面试经验分享之数据结构和算法题
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。
计算机专业面试题目及答案解析
计算机专业面试题目及答案解析一、介绍计算机专业面试是求职者进入计算机行业的重要环节。
在面试过程中，面试官通常会提出一系列与计算机专业相关的问题，以评估求职者的知识水平和解决问题的能力。
本文将为大家提供一些常见的计算机专业面试题目及答案解析，帮助大家更好地准备面试。
二、数据结构与算法1. 什么是数据结构？数据结构是计算机中存储、组织和管理数据的方式，它是程序设计的基础之一。
2. 请简要介绍常见的数据结构。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
每种数据结构都有各自的特点和适用场景。
3. 什么是算法？算法是解决问题的步骤和方法，是一种操作指南。
4. 请举例说明常见的排序算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
5. 请解释动态规划算法的原理。
动态规划算法是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题来求解复杂问题的方法。
它通过存储子问题的解来避免重复计算，提高算法效率。
三、操作系统1. 什么是操作系统？操作系统是计算机硬件和软件之间的中间层，负责管理和控制计算机的各种资源。
2. 请简要介绍常见的操作系统。
常见的操作系统有Windows、Linux、Unix、macOS等。
每个操作系统有自己的特点和适用场景。
3. 请解释进程和线程的区别。
进程是程序的一次执行，具有独立的内存空间，线程是进程中的执行单元，共享同一内存空间。
4. 请解释死锁的原因及如何避免死锁。
死锁是指两个或多个进程互相等待对方释放资源的情况。
死锁的原因主要包括互斥、占有和等待、不可剥夺和循环等。
避免死锁的方法包括破坏死锁的必要条件、资源有序分配、使用银行家算法等。
四、数据库1. 请简要介绍数据库管理系统（DBMS）。
数据库管理系统是一种管理和组织数据库的软件工具，负责处理数据的存储、检索、更新等操作。
2. 请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别。
关系型数据库以关系模型为基础，使用表来组织和管理数据；非关系型数据库以键值对、文档、列族等形式组织数据，适用于大规模分布式环境。
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。
数据结构与算法面试题集锦
4.请编写能直接实现strstr()函数功能的代码。
#include<iostream.h>
#include<string.h>
char *strstr(char *haystack, char *needle)
{
char *pChar;
char *p;
p = strstr(s,s1);
cout<<p<<endl;
return 0;
}
5.编写反转字符串的程序，要求优化速度、优化空间。
static void reverse(char [] s){
p = q = CreateLinkList(array,arrLen,1); // 设定测试链表,1为循环,0为不循环;
searchLinkList(p,q); //测试;
ClearLinkList(p,arrLen); //清理内存
char *q = s + len - 1;
while(q - p > 0)
{
char tmp = *p;
*p = *q;
*q = tmp;
p++;
q--;
}
return s;
}
int main()
{
char s[] = "ABCDEFG";
cout << reverse(s) << endl;
{
if( strncmp(haystack,pChar,len) == 0)
{
return haystack;
{
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。
22道数据结构算法面试题
微软的22道数据结构算法面试题（含答案）1、反转一个链表。
循环算法。
1 List reverse(List l) {2 if(!l) return l;3 list cur = l.next;4 list pre = l;5 list tmp;6 pre.next = null;7 while ( cur ) {8 tmp = cur;9 cur = cur.next;10 tmp.next = pre;11 pre = tmp;12 }13 return tmp;14 }2、反转一个链表。
递归算法。
1 List resverse(list l) {2 if(!l || !l.next) return l;34 List n = reverse(l.next);5 l.next.next = l;6 l.next=null;7 }8 return n;9 }3、广度优先遍历二叉树。
1 void BST(Tree t) {2 Queue q = new Queue();3 q.enque(t);4 Tree t = q.deque();5 while(t) {6 System.out.println(t.value);7 q.enque(t.left);9 t = q.deque();10 }11 }----------------------1class Node {2 Tree t;3 Node next;4 }5class Queue {6 Node head;7 Node tail;8 public void enque(Tree t){9 Node n = new Node();10 n.t = t;11 if(!tail){12 tail = head = n;13 } else {14 tail.next = n;15 tail = n;16 }17 }18 public Tree deque() {19 if (!head) {20 return null;21 } else {22 Node n = head;23 head = head.next;24 return n.t;25 }26}4、输出一个字符串所有排列。
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。
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数据结构题目
概述
分类讨论
类型一：数据结构实现
类型二：数据结构应用
准备建议
算法题目
概述
分类讨论
类型一：经典算法实现题
类型二：思维益智题
准备建议
开放题目
总结
前言
面试 IT 企业的研发岗位，数据结构和算法显然是必考的项目。
俺只学过普通的数据结构课程，没读过 STL，也没有过 ACM 的训练和比赛经历，在一开始面对这样类型题目的时候，心里还是十分忐忑的。
大大小小几十场面试下来，自己在这方面总算有了一定的心得积累，在此抛砖引玉，以飨读者。
面试经验分享之机器学习、大数据问题
互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些？
如何快速备战面试中算法？
年底跳槽好福利，数据挖掘工程师面试指南
大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少？答案在后面
在正式介绍题目和准备方法之前，有两点需要说明，
Google 和 Facebook 这类对算法有很高要求的公司的在线测试我没有参加过（不过在牛人内推帮助下有过面试体验……），这超出了我目前的编码能力范围，网上有不少拿到 Google、Facebook offer 的经验总结文章，可以移步观赏；
前段时间在微博上又看到有人说自己把 leetcode 刷了好几遍，不过一些转发评论者觉得， IT 公司面试中的算法考察没有价值，一来工作里用不太上，二来把程序员素质考察搞成
了应试教育，他们认为更重要的是应聘者的工程能力。
遇到这样的讨论，我一般喜欢和一
把稀泥。
若干年前， Google、微软的面试题让大家眼前一亮，觉得能选拔出个性十足的
聪明人来，不过随着大家对这类题目的适应，可能选拔出来的人也在趋同，至少很多人都
会在面试前用心准备，据报道 Google 最近也是放弃了这类面试题目。
没有什么一劳永逸、一成不变的考查方式，毕竟面试是人和人之间的动态“较量”。
不要贪恋算法的奇技淫巧，也不要因为题目筛选力度的衰减而否定考察初衷。
面试不仅是考验求职者，也同样在考验
面试官，如果问的都是老题儿，那本山大叔肯定都会抢答了。
言归正传，以下分数据结构题目、算法题目、开放题目三部分来介绍我在面试中碰到的问题。
数据结构题目
概述
虽然课本由简到繁、由难到易地介绍了诸多数据结构，我在面试中被问到的却还都是基本
类型，比如堆栈、队列、链表、二叉树。
题目主要有两类，数据结构实现和具体情境下数
据结构的应用。
分类讨论
类型一：数据结构实现
实现 java.util.List 中的基础功能；
实现栈，使得 添加、删除、max 操作的复杂度为 O(1)（我脚着好像是不可实现的，想到
最好的是添加、删除 O(log)， max 是 O(1)），实现见 正在努力减肥的胖子 同学给出
的评论，参考 leetcode 中的这道题目，惭愧；
选取任意数据结构实现添加、删除、随机返回三个功能，分析复杂度；
用数组实现队列，各操作的复杂度分析。
类型二：数据结构应用
两棵树相加——对应位置两棵树都有值则相加，对应位置只有一棵树有值则取该值；
用速度不同的指针可以判断链表中是否有环，问两速度满足怎样的关系可以保证发现环； 如何在语料中寻找频繁出现的字串，分析复杂度（tire树）；
中缀表达式转逆波兰表达式，逆波兰表达式求值；
数据解压缩，3(a4(ab)) -> aababababaababababaabababab；
二叉树的文件存储。
准备建议
上上之选当然是看《算法导论》，书 和 公开课 都算。
时间精力不足又想临时抱佛脚，清华大学计算机系邓俊辉老师的 教材 是好选择，也可以看 公开课。
注意熟记不同数据结构的不同操作的不同实现方式（比如 哈希表的插入删除查找）的复杂度分析，不管面试官给你出的题目是难是易，妥妥儿的会问复杂度。
算法题目
概述
有过面试经历的企业（BAT、小米、宜信、猿题库、FreeWheel等）当中，还没有谁问过
我需要复杂算法（比方说 此链接 中的很多知识点）才能解决的问题。
我遇到的算法题目大致可以分为两类：
经典算法实现题 快速排序、归并排序、堆排序、KMP算法等都是重点，重要的是代码的
正确性，其次是复杂度分析，当然，人家也不都是直接问你怎么实现这个具体算法，而是包装到情境里；
思维益智题 考察你分析问题的能力，大部分可以归结到二分、动态规划、递归上，重要的是思路，其次是尽量低的复杂度，再次是代码的正确性。
下面具体介绍我遇到的两种类型题目中的问题。
分类讨论
类型一：经典算法实现题
实现快速排序、归并排序、堆排序，各排序算法复杂度分析；
实现KMP，解释原理；
迷宫的深度搜索、广度搜索；
写 find 函数，在目标串中匹配模式串（要考虑中文字符的情况）。
类型二：思维益智题
数列中找第 k 大的数字（与快排或堆排序有关）；
两个有序数组，寻找归并排序后数组的中位数/第 k 大数字（与二分有关）；
一维数组，swap 其中的几对数字（每个数字只属于一次 swap 操作），实现查找（与二分有关）；
一个有序数组，其中一个数字发生变异，但不知道变异后会不会影响整体序，如何实现查找；
二维数组，每行递增，每列递增
实现查找；
二维数组，每行递增，每列递增，求第 k 大的数；
任意交换其中的两数，发现并恢复；
寻找字符串中第一个只出现一次的字符；
统计数列中的逆序对（归并排序有关）；
最长公共子串（动态规划有关）；
最大子序列和，允许交换一次的最大子序列和；
给定数组，寻找 next big（堆排序有关）；
一维有序数组，经过循环位移后，最小的数出现在数列中间
如果原数组严格递增，如何找这个最小数；
如果原数组严格递增或递减，如何找这个最小数；
如果原数组非严格递增或递减，如何找这个最小数；
数组可能是递增、递减、递减后递增、递增后递减四种情况，递增递减都是非严格的，如果有转折点，返回转折点的值，否则返回-1；
单向网络，起点和终点唯一且连通，寻找那些一旦被删除将导致起点终点无法连通的点； 有序数组寻找和为某数的一对数字；
墙里能装多少水；
打印螺旋数组；
打印组合数；
字符数组，统计指定区间内的回文串个数。
准备建议
不要纠结于是否是最佳思路，要保证能在 10-15 分钟内给出一个解决方案，并分析复杂度；
基础的可以读读 @研究者July 的这本 电子书，更深入的可以阅读 CSDN 等博客中大牛
们写的 ACM 解题报告；
hihocoder、topcoder、leetcode、codility、POJ 等网站择一练手;
Soulmachine 在 Github 中有高质量的学习资料，适合系统学习 & 临时抱佛脚 LeetCode 题解
ACM Cheat Sheet
HackerRank题解
开放题目
这类开放题目让你自主选择数据结构，主要是考察求职者对于数据结构的特性与使用场景的综合理解，在面对具体应用场景时能否运用已有的数据结构和算法知识提出合理的解决方案。
一般来说在这类问题里哈希表的出场率会比较高……例题如下
大数据量的 url log，怎么去重且统计每个 url 的出现次数，复杂度分析；
设计 cache 系统
设计 cache 的接口；
可以用什么数据结构实现；
如何实现可伸缩的容量；
cache 的空间管理策略，比如 cache 哪些条目，何时清理；
cache 系统启动时分配多大的空间，之后按照怎样的策略增大；
设计爬虫；
流媒体播放客户端从多个完全相同的发送方接收视频包，同一发送方的包会按序到达，不同发送方的包则不一定，有可能会丢包，但还是要保证播放流畅度，设计播放客户端的算法。
总结
数据结构和算法的基础知识还是十分重要的，大部分题目的思路来源于此；
训练自己算法复杂度的分析能力，有的时候对复杂度的分析会反过来会帮助你找到更好的算法；
一定量的题目积累很重要，就好像准备高考数学压轴题一样，见识的越多，思路来得越快，当然，前提是你能够不断总结反思。