代码面试最常用的10大算法
2015-09-09 19:04
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4.Graph
与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。
第一步,定义一个GraphNode
实际中,基于Graph需要经常用到的算法:
克隆Graph
5.排序
不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wiki上查看它们的基本思想。
BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。
下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读: Java开发者在实际操作中是如何排序的。
归并排序
快速排序
插入排序
6.递归和迭代
下面通过一个例子来说明什么是递归。
问题:
这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法?步骤1:查找n和n-1之间的关系
为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节,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;
一些基于动态规划的算法:
编辑距离
最长回文子串
单词分割
最大的子数组
8.位操作
位操作符:
从一个给定的数n中找位i(i从0开始,然后向右开始)
calculateProbability(50) = 0.9710.组合和排列
组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。
例1:
1、2、3、4、5这5个数字,输出不同的顺序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相邻,请问有多少种组合?例2:
有5个香蕉、4个梨、3个苹果,假设每种水果都是一样的,请问有多少种不同的组合?基于它们的一些常见算法
排列
排列2
排列顺序
与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。
第一步,定义一个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; } }第二步,定义一个队列输出结果:class Queue{ 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; } } }第三步,使用队列进行宽度优先搜索
[code]public class GraphTest {
public static void main(String[] args) {
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){
if(!n.visited){
System.out.print(n + " ");
n.visited = true;
if(n.val == x)
System.out.println("Find "+n);
queue.enqueue(n);
}
}
}
}
}
实际中,基于Graph需要经常用到的算法:
克隆Graph
5.排序
不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wiki上查看它们的基本思想。
BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。
下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读: Java开发者在实际操作中是如何排序的。
归并排序
快速排序
插入排序
6.递归和迭代
下面通过一个例子来说明什么是递归。
问题:
这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法?步骤1:查找n和n-1之间的关系
为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节,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;
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指数为n,这里会有很多冗余计算。
该递归可以很简单地转换为迭代。public static int f(int n) { if (n <= 2){ 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; }
在这个例子中,迭代花费的时间要少些。关于迭代和递归,你可以去 这里看看。
7.动态规划
动态规划主要用来解决如下技术问题:
通过较小的子例来解决一个实例;
对于一个较小的实例,可能需要许多个解决方案;
把较小实例的解决方案存储在一个表中,一旦遇上,就很容易解决;
附加空间用来节省时间。
上面所列的爬台阶问题完全符合这四个属性,因此,可以使用动态规划来解决:
[code]public static int[] A = new int[100];
public static int f3(int n) {
if (n <= 2)
A
= n;
if(A
> 0)
return A
;
else
A
= f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once!
return A
;
}
一些基于动态规划的算法:
编辑距离
最长回文子串
单词分割
最大的子数组
8.位操作
位操作符:
从一个给定的数n中找位i(i从0开始,然后向右开始)
public static boolean getBit(int num, int i){ int result = num & (1<<i); if(result == 0){ return false; }else{ return true; } }例如,获取10的第二位:
典型的位算法: Find Single Number Maximum Binary Gap 9.概率 通常要解决概率相关问题,都需要很好地格式化问题,下面提供一个简单的例子: 算法: public static double caculateProbability(int n){ double x = 1; for(int i=0; i<n; i++){ x *= (365.0-i)/365.0; } double pro = Math.round((1-x) * 100); return pro/100; }结果:
calculateProbability(50) = 0.9710.组合和排列
组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。
例1:
1、2、3、4、5这5个数字,输出不同的顺序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相邻,请问有多少种组合?例2:
有5个香蕉、4个梨、3个苹果,假设每种水果都是一样的,请问有多少种不同的组合?基于它们的一些常见算法
排列
排列2
排列顺序
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