java代码面试常见的算法-mark

本文主要是介绍java代码面试常见的算法-mark，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

摘要：面试也是一门学问，在面试之前做好充分的准备则是成功的必须条件，而程序员在代码面试时，常会遇到编写算法的相关问题，比如排序、二叉树遍历等等。

在程序员的职业生涯中，算法亦算是一门基础课程，尤其是在面试的时候，很多公司都会让程序员编写一些算法实例，例如快速排序、二叉树查找等等。

本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10大算法类型，想要真正了解这些算法的原理，还需程序员们花些功夫。

1.String/Array/Matrix

在Java中，String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码，下面这个方法大家应该记住：

Java code 
?
 toCharArray()  //get char array of a String 
 Arrays.sort()   //sort an array 
 Arrays.toString( char [] a)  //convert to string 
 charAt( int  x)  //get a char at the specific index 
 length()  //string length 
 length  //array size  
 substring( int  beginIndex)  
 substring( int  beginIndex,  int  endIndex) 
 Integer.valueOf() //string to integer 
 String.valueOf()/integer to string 

String/arrays很容易理解，但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决，例如动态编程、递归等。

2.链表

在Java中实现链表是非常简单的，每个节点都有一个值，然后把它链接到下一个节点。

Java code 
?
 class  Node { 
      int  val; 
      Node next; 
    
      Node( int  x) { 
          val = x; 
          next =  null ; 
      } 
 } 

比较流行的两个链表例子就是栈和队列。

栈（Stack）

Java code 
?
 class  Stack{ 
      Node top;  
    
      public  Node peek(){ 
          if (top !=  null ){ 
              return  top; 
          } 
    
          return  null ; 
      } 
    
      public  Node pop(){ 
          if (top ==  null ){ 
              return  null ; 
          } else { 
              Node temp =  new  Node(top.val); 
              top = top.next; 
              return  temp;    
          } 
      } 
    
      public  void  push(Node n){ 
          if (n !=  null ){ 
              n.next = top; 
              top = n; 
          } 
      } 
 } 

队列（Queue）

Java code 
?
 class  Queue{ 
      Node first, last; 
 &nbsp; 
      public  void  enqueue(Node n){ 
          if (first ==  null ){ 
              first = n; 
              last = first; 
          } else { 
              last.next = n; 
              last = n; 
          } 
      } 
 &nbsp; 
      public  Node dequeue(){ 
          if (first ==  null ){ 
              return  null ; 
          } else { 
              Node temp =  new  Node(first.val); 
              first = first.next; 
              return  temp; 
          }    
      } 
 } 

值得一提的是，Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类，链表也可以作为一个队列使用（add()和remove()）。（链表实现队列接口）如果你在面试过程中，需要用到栈或队列解决问题时，你可以直接使用它们。

3.树&堆

这里的树通常是指二叉树。

Java code 
?
 class  TreeNode{ 
      int  value; 
      TreeNode left; 
      TreeNode right; 
 }  

下面是一些与二叉树有关的概念：
二叉树搜索：对于所有节点，顺序是：left children <= current node <= right children；
平衡vs.非平衡：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树；
满二叉树：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点；
完美二叉树（Perfect Binary Tree）：一个满二叉树，所有叶子都在同一个深度或同一级，并且每个父节点都有两个子节点；
完全二叉树：若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。

堆（Heap）是一个基于树的数据结构，也可以称为优先队列（ PriorityQueue），在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。

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

Java code 
?
 class  GraphNode{  
      int  val; 
      GraphNode next; 
      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

Java code 
?
 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

Java 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); 
                  } 
              } 
          } 
      } 
 } 

输出结果：
value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5
value: 4

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。

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;

Java code 
?
 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。

Java code 
?
 f( 5 ) 
 f( 4 ) + f( 3 ) 
 f( 3 ) + f( 2 ) + f( 2 ) + f( 1 ) 
 f( 2 ) + f( 1 ) + f( 2 ) + f( 2 ) + f( 1 ) 

该递归可以很简单地转换为迭代。

Java code 
?
 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：

Java code 
?
 public  static  int [] A =  new  int [ 100 ]; 
    
 public  static  int  f3( int  n) { 
      if  (n <=  2 ) 
          A[n]= n; 
    
      if (A[n] >  0 ) 
          return  A[n]; 
      else 
          A[n] = f3(n- 1 ) + f3(n- 2 ); //store results so only calculate once! 
      return  A[n]; 
 } 

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）

Java code 
?
 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：

Java code 
?
 i= 1 , n= 10 
 1 << 1 =  10 
 1010 & 10 = 10 
 10  is not  0 , so  return  true ; 

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：
有50个人在一个房间，那么有两个人是同一天生日的可能性有多大？（忽略闰年，即一年有365天）

算法：

Java code 
?
 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) = 0.97

10.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？

来自： http://bbs.csdn.net/topics/390768965

这篇关于java代码面试常见的算法-mark的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！