演算法面試題
一、冒泡排序
[java] view plain
package sort.bubble;
import java.util.Random;
/**
* 依次比較相鄰的兩個數，將小數放在前面，大數放在後面
* 冒泡排序，具有穩定性
* 時間復雜度為O（n^2）
* 不及堆排序，快速排序O（nlogn，底數為2）
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for(int i = 0 ; i < 10 ; i++){
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for(int i : sort){
System.out.print(i+" ");
}
buddleSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for(int i : sort){
System.out.print(i+" ");
}
}
/**
* 冒泡排序
* @param sort
*/
private static void buddleSort(int[] sort){
for(int i=1;i<sort.length;i++){
for(int j=0;j<sort.length-i;j++){
if(sort[j]>sort[j+1]){
int temp = sort[j+1];
sort[j+1] = sort[j];
sort[j] = temp;
}
}
}
}
}
二、選擇排序
[java] view plain
package sort.select;
import java.util.Random;
/**
* 選擇排序
* 每一趟從待排序的數據元素中選出最小（或最大）的一個元素，
* 順序放在已排好序的數列的最後，直到全部待排序的數據元素排完。
* 選擇排序是不穩定的排序方法。
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
selectSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
}
/**
* 選擇排序
* @param sort
*/
private static void selectSort(int[] sort){
for(int i =0;i<sort.length-1;i++){
for(int j = i+1;j<sort.length;j++){
if(sort[j]<sort[i]){
int temp = sort[j];
sort[j] = sort[i];
sort[i] = temp;
}
}
}
}
}
三、快速排序
[java] view plain
package sort.quick;
/**
* 快速排序 通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分， 其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，
* 然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序， 整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
* @author liangge
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] sort = { 54, 31, 89, 33, 66, 12, 68, 20 };
System.out.print("排序前的數組為：");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
System.out.println();
quickSort(sort, 0, sort.length - 1);
System.out.print("排序後的數組為：");
for (int data : sort) {
System.out.print(data + " ");
}
}
/**
* 快速排序
* @param sort 要排序的數組
* @param start 排序的開始座標
* @param end 排序的結束座標
*/
public static void quickSort(int[] sort, int start, int end) {
// 設置關鍵數據key為要排序數組的第一個元素，
// 即第一趟排序後，key右邊的數全部比key大，key左邊的數全部比key小
int key = sort[start];
// 設置數組左邊的索引，往右移動判斷比key大的數
int i = start;
// 設置數組右邊的索引，往左移動判斷比key小的數
int j = end;
// 如果左邊索引比右邊索引小，則還有數據沒有排序
while (i < j) {
while (sort[j] > key && j > start) {
j--;
}
while (sort[i] < key && i < end) {
i++;
}
if (i < j) {
int temp = sort[i];
sort[i] = sort[j];
sort[j] = temp;
}
}
// 如果左邊索引比右邊索引要大，說明第一次排序完成，將sort[j]與key對換，
// 即保持了key左邊的數比key小，key右邊的數比key大
if (i > j) {
int temp = sort[j];
sort[j] = sort[start];
sort[start] = temp;
}
//遞歸調用
if (j > start && j < end) {
quickSort(sort, start, j - 1);
quickSort(sort, j + 1, end);
}
}
}
[java] view plain
/**
* 快速排序
*
* @param a
* @param low
* @param high
* voidTest
*/
public static void kuaisuSort(int[] a, int low, int high)
{
if (low >= high)
{
return;
}
if ((high - low) == 1)
{
if (a[low] > a[high])
{
swap(a, low, high);
return;
}
}
int key = a[low];
int left = low + 1;
int right = high;
while (left < right)
{
while (left < right && left <= high)// 左邊向右
{
if (a[left] >= key)
{
break;
}
left++;
}
while (right >= left && right > low)
{
if (a[right] <= key)
{
break;
}
right--;
}
if (left < right)
{
swap(a, left, right);
}
}
swap(a, low, right);
kuaisuSort(a, low, right);
kuaisuSort(a, right + 1, high);
}
四、插入排序
[java] view plain
package sort.insert;
/**
* 直接插入排序
* 將一個數據插入到已經排好序的有序數據中,從而得到一個新的、個數加一的有序數據
* 演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。
*/
import java.util.Random;
public class DirectMain {
public static void main(String[] args) {
Random ran = new Random();
int[] sort = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sort[i] = ran.nextInt(50);
}
System.out.print("排序前的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
directInsertSort(sort);
System.out.println();
System.out.print("排序後的數組為");
for (int i : sort) {
System.out.print(i + " ");
}
}
/**
* 直接插入排序
*
* @param sort
*/
private static void directInsertSort(int[] sort) {
for (int i = 1; i < sort.length; i++) {
int index = i - 1;
int temp = sort[i];
while (index >= 0 && sort[index] > temp) {
sort[index + 1] = sort[index];
index--;
}
sort[index + 1] = temp;
}
}
}
順便添加一份，差不多的
[java] view plain
public static void charuSort(int[] a)
{
int len = a.length;
for (int i = 1; i < len; i++)
{
int j;
int temp = a[i];
for (j = i; j > 0; j--)//遍歷i之前的數字
{
//如果之前的數字大於後面的數字，則把大的值賦到後面
if (a[j - 1] > temp)
{
a[j] = a[j - 1];
} else
{
break;
}
}
a[j] = temp;
}
}
把上面整合起來的一份寫法：
[java] view plain
/**
* 插入排序:
*
*/
public class InsertSort {
public void sort(int[] data) {
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (data[j] < data[j - 1]); j--) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
}
private void swap(int[] data, int i, int j) {
int temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
}
五、順便貼個二分搜索法
[java] view plain
package search.binary;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] sort = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
int mask = binarySearch(sort,6);
System.out.println(mask);
}
/**
* 二分搜索法，返回座標，不存在返回-1
* @param sort
* @return
*/
private static int binarySearch(int[] sort,int data){
if(data<sort[0] || data>sort[sort.length-1]){
return -1;
}
int begin = 0;
int end = sort.length;
int mid = (begin+end)/2;
while(begin <= end){
mid = (begin+end)/2;
if(data > sort[mid]){
begin = mid + 1;
}else if(data < sort[mid]){
end = mid - 1;
}else{
return mid;
}
}
return -1;
}
}
2. 昨天去阿裡面試，上來就出了一個演算法題，當時沒想出思路，現在也仍沒有思路，大家來看一下此題。
我覺得這個問題帶有更多的數學成分.
雖然我也不會證明,但是直覺感覺沒有什麼最優構造,也許可以考慮用一下蟻群演算法這類的非精確演算法來求得一個較優解.
----
剛才稍微嘗試了一下,似乎兩個三叉路口(既是你配圖那種結構)都是120°正三叉的情況非常優,正在考慮能不能證明這是最優解.
3. JAVA演算法面試題：哪位高人會做
就把演算法給你寫一下：
for(int i = 1;i<=n;i++)
for(int j = 1;j<=n;j++)
for(int k = 1;k<=n;k++)
{
if(i==j || i==k || j==k)
continue;
else
System.out.println(i*100+j*10+k);
}
4. java演算法面試題
三個for循環，第一個和第二個有啥區別?去掉一個吧
可以用迭代器remove方法，在移除的同時添加。
不知道是你記錯了還是題本身就這樣，我只想說：
寫這代碼的是二貨么？
1、每個循環的索引都是從0開始，這是什麼遍歷方式？
2、看這題的目的是想把用戶添加到相應的組里，這我就不明白了，新建一個用戶的時候就沒分配組么？那用戶的GroupId哪來的？
3、這是一個操作，難道就不會根據GroupId直接查出用戶或者組么？
這哪是優化代碼？分明是挖坑。
5. 一道數據結構的演算法面試題
推薦樓主看《編程之美——微軟技術面試心得》。如果能把這本書里一些題目的來龍去脈搞清楚，面試數據結構和演算法方面的題目時會有更強的底氣。
6. 演算法面試
我在《再談「我是怎麼招程序員」》中比較保守地說過，「問難的演算法題並沒有錯，錯的很多面試官只是在膚淺甚至錯誤地理解著面試演算法題的目的。」，今天，我想加強一下這個觀點——我反對純演算法題面試！（注意，我說的是純演算法題）圖片源Wikipedia（點擊圖片查看詞條）我再次引用我以前的一個觀點——能解演算法題並不意味著這個人就有能力就能在工作中解決問題，你可以想想，小學奧數題可能比這些題更難，但並不意味著那些奧數能手就能解決實際問題。好了，讓我們來看一個示例（這個示例是昨天在微博上的一個討論），這個題是——「找出無序數組中第2大的數」，幾乎所有的人都用了O(n)的演算法，我相信對於我們這些應試教育出來的人來說，不用排序用O(n)演算法是很正常的事，連我都不由自主地認為O(n)演算法是這個題的標准答案。我們太習慣於標准答案了，這是我國教育最悲哀的地方。（廣義的洗腦就是讓你的意識依賴於某個標准答案，然後通過給你標准答案讓你不會思考而控制你）功能性需求分析試想，如果我們在實際工作中得到這樣一個題 我們會怎麼做？我一定會分析這個需求，因為我害怕需求未來會改變，今天你叫我找一個第2大的數，明天你找我找一個第4大的數，後天叫我找一個第100大的數，我不搞死了。需求變化是很正常的事。分析完這個需求後，我會很自然地去寫找第K大數的演算法——難度一下子就增大了。很多人會以為找第K大的需求是一種「過早擴展」的思路，不是這樣的，我相信我們在實際編碼中寫過太多這樣的程序了，你一定不會設計出這樣的函數介面 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不會設計出 DestroyBaghdad(); 這樣的介面，而是設計一個DestoryCity( City& ); 的介面，而把Baghdad當成參數傳進去！所以，你應該是聲明一個叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2當成參數傳進去。這是最基本的編程方法，用數學的話來說，叫代數！最簡單的需求分析方法就是把需求翻譯成函數名，然後看看是這個介面不是很二？！（註：不要糾結於FindMaxNum()或FindMinNum()，因為這兩個函數名的業務意義很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那麼二）非功能性需求分析性能之類的東西從來都是非功能性需求，對於演算法題，我們太喜歡研究演算法題的空間和時間復雜度了。我們希望做到空間和時間雙豐收，這是演算法學術界的風格。所以，習慣於標准答案的我們已經失去思考的能力，只會機械地思考演算法之內的性能，而忽略了演算法之外的性能。如果題目是——「從無序數組中找到第K個最大的數」，那麼，我們一定會去思考用O(n)的線性演算法找出第K個數。事實上，也有線性演算法——STL中可以用nth_element求得類似的第n大的數，其利用快速排序的思想，從數組S中隨機找出一個元素X，把數組分為兩部分Sa和Sb。Sa中的元素大於等於X，Sb中元素小於X。這時有兩種情況：1）Sa中元素的個數小於k，則Sb中的第 k-|Sa|個元素即為第k大數；2） Sa中元素的個數大於等於k，則返回Sa中的第k大數。時間復雜度近似為O(n)。搞學術的nuts們到了這一步一定會歡呼勝利！但是他們哪裡能想得到性能的需求分析也是來源自業務的！我們一說性能，基本上是個人都會問，請求量有多大？如果我們的FindKthMaxNum()的請求量是m次，那麼你的這個每次都要O(n)復雜度的演算法得到的效果就是O(n*m)，這一點，是書獃子式的學院派人永遠想不到的。因為應試教育讓我們不會從實際思考了。工程式的解法根據上面的需求分析，有軟體工程經驗的人的解法通常會這樣：1）把數組排序，從大到小。2）於是你要第k大的數，就直接訪問 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然後，接下來的m次對FindKthMaxNum()的調用全是O(1)的，整體復雜度反而成了線性的。其實，上述的還不是工程式的最好的解法，因為，在業務中，那數組中的數據可能會是會變化的，所以，如果是用數組排序的話，有數據的改動會讓我重新排序，這個太耗性能了，如果實際情況中會有很多的插入或刪除操作，那麼可以考慮使用B+樹。工程式的解法有以下特點：1）很方便擴展，因為數據排好序了，你還可以方便地支持各種需求，如從第k1大到k2大的數據（那些學院派寫出來的代碼在拿到這個需求時又開始撓頭苦想了）2）規整的數據會簡化整體的演算法復雜度，從而整體性能會更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代碼變得清晰，易懂，易維護！（學院派的和STL一樣的近似O(n)復雜度的演算法沒人敢動）爭論你可能會和我有以下爭論，如果程序員做這個演算法題用排序的方式，他一定不會像你想那麼多。是的，你說得對。但是我想說，很多時候，我們直覺地思考，恰恰是正確的路。因為「排序」這個思路符合人類大腦處理問題的方式，而使用學院派的方式是反大腦直覺的。反大腦直覺的，通常意味著晦澀難懂，維護成本上升。就是一道面試題，我就是想測試一下你的演算法技能，這也扯太多了。沒問題，不過，我們要清楚我們是在招什麼人？是一個只會寫演算法的人，還是一個會做軟體的人？這個只有你自己最清楚。這個演算法題太容易誘導到學院派的思路了。是的這道「找出第K大的數」，其實可以變換為更為業務一點的題目——「我要和別的商戶競價，我想排在所有競爭對手報價的第K名，請寫一個程序，我輸入K，和一個商品名，系統告訴我應該訂多少價？（商家的所有商品的報價在一數組中）」——業務分析，整體性能，演算法，數據結構，增加需求讓應聘者重構，這一個問題就全考了。你是不是在說演算法不重要，不用學？千萬別這樣理解我，搞得好像如果面試不面，我就可以不學。演算法很重要，演算法題能鍛煉我們的思維，而且也有很多實際用處。我這篇文章不是讓大家不要去學演算法，這是完全錯誤的，我是讓大家帶著業務問題去使用演算法。問你業務問題，一樣會問到演算法題上來。小結看過這上面的分析，我相信你明白我為什麼反對純演算法面試題了。原因就是純演算法的面試題根本不能反應一個程序的綜合素質！那麼，在面試中，我們應該要考量程序員的那些綜合素質呢？我以為有下面這些東西：會不會做需求分析？怎麼理解問題的？解決問題的思路是什麼？想法如何？會不會對基礎的演算法和數據結構靈活運用？另外，我們知道，對於軟體開發來說，在工程上，難是的下面是這些挑戰：軟體的維護成本遠遠大於軟體的開發成本。軟體的質量變得越來越重要，所以，測試工作也變得越來越重要。軟體的需求總是在變的，軟體的需求總是一點一點往上加的。程序中大量的代碼都是在處理一些錯誤的或是不正常的流程。所以，對於編程能力上，我們應該主要考量程序員的如下能力：設計是否滿足對需求的理解，並可以應對可能出現的需求變化。
7. 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目
1、二維數組中的查找
具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？
8. 用Python刷面試演算法題是怎樣的體驗
以前還沒有run code功能時用py刷了一遍，不用ide，不調試，不運行，直接在編輯框寫完提交，倒也挺有樂趣，還能練白板寫碼能力。當時一百多題基本做完後正確率40%
總之不會因為用Py就沒法得到鍛煉。重要的是自律，每題盡量用自己會的最優的演算法，能常數空間就不要用線性空間，能線性時間就不要nlogn。
9. java面試演算法題一定考嗎
主要看你面試的公司是什麼類型的公司.外包公司一般考的都是基礎題,要是面試的公司有自己的項目,並且做自己的產品.就有可能考演算法題.但是大部分公司還是不考演算法的.放心吧 .哈哈
10. 面試題遞歸演算法
我來這么解釋把 當你激活了程序Foo(30) 。那麼根據程序 i=30;即不<=0 也不<=2,那麼他就走 Foo(i -1) + Foo(i - 2);
那i-1 跟 i-2 是什麼東西的呢，那就是F(29)+F(28);
同理F(29) 怎麼拆呢？。。依次照F(30)的方式下去。當遇到F(2)的時候，程序判斷 返回一個1，那麼最後由N多的1組織一步步返回，最後得到F(30)