非常有帮助。
数据结构常见面试题
数据结构常见面试题
以下是一些常见的数据结构面试题，这些问题可以帮助评估一个候选人对数据结构的理解和应用能力：
1.数组和链表：
•如何反转一个链表？
•如何在数组中查找一个特定的元素？
•如何合并两个有序链表或有序数组？
•如何删除链表中的重复节点？
2.栈和队列：
•如何使用栈实现一个简单的计算器？
•如何使用队列实现一个栈？
•如何判断一个字符串中的括号是否匹配？
•如何实现一个最小栈，支持常数时间的最小值查找？
3.树和图：
•如何遍历二叉树，包括前序、中序和后序遍历？
•如何判断一棵二叉树是否是平衡二叉树？
•如何实现一个图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）？
•如何判断一个有向图是否存在环？
4.哈希表和集合：
•如何实现一个哈希表？
•如何在常数时间内判断一个元素是否存在于集合中？
•如何找出数组中两个数的和为给定值的所有组合？
5.排序和搜索：
•如何实现常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等？
•如何实现二分查找算法？
•如何在一个旋转有序数组中查找指定元素？
这些只是一些常见的数据结构面试题，根据面试的要求和难度级别，可能会出现更具挑战性的问题。
在准备面试时，建议深入理解这些数据结构的原理和常见操作，并熟练编写相关算法的代码实现。
经典数据结构面试题(含答案)
经典数据结构面试题(含答案)1. 什么是数据结构？数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它能够更有效地存储数据，以便于进行数据检索和修改。
2. 什么是线性表？线性表是一种基本的数据结构，由一组数据元素组成，其中每个元素都有一个前驱和一个后继，除了第一个元素没有前驱，一个元素没有后继。
3. 什么是栈？栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它允许在一端进行插入和删除操作，通常称为栈顶。
4. 什么是队列？队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作，通常称为队头和队尾。
5. 什么是链表？链表是一种由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
6. 什么是树？树是一种非线性数据结构，由节点组成，每个节点有零个或多个子节点。
树可以分为二叉树、平衡树、B树等。
7. 什么是图？图是一种由节点和边组成的数据结构，节点称为顶点，边表示顶点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图。
8. 什么是排序算法？排序算法是一种对数据进行排序的方法，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。
9. 什么是哈希表？哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它通过哈希函数将键值映射到表中一个位置来快速检索数据。
10. 什么是动态规划？动态规划是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
经典数据结构面试题(含答案)11. 什么是二叉搜索树？二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左子树只包含小于该节点的值，右子树只包含大于该节点的值。
12. 什么是平衡二叉树？平衡二叉树是一种自平衡的二叉搜索树，它通过旋转操作来保持树的平衡，使得树的高度保持在对数级别。
13. 什么是B树？B树是一种自平衡的树数据结构，它保持数据的有序性，并允许搜索、顺序访问、插入和删除的操作都在对数时间内完成。
数据结构与算法面试题
数据结构与算法面试题目录1. 数组 (3)2. 链表 (5)3. 栈 (9)4. 队列 (10)5. 堆（优先队列） (12)6. 二叉树 (15)7. 二叉查找树 (24)8. 字典树 (26)9. 平衡树（AVL） (26)10. 红黑树 (26)11. B树/B+树 (28)12. 哈希 (29)13. 图 (31)14. 字符串 (33)15. 排序 (36)16. 二分查找 (40)17. 跳跃列表 (41)18. 动态规划 (42)1.数组应用场景：1）数据比较少2）经常做的运算是按序号访问数据元素面试题选择题：1）对于长度为n的线性表，建立其对应的单链表的时间复杂度为（）。
O(1)O(log2n)O(n)O(n^2)2）下列哪些不是线性表？队列栈关联数组链表3）稀疏矩阵一般的压缩存储方法有两种,即()二维数组和三维数组三元组和散列三元组和十字链表散列和十字链表4）将10阶对称矩阵压缩存储到一维数组A中，则数组A的长度最少为1004055805）设A是n*n的对称矩阵，将A的对角线及对角线上方的元素以列为主的次序存放在一维数组B[1..n（n+1）/2]中，对上述任一元素aij (1≤i，j≤n，且i≤j)在B中的位置为（）i（i-1）/2+jj（j-1）/2+ij（j-1）/2+i-1i（i-1）/2+j-16）若有定义:int c[4][5],( *pc)[5];pc=c;那么，下列对数组C的元素引用正确的是( )。
pc+1* (pc+3)* (pc+1) +3* (*pc+2)问答题：1）数组和链表的区别思路：从逻辑结构上来看，数组必须实现定于固定的长度，不能适应数据动态增减的情况，即数组的大小一旦定义就不能改变。
当数据增加是，可能超过原先定义的元素的个数；当数据减少时，造成内存浪费；链表动态进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。
从内存存储的角度看；数组从栈中分配空间（用new则在堆上创建），对程序员方便快速，但是自由度小；链表从堆中分配空间，自由度大但是申请管理比较麻烦。
程序员面试宝典
程序员面试宝典程序员面试是程序员求职过程中至关重要的一环，通过面试，公司能够对候选人的能力和适应性进行评估。
在准备面试过程中，掌握一些面试宝典是非常重要的。
本文将介绍一些程序员面试的常见问题以及如何准备回答这些问题。
一、自我介绍面试的第一个问题通常是要求候选人进行自我介绍。
自我介绍时需要简明扼要地介绍个人基本信息、教育背景及工作经验等。
同时，在自我介绍中要突出自己在编程方面的技能和经验，以及特别取得的成就。
二、技术问题1. 数据结构和算法面试官通常会问一些关于数据结构和算法的问题，以评估候选人的编码能力和解决问题的能力。
候选人应该对常见的数据结构和算法有深入的了解，并能够灵活运用于实际问题的解决中。
2. 编程语言面试官可能会针对候选人熟悉的编程语言进行提问，包括语法、特性和常见的开发环境等。
候选人需要对所熟悉的编程语言有透彻的了解，能够清晰地解释语言的特性和用法。
3. 操作系统和网络考察候选人对操作系统和网络的了解程度，候选人需要熟悉操作系统的原理和常见的网络协议，例如TCP/IP、HTTP等。
此外，候选人还应该了解进程管理、线程和并发等概念。
三、项目经验面试官经常会问候选人关于项目经验的问题，包括具体的项目内容、角色和贡献等。
候选人需要准备好自己在项目中承担的职责和解决的问题，并且能够清晰地表达出来。
四、非技术问题除了技术问题，面试官还会问一些与个人能力和性格相关的非技术问题，以了解候选人的综合素质。
例如，面试官可能会问候选人如何处理团队冲突、如何解决问题等。
在准备回答这些问题时，候选人应该提前思考并准备好相关的例子和解决方案。
五、实战演练为了更好地评估候选人的实际操作能力，面试官可能会要求候选人进行一些编程任务的实战演练。
这样可以直观地了解候选人在解决实际问题时的能力和效率。
在实战演练过程中，候选人需要注意代码的规范性和可读性。
六、结尾面试的最后一般会有时间给候选人提问，候选人可以对公司的工作环境、团队氛围、学习发展等方面进行询问。
数据结构校招面试题
数据结构校招面试题可能会包括以下问题：
1.数组和链表的区别是什么？
2.排序算法有哪些？请简单描述冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归
并排序、堆排序的过程。
3.什么是哈希表？请简单描述其工作原理。
4.如何找到数组中所有和等于一个给定数的数对？
5.如果一个数组包含多重复制，那么如何找到重复的数字？
6.在Java中如何从给定数组中删除多重复制？
7.如何理解堆栈？请简单描述堆和栈的区别。
8.请解释什么是递归，并提供一个递归算法的例子。
9.什么是二叉树？请简单描述二叉树遍历的方法及其优缺点。
10.请解释什么是深度优先搜索和广度优先搜索，并举例说明其应用场景。
11.请解释什么是红黑树，并举例说明其应用场景。
12.请解释什么是B树，并举例说明其应用场景。
13.请解释什么是A*算法，并举例说明其应用场景。
14.什么是动态规划？请举例说明其应用场景。
15.请解释什么是分治法，并举例说明其应用场景。
16.请解释什么是贪心算法，并举例说明其应用场景。
17.请解释什么是图的遍历，并举例说明其应用场景。
18.请解释什么是拓扑排序，并举例说明其应用场景。
19.请解释什么是KMP算法，并举例说明其应用场景。
20.请解释什么是朴素贝叶斯分类器，并举例说明其应用场景。
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什么是哈希表？如何处理冲突？哈希表又名散列表，是根据关键字直接寻找数据的存储位置，不需要进行比较，查找效率较高。
在构建哈希表中，最关键的就是哈希函数的设计，一般有六种方法：● 直接定址法：哈希函数为一次函数；● 数字分析法：如果关键字由多个字符或数字组成，可以考虑抽取其中的若干位作为哈希地址；● 平方取中法：对关键字做平方操作，取中间的若干位作为哈希地址；● 折叠法：将关键字分割为位数相同的几部分，取这几部分的叠加和（舍去进位）作为哈希地址；● 除留余数法：若已知整个哈希表的最大长度m，则可以取一个不大于m的数p，对关键字进行取余运算，将运算结果作为哈希地址；● 随机数法：取关键字的一个随机函数值作为哈希地址；处理冲突的方法：● 开放定址法：包含线性探测法、二次探测法、伪随机数探测法，即H(key)=(H(key) + d) MOD m其中d就是用上面三种方法确定的增量，分别为● 线性探测法：d = 1, 2, 3, ..., m-1，可以理解为一直向右寻找，子弹式；● 二次探测法：d = 12, -12, 22, -22, 32，可以理解为一直向左/右寻找，涟漪式；● 伪随机数探测法；● 再哈希法：使用另一个哈希函数计算，直到冲突不再发生；● 链地址法：将所有发生冲突的关键字所对应的数据全部存储在同一个线性链表中。
常见的树结构有哪些？● 二叉树：对于一棵树，任意节点最多包含两个子树；● 满二叉树：对于一棵二叉树，每一层的节点数目都是最大值；● 深度为$k$的满二叉树必然包含$2^k-1$个节点；● 包含$n$个节点的满二叉树的深度为$log_2(n+1)$；● 完全二叉树：对于一棵二叉树，最后一层的节点从左到右连续且紧密地排列，其他各层的节点数目都是最大值；● 包含$n$个节点的完全二叉树的深度为$floor(log_2n)+1$；● 平衡二叉树：对于一棵二叉树，任意节点的两棵子树的深度差不大于1；● 二叉搜索树：对于一棵二叉树，任意节点的非空左子树的所有结点都小于其根节点的值，任意节点的非空右子树的所有结点都大于其根节点的值，并且其左右子树都是二叉搜索树。
请解释一下数组和链表的区别从逻辑结构来看：（1）数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。
当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；数组可以根据下标直接存取。
（2）链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。
（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项，非常繁琐）链表必须根据next指针找到下一个元素从内存存储来看：（1）(静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但是自由度小（2）链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦从上面的比较可以看出，如果需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组；相反，如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。
简述快速排序过程（1）选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,（2）通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的元素值均比基准元素值小。
另一部分记录的元素值比基准值大。
（3）此时基准元素在其排好序后的正确位置（4）然后分别对这两部分记录用同样的方法继续进行排序，直到整个序列有序。
邻接矩阵与邻接表的区别邻接矩阵表示法：在一个一维数组中存储所有的点，在一个二维数组中存储顶点之间的边的权值邻接表表示法：图中顶点用一个一维数组存储，图中每个顶点vi的所有邻接点构成单链表对比（1）在邻接矩阵表示中，无向图的邻接矩阵是对称的。
矩阵中第i 行或第i 列有效元素个数之和就是顶点的度。
在有向图中第i 行有效元素个数之和是顶点的出度，第i 列有效元素个数之和是顶点的入度。
（2）在邻接表的表示中，无向图的同一条边在邻接表中存储的两次。
如果想要知道顶点的度，只需要求出所对应链表的结点个数即可。
有向图中每条边在邻接表中只出现一次，求顶点的出度只需要遍历所对应链表即可。
求入度则需要遍历其他顶点的链表。
（3）邻接矩阵与邻接表优缺点：邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否存在边，可以快速添加边或者删除边。
而其缺点是如果顶点之间的边比较少，会比较浪费空间。
因为是一个n∗n 的矩阵。
而邻接表的优点是节省空间，只存储实际存在的边。
其缺点是关注顶点的度时，就可能需要遍历一个链表。
简单谈一下什么是二叉树，二叉树有哪些特性二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，由一个根结点及两棵互不相交的、分别称作左子树和右子树的二叉树组成。
二叉树也是树的一种，只是在二叉树中，每个结点最多只能有两个孩子结点。
特征：（1）每个结点最多只能有两个孩子结点（不存在度大于2的结点）；（2）二叉树是有序树，左子树和右子树次序不能颠倒，即使树中某个结点只有一棵子树，也要区别是左子树还是右子树。
简单描述一下如何将一个二叉对转换为普通树** 树可以转换为二叉树，自然二叉树也可以还原为原来的树。
并非任意一棵二叉树都能还原成一般树，此时的二叉树必须是由某一棵树（一般树）转换而来的、根结点没有右子树的二叉树。
将二叉树转换为树是树转换为二叉树的逆过程，步骤如下：（1）加线：若某个结点i是其父结点的左孩子，则将结点i的右孩子，右孩子的右孩子……全部与i 的父结点用虚线连接，当且仅当连续地沿着右孩子的右链不断搜索到的所有右孩子，都分别与结点i 的父结点用虚线连接。
（2）去线：把原二叉树中所有父结点与其右孩子的连线抹去。
这些右孩子实质上是其父结点的兄弟。
（3）整理：把虚线改为实线，调整层次结构。
Prim算法求解最小生成树的算法//Prim算法求解最小生成树void Prim_MinTree(MGraph *G){int min, i, j, k;int adjvex[MAX_VERTEX_NUM]; //保存相关顶点下标int lowcost[MAX_VERTEX_NUM];//保存相关顶点间边的权值lowcost[0] = 0; //初始化边(0,0)权值为0，即v0加入生成树//lowcost的值修改为0//就表示该下标的顶点已加入生成树adjvex[0] = 0; //选取顶点v0为起始顶点for (i = 1; i < G->n; i++) //循环遍历除v0外的全部顶点{lowcost[i] = G->edges[0][i]; //将v0顶点与其邻接点边上的权值存入数组adjvex[i] = 0; //adjvex[]初始化为顶点v0的编号0}for (i = 1; i < G->n; i++){min = INF; //初始化最小权值为无穷大j = 1;k = 0;while (j < G->n) //遍历全部顶点{if (lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min){//如果权值w满足0<w<minmin = lowcost[j]; //则让当前权值成为最小值k = j; //若边的权值修改，将对应顶点下标存入k}j++;}printf("(%d,%d)", adjvex[k], k); //打印当前顶点边中权值最小的边lowcost[k] = 0; //将当前边中选中的边权值置为0//表明该下标的顶点已加入生成树for (j = 1; j < G->n; j++){//依附顶点k的边权值小于此前尚未加入生成树的边的权值if (lowcost[j] != 0 && G->edges[k][j] < lowcost[j]){//则用较小的权值替换lowcost[]中的权值lowcost[j] = G->edges[k][j];//并将adjvex[]中对应位置的元素修改为新的依附顶点adjvex[j] = k;}}}}什么是B树B树是为磁盘或其他外存设备而设计的一种多叉平衡查找树，因此它也叫多路平衡查找树，在读取外存文件时许多数据库系统都使用B树或者B树的各种变形结构，如B+树，B*树。
一棵m阶的B树（注意m阶的树并不是简单的有m个叉树）或者是一棵空树，或者在定义中要满足以下要求：（1）树中每个结点最多有m棵子树（m>=2）；（2）根结点至少有两个子结点；唯一的例外是B树是一棵空树，根结点就是叶子结点；（3）除根结点外，结点中关键字的个数取值范围为(m/2) -1到m-1；（m/2向上取整）（4）所有叶子结点都在同一层；（5）除根结点和叶子结点外，如果结点有k-1个关键字，那么这个结点就有k个子结点，关键字按递增次序排列；下图就是一棵B树。
请结合图示描述一下图的深度优先遍历图的深度优先遍历步骤：（1）从图中某个顶点v0出发，首先访问v0;（2）访问结点v0的第一个邻接点，以这个邻接点vt作为一个新节点，访问vt所有邻接点。
直到以vt出发的所有节点都被访问到，回溯到v0的下一个未被访问过的邻接点，以这个邻结点为新节点，重复上述步骤。
直到图中所有与v0相通的所有节点都被访问到。
（3）若此时图中仍有未被访问的结点，则另选图中的一个未被访问的顶点作为起始点。
重复深度优先搜索过程，直到图中的所有节点均被访问过。
什么是红黑树红黑树是一种二叉查找树，但在每个结点上增加了一个存储位表示结点的颜色，可以是RED或者BLACK。
通过对任何一条从根到叶子的路径上各个着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出两倍，因而是接近平衡的。
当二叉查找树的高度较低时，这些操作执行的比较快，但是当树的高度较高时，这些操作的性能可能不比用链表好。
红黑树（red-black tree）是一种平衡的二叉查找树，它能保证在最坏情况下，基本的动态操作集合运行时间为O(lgn)。
红黑树必须要满足的五条性质：性质1：节点是红色或者是黑色；在树里面的节点不是红色的就是黑色的，没有其他颜色，要不怎么叫红黑树呢，是吧。
性质2：根节点是黑色；根节点总是黑色的。
它不能为红。
性质3：每个叶节点（NIL或空节点）是黑色；性质4：每个红色节点的两个子节点都是黑色的（也就是说不存在两个连续的红色节点）；就是连续的两个节点不能是连续的红色，连续的两个节点的意思就是父节点与子节点不能是连续的红色。
性质5：从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
从根节点到每一个NIL 节点的路径中，都包含了相同数量的黑色节点。
红黑树的应用场景：红黑树是一种不是非常严格的平衡二叉树，没有AVLtree那么严格的平衡要求，所以它的平均查找，增添删除效率都还不错。