数据结构面试经典问题汇总及答案_数据结构基础面试题

数据结构面试经典问题汇总及答案_数据结构基础面试题数据结构面试经典问题汇总参考资源:基础深入补充:参考资源:基础数据结构常见面试题深入数据结构面试题(三)数据结构面试必问数据结构算法常见面试考题补充:1.数组和链表的区别,请详细解释。从逻辑结构来看:a)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。b)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

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数据结构面试经典问题汇总

参考资源

基础

  1. 数据结构常见面试题

深入

  1. 数据结构面试题(三)
  2. 数据结构面试必问
  3. 数据结构算法常见面试考题

补充

1.数组和链表的区别,请详细解释。
从逻辑结构来看:
a) 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。
b) 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:
a) (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
b) 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。

2.排序算法有哪些?< C语言总共有多少种排序法>
排序算法有很多,每种算法有不同的时间和空间复杂度,效率也有差别,那么针对使用上也有不同的场合。原则上说,数据结构是一门领域,跟语言没有绝对的联系,很多时候同样的算法可以用很多种语言实现。下面列一些常见的算法:插入排序,冒泡排序,选择排序,快速排序,堆排序,归并排序,基数排序,希尔排序等。

3.怎么理解哈希表,哈希表是什么
摘自百度:散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数

4.请写出以下算法的时间复杂度
冒泡排序法 插入排序法 堆排序法 二叉树排序法
O(n^2) O(n^2) O(nlog2 n) 最差O(n2)平均O(nlog2n)
快速排序法 希尔排序法
最差O(n2)平均O(n
log2n) O(nlog n)不稳定

5.数据结构,二叉树的相关知识,开销量,为何使用二叉树等。
在计算机科学中,二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树。通常根的子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree)。二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树。二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在出度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。
文件系统和数据库系统一般都采用树(特别是B树)的数据结构数据,主要为排序和检索的效率。二叉树是一种最基本最典型的排序树,用于教学和研究树的特性,本身很少在实际中进行应用,因为缺点太明显了(看看教科书怎么说的)。就像冒泡排序一样,虽然因为效率问题并不实用,单不失一种教学例子的好手段。

6.怎么判断链表是否有环?
两个指针分别按照固定步长行走,P1一次走1布,P2一次走2布,如果链表有环,P1和P2会有相遇的时刻。(追击问题解法)

7、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。

8、各类排序算法对比
时间复杂度来说:
(1)平方阶(O(n2))排序
  各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序;
(2)线性对数阶(O(nlog2n))排序
  快速排序、堆排序和归并排序;
说明:
当原表有序或基本有序时,直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数,时间复杂度可降至O(n);
而快速排序则相反,当原表基本有序时,将蜕化为冒泡排序,时间复杂度提高为O(n2);
原表是否有序,对简单选择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。
稳定性:
排序算法的稳定性:若待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序,这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的;若经排序后,记录的相对次序发生了改变,则称该算法是不稳定的。
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

9、选择排序算法准则:
设待排序元素的个数为n.
1)当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序序。
2)当n较大,内存空间允许,且要求稳定性:归并排序
3)当n较小,可采用直接插入或直接选择排序。
直接插入排序:当元素分布有序,直接插入排序将大大减少比较次数和移动记录的次数。
直接选择排序 :元素分布有序,如果不要求稳定性,选择直接选择排序

10、用循环比递归效率高吗?
递归和循环两者完全可以互换。不能完全决定性地说循环地效率比递归的效率高。
递归算法:
优点:代码简洁、清晰,并且容易验证正确性。
缺点:它的运行需要较多次数的函数调用,如果调用层数比较深,需要增加额外的堆栈处理(还有可能出现堆栈溢出的情况),比如参数传递需要压栈等操作,会对执行效率有一定影响。但是,对于某些问题,如果不使用递归,那将是极端难看的代码。在编译器优化后,对于多次调用的函数处理会有非常好的效率优化,效率未必低于循环。
循环算法:
优点:速度快,结构简单。
缺点:并不能解决所有的问题。有的问题适合使用递归而不是循环。如果使用循环并不困难的话,最好使用循环。
解决哈希冲突的方法
哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。
1) 线性探测法
2) 平方探测法
3) 伪随机序列法
4) 拉链法

11、KMP算法:
在一个字符串中查找是否包含目标的匹配字符串。其主要思想是每趟比较过程让子串先后滑动一个合适的位置。当发生不匹配的情况时,不是右移一位,而是移动(当前匹配的长度– 当前匹配子串的部分匹配值)位。

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