第十七章（算法与数据结构篇）2024Java求职面试工作编程实录
【算法与数据结构的4个核心问题】
1、具体说说，Java有哪些常用的算法与数据结构？
2、在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题，有哪些？
3、实现常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序）？
4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树，这六者的数据结构及其操作？
……
第十篇：算法与数据结构（4个）
1、具体说说，Java有哪些常用的算法与数据结构？
Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的算法和数据结构，以供开发者使用。
以下是一些Java中常用的算法和数据结构：
一、算法
Java常用的算法有4类，即排序算法、查找算法、图论算法、动态规划算法。
1）排序算法
包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。
以上这些算法，可以根据不同的需求…
如稳定性、时间复杂度、空间复杂度等，在Java中进行实现和使用。
2）查找算法
如顺序查找、二分查找、哈希查找等等。
这些算法，在搜索特定的元素时，非常有用。
3）图论算法
包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd算法），最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法），拓扑排序等等。
这些算法，在处理图结构数据时，非常有效。
4）动态规划算法
用于解决一些，具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，如背包问题、编辑距离等。
二、数据结构
Java常用的数据结构主要有6类，即数组、链表、栈、队列、哈希表、树。
1）数组
它是一种线性结构的数据，连续的存储空间和相同的类型数据。
查询速度快，但添加和删除元素较慢。
2）链表
它是一种线性的链式结构。
链表的内存不是连续的…
前一个节点存储的地址，不一定就是一个元素，可能是一个引用；
通过这个引用，可以拿到对应的对象。
链表包括单向链表、双向链表、循环链表等等。
3）栈
一种后进先出（LIFO）的数据结构。
常用于函数调用、表达式求值等场景。
4）队列
一种先进先出（FIFO）的数据结构。
常用于处理，需要按照特定顺序，去处理的任务或事件。
5）哈希表
它是一种根据键和值(key和value)，可以直接进行访问的数据结构。
通过key和value，来映射到集合中的一个位置，就可以快速地找到集合中的对应元素。
6）树
树是一种非线性结构…
它包括二叉树、红黑树、AVL树、B树、B+树等等。
每种树、都有其特定的用途和特性。
总结：
以上这些算法和数据结构，在Java中都有广泛的应用…
开发者，可以根据具体的需求，去选择合适的算法和数据结构，去解决开发问题。
同时，Java也提供了丰富的库和框架…
如JavaCollectionsFramework；
这使得开发者，可以更方便地，使用这些数据结构。
…
2、在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题，有哪些？
在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题如下：
一、算法问题
算法问题主要分5类，即排序问题、查找问题、递归问题、动态规划问题、图论问题。
1）排序问题
包括实现各种排序算法（如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等）…
以及理解各种排序算法的时间、空间复杂度。
2）查找问题
例如线性查找和二分查找的实现，以及理解它们的应用场景和性能特点。
3）递归问题
例如斐波那契数列、阶乘计算、汉诺塔…
这就需要理解递归的基本原理和实现方式。
4）动态规划问题
如背包问题、最长公共子序列等等…
需要理解动态规划的基本思想和应用场景。
5）图论问题
包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等等…
需要理解图的基本概念和常见图算法的实现。
二、数据结构问题
数据结构问题主要分5类，即链表问题、栈和队列问题、树的问题、哈希表问题、综合性问题。
1）链表问题
如链表的反转、合并两个有序链表、链表中环的检测等。
2）栈和队列问题
如使用栈实现括号匹配、使用队列实现广度优先搜索等。
3）树的问题
包括二叉树的遍历（前序、中序、后序）；
二叉搜索树的操作（插入、删除、查找）；
平衡二叉树的维护（如AVL树、红黑树）等等。
4）哈希表问题
如哈希函数的设计、哈希冲突的处理、哈希表的性能优化等。
5）综合性问题
此外，还有一些综合性的问题…
比如数组和矩阵的操作（如矩阵转置、寻找矩阵中的最大/最小元素等）；
位运算问题（如判断一个数是否为2的幂、实现位反转等）；
以及，字符串处理问题（如判断回文字符串、实现字符串反转等）。
总结：
上面这些问题…
不仅考察了对算法和数据结构的理解和应用，还考察了编程能力和问题解决能力。
因此，对于Java开发者来说，熟练掌握这些常见的算法与数据结构问题，是非常重要的。
…
3、实现常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序）？
一、冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素…
如果它们的顺序错误，就把他们交换过来。
遍历数列的工作，是重复地进行，直到没有再需要交换的…
那么，该数列就已经排序完成了。
冒泡排序代码示例如下：
publicclassBubbleSort{
publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){
intn=arr.length;
for(inti=0;i
for(intj=0;j
if(arr[j]>arr[j+1]){
//交换arr[j]和arr[j+1]
inttemp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
}
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]arr={64，34，25，12，22，11，90};
bubbleSort(arr);
System.out.println(“Sortedarray:“);
for(inti=0;i
System.out.print(arr[i]+““);
}
}
}
二、快速排序
快速排序是一种分而治之的算法。
它选择一个“基准”元素，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分…
其中一部分的所有数据，都比另一部分的所有数据都要小；
然后再按此方法，对这两部分数据，分别进行快速排序；
整个排序过程，可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
快速排序代码示例如下：
publicclassQuickSort{
publicstaticvoidquickSort(int[]arr，intlow，inthigh){
if(low
//pi是分区索引，arr[p]现在已经到位
intpi=partition(arr，low，high);
//分别对基准值两边进行递归排序
quickSort(arr，low，pi-1);
quickSort(arr，pi+1，high);
}
}
//该函数将数组分区，并返回基准值的索引
publicstaticintpartition(int[]arr，intlow，inthigh){
intpivot=arr[high];//选择最右边的元素作为基准值
inti=(low-1);//指向最小元素的指针
for(intj=low;j<=high-1;j++){
//如果当前元素小于或等于基准值
if(arr[j]<=pivot){
i++;
//交换arr[i]和arr[j]
inttemp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=temp;
}
}
//交换arr[i+1]和arr[high]（或基准值）
inttemp=arr[i+1];
arr[i+1]=arr[high];
arr[high]=temp;
returni+1;
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]arr={10，7，8，9，1，5};
intn=arr.length;
quickSort(arr，0，n-1);
System.out.println(“Sortedarray:“);
for(inti=0;i
System.out.print(arr[i]+““);
}
}
}
总结：
上面这两个示例，分别展示了如何在Java中，去实现冒泡排序和快速排序。
冒泡排序，是一种简单的排序算法，但是效率相对较低，特别是对于大规模的数据集。
而快速排序，则是一种效率较高的排序算法，通过分而治之的思想，在平均情况下可以实现O(nlogn)的时间复杂度。
…
4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树，这六者的数据结构及其操作？
一、数组
数组是最简单、最常用的数据结构之一。
它使用连续的存储单元，来存储相同类型的数据元素。
通过索引（通常是整数）来访问数组中的特定元素。
数组的主要操作有3个，即访问、插入、删除。
1）访问
通过索引直接访问数组中的元素。
2）插入
在数组的特定位置插入新元素，可能需要移动其他元素。
3）删除：
从数组的特定位置删除元素，同样可能需要移动其他元素。
二、链表
链表是一种物理存储单元上，非连续的线性数据结构。
它由一系列节点组成，每个节点，都包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的主要操作有3个，即插入、删除、遍历。
1）插入
在链表的指定位置，插入新节点。
2）删除
删除链表中的指定节点。
3）遍历
从头节点开始，按顺序访问链表中的每个节点。
链表分为单向链表、双向链表和循环链表等多种类型。
三、栈
栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。
它只允许在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。
栈的主要操作有4个，即入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶（peek）、判空（isEmpty）。
1）入栈（push）
将新元素压入栈顶。
2）出栈（pop）
从栈顶弹出元素。
3）查看栈顶（peek）
返回栈顶元素但不删除它。
4）判空（isEmpty）
判断栈是否为空。
四、队列
队列（Queue）是一种特殊的线性数据结构…
它遵循FIFO（FirstInFirstOut，先进先出）的原则。
队列只允许，在一端进行插入操作（队尾），在另一端进行删除操作（队头）。
队列的基本操作有4个，即enqueue（入队）、dequeue（出队）、front（查看队头）、isEmpty（判空）。
1）enqueue（入队）
在队尾插入新元素。
2）dequeue（出队）
从队头删除元素。
3）front（查看队头）
返回队头元素但不删除它。
4）isEmpty（判空）
检查队列是否为空。
队列，在操作系统的任务调度，网络的数据包传输，广度优先搜索等场景中，有着广泛的应用。
五、哈希表
哈希表，是一种通过哈希函数，将键映射到值的数据结构。
它允许，以常数平均时间复杂度，去进行插入、删除和查找操作。
哈希表的主要操作有3个，即插入、删除、查找。
1）插入
根据键计算哈希值，将键值对存储在哈希表中。
2）删除
根据键找到对应的哈希值，从哈希表中删除键值对。
3）查找
根据键计算哈希值，在哈希表中查找对应的值。
哈希表，通过合理的哈希函数设计，以及冲突解决策略（如链地址法、开放地址法等）…
来确保高效的操作性能。
六、树
树，是一种非线性数据结构…
它是由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树的主要操作有4个，即遍历、插入、删除、查找。
1）遍历
按照某种规则（如前序遍历、中序遍历、后序遍历等）访问树的所有节点。
2）插入
在树的指定位置插入新节点。
3）删除
删除树中的指定节点及其子树。
4）查找
在树中查找具有特定值的节点。
树，有多种特殊形式，如二叉树、平衡树等等。
二叉树，每个节点最多有两个子节点。
平衡树，如AVL树、红黑树等，用于保持树的平衡性，以提高查找效率。
总结：
以上六种数据结构，它们各有特点，适用于不同的场景和需求。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的性质和要求，来选择最合适的数据结构。
……
以上只是简单列举了一些高频大厂面试题。
此外，大厂面试还可能包括系统设计与架构方面的问题。
以及针对候选人所申请的具体岗位（如后端开发、大数据开发、分布式系统开发等）的专业问题。
……
以上，就是今天的分享啦！
希望，对你的求职面试，编程工作有那么一点点、一丢丢、一戳戳地帮助哈～
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1、具体说说，Java有哪些常用的算法与数据结构？
2、在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题，有哪些？
3、实现常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序）？
4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树，这六者的数据结构及其操作？
……
第十篇：算法与数据结构（4个）
1、具体说说，Java有哪些常用的算法与数据结构？
Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的算法和数据结构，以供开发者使用。
以下是一些Java中常用的算法和数据结构：
一、算法
Java常用的算法有4类，即排序算法、查找算法、图论算法、动态规划算法。
1）排序算法
包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。
以上这些算法，可以根据不同的需求…
如稳定性、时间复杂度、空间复杂度等，在Java中进行实现和使用。
2）查找算法
如顺序查找、二分查找、哈希查找等等。
这些算法，在搜索特定的元素时，非常有用。
3）图论算法
包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd算法），最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法），拓扑排序等等。
这些算法，在处理图结构数据时，非常有效。
4）动态规划算法
用于解决一些，具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，如背包问题、编辑距离等。
二、数据结构
Java常用的数据结构主要有6类，即数组、链表、栈、队列、哈希表、树。
1）数组
它是一种线性结构的数据，连续的存储空间和相同的类型数据。
查询速度快，但添加和删除元素较慢。
2）链表
它是一种线性的链式结构。
链表的内存不是连续的…
前一个节点存储的地址，不一定就是一个元素，可能是一个引用；
通过这个引用，可以拿到对应的对象。
链表包括单向链表、双向链表、循环链表等等。
3）栈
一种后进先出（LIFO）的数据结构。
常用于函数调用、表达式求值等场景。
4）队列
一种先进先出（FIFO）的数据结构。
常用于处理，需要按照特定顺序，去处理的任务或事件。
5）哈希表
它是一种根据键和值(key和value)，可以直接进行访问的数据结构。
通过key和value，来映射到集合中的一个位置，就可以快速地找到集合中的对应元素。
6）树
树是一种非线性结构…
它包括二叉树、红黑树、AVL树、B树、B+树等等。
每种树、都有其特定的用途和特性。
总结：
以上这些算法和数据结构，在Java中都有广泛的应用…
开发者，可以根据具体的需求，去选择合适的算法和数据结构，去解决开发问题。
同时，Java也提供了丰富的库和框架…
如JavaCollectionsFramework；
这使得开发者，可以更方便地，使用这些数据结构。
…
2、在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题，有哪些？
在Java编程开发中，常见的算法与数据结构问题如下：
一、算法问题
算法问题主要分5类，即排序问题、查找问题、递归问题、动态规划问题、图论问题。
1）排序问题
包括实现各种排序算法（如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等）…
以及理解各种排序算法的时间、空间复杂度。
2）查找问题
例如线性查找和二分查找的实现，以及理解它们的应用场景和性能特点。
3）递归问题
例如斐波那契数列、阶乘计算、汉诺塔…
这就需要理解递归的基本原理和实现方式。
4）动态规划问题
如背包问题、最长公共子序列等等…
需要理解动态规划的基本思想和应用场景。
5）图论问题
包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等等…
需要理解图的基本概念和常见图算法的实现。
二、数据结构问题
数据结构问题主要分5类，即链表问题、栈和队列问题、树的问题、哈希表问题、综合性问题。
1）链表问题
如链表的反转、合并两个有序链表、链表中环的检测等。
2）栈和队列问题
如使用栈实现括号匹配、使用队列实现广度优先搜索等。
3）树的问题
包括二叉树的遍历（前序、中序、后序）；
二叉搜索树的操作（插入、删除、查找）；
平衡二叉树的维护（如AVL树、红黑树）等等。
4）哈希表问题
如哈希函数的设计、哈希冲突的处理、哈希表的性能优化等。
5）综合性问题
此外，还有一些综合性的问题…
比如数组和矩阵的操作（如矩阵转置、寻找矩阵中的最大/最小元素等）；
位运算问题（如判断一个数是否为2的幂、实现位反转等）；
以及，字符串处理问题（如判断回文字符串、实现字符串反转等）。
总结：
上面这些问题…
不仅考察了对算法和数据结构的理解和应用，还考察了编程能力和问题解决能力。
因此，对于Java开发者来说，熟练掌握这些常见的算法与数据结构问题，是非常重要的。
…
3、实现常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序）？
一、冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素…
如果它们的顺序错误，就把他们交换过来。
遍历数列的工作，是重复地进行，直到没有再需要交换的…
那么，该数列就已经排序完成了。
冒泡排序代码示例如下：
publicclassBubbleSort{
publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){
intn=arr.length;
for(inti=0;i
for(intj=0;j
if(arr[j]>arr[j+1]){
//交换arr[j]和arr[j+1]
inttemp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
}
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]arr={64，34，25，12，22，11，90};
bubbleSort(arr);
System.out.println(“Sortedarray:“);
for(inti=0;i
System.out.print(arr[i]+““);
}
}
}
二、快速排序
快速排序是一种分而治之的算法。
它选择一个“基准”元素，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分…
其中一部分的所有数据，都比另一部分的所有数据都要小；
然后再按此方法，对这两部分数据，分别进行快速排序；
整个排序过程，可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
快速排序代码示例如下：
publicclassQuickSort{
publicstaticvoidquickSort(int[]arr，intlow，inthigh){
if(low
//pi是分区索引，arr[p]现在已经到位
intpi=partition(arr，low，high);
//分别对基准值两边进行递归排序
quickSort(arr，low，pi-1);
quickSort(arr，pi+1，high);
}
}
//该函数将数组分区，并返回基准值的索引
publicstaticintpartition(int[]arr，intlow，inthigh){
intpivot=arr[high];//选择最右边的元素作为基准值
inti=(low-1);//指向最小元素的指针
for(intj=low;j<=high-1;j++){
//如果当前元素小于或等于基准值
if(arr[j]<=pivot){
i++;
//交换arr[i]和arr[j]
inttemp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=temp;
}
}
//交换arr[i+1]和arr[high]（或基准值）
inttemp=arr[i+1];
arr[i+1]=arr[high];
arr[high]=temp;
returni+1;
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]arr={10，7，8，9，1，5};
intn=arr.length;
quickSort(arr，0，n-1);
System.out.println(“Sortedarray:“);
for(inti=0;i
System.out.print(arr[i]+““);
}
}
}
总结：
上面这两个示例，分别展示了如何在Java中，去实现冒泡排序和快速排序。
冒泡排序，是一种简单的排序算法，但是效率相对较低，特别是对于大规模的数据集。
而快速排序，则是一种效率较高的排序算法，通过分而治之的思想，在平均情况下可以实现O(nlogn)的时间复杂度。
…
4、描述一下数组、链表、栈、队列、哈希表、树，这六者的数据结构及其操作？
一、数组
数组是最简单、最常用的数据结构之一。
它使用连续的存储单元，来存储相同类型的数据元素。
通过索引（通常是整数）来访问数组中的特定元素。
数组的主要操作有3个，即访问、插入、删除。
1）访问
通过索引直接访问数组中的元素。
2）插入
在数组的特定位置插入新元素，可能需要移动其他元素。
3）删除：
从数组的特定位置删除元素，同样可能需要移动其他元素。
二、链表
链表是一种物理存储单元上，非连续的线性数据结构。
它由一系列节点组成，每个节点，都包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的主要操作有3个，即插入、删除、遍历。
1）插入
在链表的指定位置，插入新节点。
2）删除
删除链表中的指定节点。
3）遍历
从头节点开始，按顺序访问链表中的每个节点。
链表分为单向链表、双向链表和循环链表等多种类型。
三、栈
栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。
它只允许在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。
栈的主要操作有4个，即入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶（peek）、判空（isEmpty）。
1）入栈（push）
将新元素压入栈顶。
2）出栈（pop）
从栈顶弹出元素。
3）查看栈顶（peek）
返回栈顶元素但不删除它。
4）判空（isEmpty）
判断栈是否为空。
四、队列
队列（Queue）是一种特殊的线性数据结构…
它遵循FIFO（FirstInFirstOut，先进先出）的原则。
队列只允许，在一端进行插入操作（队尾），在另一端进行删除操作（队头）。
队列的基本操作有4个，即enqueue（入队）、dequeue（出队）、front（查看队头）、isEmpty（判空）。
1）enqueue（入队）
在队尾插入新元素。
2）dequeue（出队）
从队头删除元素。
3）front（查看队头）
返回队头元素但不删除它。
4）isEmpty（判空）
检查队列是否为空。
队列，在操作系统的任务调度，网络的数据包传输，广度优先搜索等场景中，有着广泛的应用。
五、哈希表
哈希表，是一种通过哈希函数，将键映射到值的数据结构。
它允许，以常数平均时间复杂度，去进行插入、删除和查找操作。
哈希表的主要操作有3个，即插入、删除、查找。
1）插入
根据键计算哈希值，将键值对存储在哈希表中。
2）删除
根据键找到对应的哈希值，从哈希表中删除键值对。
3）查找
根据键计算哈希值，在哈希表中查找对应的值。
哈希表，通过合理的哈希函数设计，以及冲突解决策略（如链地址法、开放地址法等）…
来确保高效的操作性能。
六、树
树，是一种非线性数据结构…
它是由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树的主要操作有4个，即遍历、插入、删除、查找。
1）遍历
按照某种规则（如前序遍历、中序遍历、后序遍历等）访问树的所有节点。
2）插入
在树的指定位置插入新节点。
3）删除
删除树中的指定节点及其子树。
4）查找
在树中查找具有特定值的节点。
树，有多种特殊形式，如二叉树、平衡树等等。
二叉树，每个节点最多有两个子节点。
平衡树，如AVL树、红黑树等，用于保持树的平衡性，以提高查找效率。
总结：
以上六种数据结构，它们各有特点，适用于不同的场景和需求。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的性质和要求，来选择最合适的数据结构。
……
以上只是简单列举了一些高频大厂面试题。
此外，大厂面试还可能包括系统设计与架构方面的问题。
以及针对候选人所申请的具体岗位（如后端开发、大数据开发、分布式系统开发等）的专业问题。
……
以上，就是今天的分享啦！
希望，对你的求职面试，编程工作有那么一点点、一丢丢、一戳戳地帮助哈～
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