数据结构算法面试

㈠ 面试经典数据结构和算法汇总

如果说数据结构是骨架，那么算法就是灵魂。没了骨架，灵魂没有实体寄托；没了灵魂，骨架也是个空壳。两者相辅相成，缺一不可，在开发中起到了砥柱中流的作用。

现在我对各种数据结构和算法做一总结，对比一下它们的效率

1.数据结构篇
1. 如果让你手写个栈和队列，你还会写吗？
2. 开发了那么多项目，你能自己手写个健壮的链表出来吗？
3. 下次面试若再被问到二叉树，希望你能对答如流！
4. 面试还在被红-黑树虐？看完这篇轻松搞定面试官 ！

2.排序算法篇
1. 几个经典的基础排序算法，你还记得吗？
2. 手把手教你学会希尔排序，很简单！
3. 快速排序算法到底有多快？
4. 五分钟教你学会归并排序
5. 简单说下二叉树排序
6. 学会堆排序只需要几分钟
7. 图，这个玩意儿竟然还可以用来排序！

掌握了这些经典的数据结构和算法，面试啥的基本上没什么问题了，特别是对于那些应届生来说。接下来再总结一下不同数据结构和算法的效率问题，做一下对比，这也是面试官经常问的问题。

数据结构常用操作效率对比：

常用排序算法效率的对比：

关于经典的数据结构和算法，就总结到这，本文建议收藏，利用等公交、各种排队之时提升自己。这世上天才很少，懒蛋却很多，你若对得起时间，时间便对得起你。

㈡ 数据结构面试常见问题

数据结构面试常见问题

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。下面就是我整理的数据结构面试常见问题，一起来看一下吧。

数据结构面试常见问题 篇1

数据结构与算法，这个部分的内容其实是十分的庞大，要想都覆盖到不太容易。在校学习阶段我们可能需要对每种结构，每种算法都学习，但是找工作笔试或者面试的时候，要在很短的时间内考察一个人这方面的能力，把每种结构和算法都问一遍不太现实。所以，实际的情况是，企业一般考察一些看起来很基本的概念和算法，或者是一些变形，然后让你去实现。也许看起来简单，但是如果真让你在纸上或者是计算机上快速地完成一个算法，并且设计测试案例，最后跑起来，你就会发现会很难了。这就要求我们要熟悉，并牢固掌握常用的算法，特别是那些看起来貌似简单的算法，正是这些用起来很普遍的算法，才要求我们能很扎实的掌握，在实际工作中提高工作效率。遇到复杂的算法，通过分析和扎实的基本功，应该可以很快地进行开发。

闲话少说，下面进入正题。

一.数据结构部分

1.数组和链表的区别。（很简单，但是很常考，记得要回答全面）

C++语言中可以用数组处理一组数据类型相同的数据，但不允许动态定义数组的大小，即在使用数组之前必须确定数组的大小。而在实际应用中，用户使用数组之前有时无法准确确定数组的大小，只能将数组定义成足够大小，这样数组中有些空间可能不被使用，从而造成内存空间的浪费。链表是一种常见的数据组织形式，它采用动态分配内存的形式实现。需要时可以用new分配内存空间，不需要时用将已分配的空间释放，不会造成内存空间的浪费。

从逻辑结构来看：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，即数组的大小一旦定义就不能改变。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；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）。

从内存存储来看：（静态)数组从栈中分配空间（用NEW创建的在堆中）, 对于程序员方便快速,但是自由度小；链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦.

1.从访问方式来看：数组在内存中是连续存储的，因此，可以利用下标索引进行随机访问；链表是链式存储结构，在访问元素的时候只能通过线性的方式由前到后顺序访问，所以访问效率比数组要低。

2.链表的一些操作，如链表的反转，链表存在环路的判断（快慢指针），双向链表，循环链表相关操作。

3.队列（特殊的如优先级队列），栈的应用。（比如队列用在消息队列，栈用在递归调用中）

4.二叉树的基本操作

二叉树的三种遍历方式（前序，中序，后序）及其递归和非递归实现，三种遍历方式的主要应用（如后缀表达式等）。相关操作的时间复杂度。

5.字符串相关

整数，浮点数和字符串之间的转换（atoi,atof,itoa）

字符串拷贝注意异常检查，比如空指针，字符串重叠，自赋值，字符串结束符'/0'等。

二.算法部分

1.排序算法：

排序可以算是最基本的，最常用的算法，也是笔试面试中最常被考察到的算法。最基本的冒泡排序，选择排序，插入排序要可以很快的用代码实现，这些主要考察你的实际编码能力。堆排序，归并排序，快排序，这些算法需要熟悉主要的思想，和需要注意的细节地方。需要熟悉常用排序算法的时间和空间复杂度。

各种排序算法的使用范围总结：

（1）当数据规模较小的时候，可以用简单的排序算法如直接插入排序或直接选择排序。

（2）当文件的初态已经基本有序时，可以用直接插入排序或冒泡排序。

（3）当数据规模比较大时，应用速度快的排序算法。可以考虑用快速排序。当记录随机分布的时候，快排的平均时间最短，但可能出现最坏的情况，这时候的时间复杂度是O(n^2)，且递归深度为n,所需的栈空间问O(n)。

（4）堆排序不会出现快排那样的最坏情况，且堆排序所需的辅助空间比快排要少。但这两种算法都不是稳定的，若要求排序时稳定的，可以考虑用归并排序。

（5）归并排序可以用于内排序，也可以用于外排序。在外排序时，通常采用多路归并，并且通过解决长顺串的合并，产生长的初始串，提高主机与外设并行能力等措施，以减少访问外存额次数，提高外排序的效率。

2,查找算法

能够熟练写出或者是上机编码出二分查找的程序。

3.hash算法

4.一些算法设计思想。

贪心算法，分治算法，动态规划算法，随机化算法，回溯算法等。这些可以根据具体的例子程序来复习。

5.STL

STL(Standard Template Library)是一个C++领域中，用模版技术实现的数据结构和算法库，已经包含在了C++标准库中。其中的vecor,list,stack,queue等结构不仅拥有更强大的功能，还有了更高的安全性。除了数据结构外，STL还包含泛化了的迭代器，和运行在迭代器上的各种实用算法。这些对于对性能要求不是太高，但又不希望自己从底层实现算法的应用还是很具有诱惑力的。

数据结构面试常见问题 篇2

1. 什么是数据结构？

数据结构是数据组织（存储）和操作进行检索和访问的方式。它还定义了不同数据集相互关联、建立关系和形成算法的方式。

2. 描述数据结构的类型？

列表：链接到先前或/和后续数据项的相关事物的集合。

数组：所有相同的值的集合。

Records：字段的集合，每个字段都包含来自单一数据类型的数据。

树：在分层框架中组织数据的数据结构。这种形式的数据结构遵循数据项插入、删除和修改的顺序。

表格：数据以行和列的形式保存。这些与记录相当，因为数据的结果或更改反映在整个表中。

3. 什么是线性数据结构？请举例

如果数据结构的所有元素或数据项都按顺序或线性顺序排列，则数据结构是线性的。元素以非分层方式存储，因此除了列表中的第一个和最后一个元素外，每个项目都有后继者和前驱者。数组、堆栈、字符串、队列和链表，都属于线性数据结构。

4. 数据结构有哪些应用？

数值分析、操作系统、人工智能、编译器设计、数据库管理、图形、统计分析和仿真。

5、文件结构和存储结构有什么区别？

区别在于访问的内存区域。存储结构是指计算机系统内存中的数据结构，而文件结构是指辅助存储器中的存储结构。

6、什么是多维数组？

多维数组的意思是指三维或者三维以上的数组。 三维数组具有高、宽、深的概念,或者说行、列、层的概念,即数组嵌套数组达到三维及其以上。是最常见的多维数组,由于其可以用来描述三维空间中的位置或状态而被广泛使用。

7. 什么是链表数据结构？

这是最常见的数据结构面试问题之一，面试官希望你能给出全面的答案。尝试尽可能多地解释，而不是用一句话来完成你的答案！

它是一个线性数据结构或一系列数据对象，其中元素不存储在相邻的内存位置。元素使用指针链接以形成链。每个元素都是一个单独的对象，称为节点。每个节点有两项：数据字段和对下一个节点的引用。链表中的入口点称为头。如果列表为空，则头部为空引用，最后一个节点具有对空的引用。

一个链表是一个动态的数据结构，其中节点的数量是不固定的，这样的例子有扩大和缩小需求的能力。

它适用于以下情况：

我们处理未知数量的对象或不知道列表中有多少项目；

我们需要从列表中进行恒定时间的插入/删除，就像在时间可预测性至关重要的实时计算中一样；

不需要随机访问任何元素；

该算法需要一个数据结构，无论对象在内存中的物理地址如何，都需要在其中存储对象；

我们需要在列表中间插入项目，就像在优先队列中一样；

一些实现是堆栈和队列、图形、名称目录、动态内存分配以及对长整数执行算术运算

8.什么是双向链表？请举例

它是链表的一种复杂类型（双端 LL），其中一个节点有两个链接，一个连接到序列中的下一个节点，另一个连接到前一个节点。这允许在两个方向上遍历数据元素。

举例：

带有下一个和上一个导航按钮的音乐播放列表

具有 BACK-FORWARD 访问页面的浏览器缓存

浏览器上的撤消功能

9. 为什么要做算法分析？

一个问题可以使用多种解决算法以多种方式解决。算法分析提供对算法所需资源的估计，以解决特定的计算问题。还确定了执行所需的时间和空间资源量。

算法的时间复杂度量化了算法运行所花费的时间，作为输入长度的函数。空间复杂度量化了算法占用的空间或内存量，以作为输入长度的函数运行。

;

㈢ 数据结构与算法处理面试题

1、时针走一圈，时针分针重合几次

2、N*N的方格纸,里面有多少个正方形

3、2000万个整数，找出第五十大的数字？

4、网络POI中如何试下查找最近的商家功能(提示：坐标镜像+R树)。

5、一个文件中有100万个整数，由空格分开，在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法

6、两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素？

7、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？

8、万亿级别的两个URL文件A和B，如何求出A和B的差集C(提示：Bit映射->hash分组->多文件读写效率->磁盘寻址以及应用层面对寻址的优化)

9、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？

10、海量日志数据，提取出某日访问网络次数最多的那个IP。

11、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

12、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。

13、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

14、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。

15、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？

16、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。

17、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？

18、100w个数中找出最大的100个数。

㈣ 面试准备之【数据结构】1——图

共有：邻接表，邻接矩阵

有向图独有：十字链表，边集数组  

无向图独有：邻接多重表  

一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。

设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个nxn的方阵，定义为：Arc[i][j]=1,若<vi,vj>∈E或<vi,vj>∈E,反之等于0。

可以看出，无向图的邻接矩阵是对称矩阵，要想知道某个顶点的度，其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行（或第i列）的元素之和。

在有向图的邻接矩阵中，某个顶点的出（入）度是这个顶点vi在邻接矩阵中第i 行（列）的元素之和；

        我们发现，当图中的边数相对于顶点较少时，邻接矩阵是对存储空间的极大浪费。我们可以考虑对边或弧使用链式存储的方式来避免空间浪费的问题。回忆树结构的孩子表示法，将结点存入数组，并对结点的孩子进行链式存储，不管有多少孩子，也不会存在空间浪费问题。

邻接表的创建过程如下：

1）  图中顶点用一个一维数组存储，当然也可以用单链表来存储，不过用数组可以较容易的读取顶点信息，更加方便。另外，对于顶点数组中，每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针，以便于查找该顶点的边信息。

2）  图中每个顶点vi的所有邻接点构成一个线性表，由于邻接点的个数不定，所以用单链表存储，无向图称为顶点vi的边表，有向图则称为以vi为弧尾的出边表。

从图中我们知道，顶点表的各个结点由data和firstedge两个域表示，data是数据域，存储顶点的信息。

firstedge是指针域，指向边表的第一个结点，即此顶点的第一个邻接点。

边表结点由adjvex和next两个域组成。adjvex是邻接点域，存储某顶点的邻接点在顶点表中的下标，next则存储指

向边表中下一个结点的指针，比如v1顶点与v0、v2互为邻接点，则在v1的边表中，adjvex分别为v0的0和v2的2.

如果想知道某个顶点的度，就去查找这个顶点的边表中结点的各数。

若要判断顶点vi和vj是否存在边，只需要测试顶点vi的边表adjvex中是否存在结点vj的下标就行了。

若求顶点的所有邻接点，其实就是对此顶点的边表进行遍历，得到的adjvex域对应的顶点就是邻接点。

有向图的邻接表中顶点vi的边表是指以vi 为弧尾 的弧来存储的，这样很容易就可以得到每个顶点的出度。

有时为了便于确定顶点的入度或以顶点为弧头的弧，可以建立一个有向图的逆邻接表，即对每个顶点vi都建立

一个链接为vi为弧头的表。如下图所示：

此时我们很容易就可以算出某个顶点的入度或出度是多少，判断两顶点是否存在弧也很容易实现。

对于带权值的网图，可以在边表结点定义中再增加一个weight的数据域，存储权值信息即可

对于有向图来说，邻接表是有缺陷的。关心了出度问题，想了解入度就必须要遍历整个图才能知道。反之，逆邻接表解决了入度

却不了解出度的情况。有没有可能把邻接表和逆邻接表结合起来呢？

答案是肯定的，就是把它们整合在一起。这种存储有向图的方法是：十字链表（Orthogonal List）.

我们重新定义顶点表结点结构为：   

|    data    |     firstin   |    firstout    |

其中firstin表示入边表头指针，指向该顶点的入边表中第一个结点，firstout表示出边表头指针，指向该顶点的出边表中的第一个结点。

重新定义的 边表 结点结构如下表：

|    tailvex    |    headvex    |    headlink    |    taillink    |

其中tailvex是指弧起点在顶点表的下标，headvex是指弧终点在顶点表中的下标，headlink是指入边表指针域，指向终点（弧头）相同的

下一条边，taillink是指出边表指针域，指向起点（弧尾）相同的下一条边。如果是带权值的网，还可以再增加一个weight域来存储权值。

如下图表示的十字链表：

顶点表依然是存入一个一维数组{v0,v1,v2,v3},以顶点v0来说，firstout指向的是出边表中的第一个结点v3。所以v0边表结点的headvex=3,

而tailvex其实就是当前顶点v0的下标0，由于v0只有一个出边顶点，所以headlink和taillink都是空。

这里虚线箭头的含义，其实就是逆邻接表的表示。对于v0来说，它有两条入边，分别来自顶点v1和v2。因此v0的firstin指向顶点v1的边表

结点中headvex为0的结点，虚线（1），接着由入边结点的headlink指向下一个入边顶点v2，虚线（2）。

对于顶点v1,它有一个入边顶点v2，2个出边顶点v0和v2，所以它的firstin指向顶点v2的边表结点中headvex为1的结点，虚线（3）.

十字链表的好处就是因为把邻接表和逆邻接表整合在了一起，这样既容易找到以vi为尾的弧，也容易找到以vi为头的弧，因而容易求得

顶点的出度和入度。除了结构复杂一点外，其实创建图算法的时间复杂度和邻接表是相同的，因此很好的应用在有向图中。

十字链表主要是针对有向图的存储结构进行了优化，那么对于无向图的邻接表，有没有问题呢？如果我们在无向图的应用中，关注的重点是顶点，那么邻接表是不错的选择，但如果我们更关注边的操作，比如对已访问过的边做标记，删除某一条边等操作，那就意味着需要找到这条边的两个边表结点进行操作。如下图，若要删除(v0,v2)这条边，需要对邻接表结构中右边表的两个结点进行删除，显然这是比较繁琐的。

因此，我们也仿照十字链表的方式，对边表结点的结构进行一些改造，重新定义的边表结点结构如下表：

|    ivex    |     ilink    |     jvex    |     jlink    |

其中ivex和jvex是指某条边依附的两个顶点在顶点表中的下标。ilink指向依附顶点ivex的下一条边，jlink指向依附顶点jvex的下一条边。

这就是邻接多重表结构。如上图有4个顶点和5条边，先将边表结点画出来。由于是无向图，所以ivex，jvex正反过来都可以，为了绘图

方便，都将ivex值设置的与一旁的顶点下标相同。

下面开始连线，首先连线的（1）（2）（3）（4）是将顶点的firstedge指向一条边，顶点下标要与ivex的值相同。接着，由于顶点v0的(v0,v1)边的

邻边有(v0,v3)和(v0,v2)。因此（5）（6）的连线就是满足指向下一条依附于顶点v0的边的目标，注意ilink指向的结点的jvex（ivex）一定要与它本身

的jvex（ivex）的值相同。同理，连线（7）就是指（v1,v0）这条边，它是相当于顶点v1指向（v1,v2）边后的下一条。v2有三条边依附，所以（3）之后就有

了（8）（9）。连线（10）就是顶点v3在连线（4）之后的下一条边。左图一共有5条边，所以右图有10条连线，完全符合预期。

邻接多重表与邻接表的差别， 仅仅是在于同一条边在邻接表中用两个边表结点表示，而在邻接多重表中只有一个结点 。这样对边的操作就方便

多了，若要删除左图的(v0,v2)这条边，只需要将右图的（6）（9）的链接指向改为^即可。

---- 边集数组是由两个一维数组构成。一个是存储顶点的信息；另一个是存储边的信息，这个边数组每个数据元素由一条边的起点下标（begin）、终点下标（end）和权（weight）组成。

如上图所示，边集数组关注的是边的集合，在边集数组中要查找一个顶点的度需要扫描整个边数组，效率并不高。因此它更适合对边依次

进行处理的操作，而不适合对顶点相关的操作

路径长度：路径上各活动持续时间的总和（即路径上所有权之和）。

完成工程的最短时间：从工程开始点（源点）到完成点（汇点）的最长路径称为完成工程的最短时间。

关键路径：路径长度最长的路径称为关键路径。

二分图是一类特殊的图，又称为双分图、二部图、偶图。二分图的顶点可以分成两个互斥的独立集 U 和 V 的图，使得所有边都是连结一个 U 中的点和一个 V 中的点。顶点集 U、V 被称为是图的两个部分。等价的，二分图可以被定义成图中所有的环都有偶数个顶点。可以将 U 和 V 当做一个着色：U 中所有顶点为蓝色，V 中所有顶点着绿色，每条边的两个端点的颜色不同，符合图着色问题的要求。相反的，非二分图无法被二着色

完全二分图 是一种特殊的二分图，可以把图中的顶点分成两个集合，使得第一个集合中的所有顶点都与第二个集合中的所有顶点相连。

欧拉图是指通过图（无向图或有向图）中所有边且每边仅通过一次通路，相应的回路称为欧拉回路。具有欧拉回路的图称为欧拉图（Euler Graph），具有欧拉通路而无欧拉回路的图称为半欧拉图。欧拉证明了如下定理： 一个非空连通图是欧拉图当且仅当它的每个顶点的度数都是偶数。 由此可得如下结论：一个连通图有欧拉迹当它至多有两个度数是奇数的顶点。

AOE网Activity On Edge Network：在现代化管理中，人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程，一个工程常被分为多个小的子工程，这些子工程被称为活动（Activity)，在带权有向图中若以顶点表示事件，有向边表示活动，边上的权值表示该活动持续的时间，这样的图简称为AOE网。

图的存储结构-邻接助阵和邻接表  https://blog.csdn.net/dongyanxia1000/article/details/53582186

图的存储结构-十字链表和邻接多重表 https://blog.csdn.net/dongyanxia1000/article/details/53584496

㈤ 大厂数据分析面试题，大数据结构化面试

作为程序员，你认为代码只要实现功能就可以了吗？
其实，工作2~3年后，你会陪蠢发现随着工作的深入，工作中遇到的问题会变大，处理的数据量也会变大。
一开始，我可能会耐心加班，等机器处理好了再回家，但最后，处理完这些数据通常是在深夜。
面对这样的问题，其实可以用数据结构解决。 仔细整理开发中遇到的问题，会发现很多工作中的问题，用简单的逻辑就能解决。
举个例子，你很熟悉。 如何实时统计99%的业务接口响应时间？
您可能会首先想到，每次查询时，都会按照从小到大的顺序对所有响应时间进行排序。 如果总共有1200个数据，第1188个数据将有99%的响应时间。
很明显，每次用这种方法查询都要排序，效率非常低。
但是，如果知道“堆”数据结构，两个堆就可以非常有效地解决这个问题。
因此，数据结构是提高我们程序员工作效率的利器！
另外，已经工作了2到3年的你，可能想跳槽进入大工厂。
但是，当你去面试时，你经常会碰到数据结构和算法的主题。
目前，数据结构和算法是许多知名企业面试的必考问题。
国内外各大互联网公司在面试过程中，都多少听说了一些有关数据结构和算法的主题。
而且，规模越大的公司，越重视数据结构和算法。
例如，2019年6月，阿里面试中涉及的数据结构主题：
2019年华为面试涉及的数据结构主题：
目前，许多中小企业的面试问题都涉瞎盯及数据结构知识。
其实，你会发现，即使是大小公司，为了筛选更优秀的人磨乱和才，面试问题的难度也会越来越大。
因此，数据结构是进入大厂的重要门槛。
总之，如果你想提高工作效率，进入更大的公司，数据结构和算法是你必须跨越的一道坎。
从易传传媒、亚信、奥鹏教育、程序员到架构师再到技术经理樊延欣老师，前后六年通过各种工作方式打好数据结构基础，在过程中梳理了许多心得，进行了深入思考。
和樊延欣老师一起，死战数据结构，跳过代码陷阱，尽快完成数据结构通关，有机会升职更好。
扫描堆场上的二维码，点击组，立即抢购
原价69元，限时优惠49元
老师怎么解释这门课？#
老师介绍枯燥抽象的结构规则用详细的方法映射到实际项目中。 然后尽量脱离复杂的数学基础，在许多常见的应用场合映射相关理论，降低学习者的理解门槛，使其零基础也能学习。
同时，该课程至少涵盖了50%常见互联网公司中数据结构方面的面试问题纲领，序列和栈是基础性主题，树是更高级的主题，可以理解和把握，发挥面试信心，更上一层楼
#课程介绍#
#我能得到什么？ #
1、提高编程效率和质量
熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。
2、优化能力提升
随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。
3、提高面试成功率
学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。
#使用者群组#
1、开发业务系统2年，有相关项目经验，不断重复制作业务车轮希望提高的程序员。
有2、3~5年开发经验，但基础不牢固，想改变体系结构的程序员。
3、基础扎实，需要大量用例和思考才能巩固基础的优秀毕业生/在校生。
#新课初优惠#
限时49元
(成本69 )。
每百人加价十元
第26节课，平均每课2元，持续一个月，改变报关大厂面试机会
享受七折的折扣

自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

㈥ iOS开发面试拿offer攻略之数据结构与算法篇附加安全加密

集合结构 线性结构 树形结构 图形结构

1.1、集合结构 说白了就是一个集合，就是一个圆圈中有很多个元素，元素与元素之间没有任何关系 这个很简单

1.2、线性结构 说白了就是一个条线上站着很多个人。 这条线不一定是直的。也可以是弯的。也可以是值的 相当于一条线被分成了好几段的样子 （发挥你的想象力）。 线性结构是一对一的关系

1.3、树形结构 说白了 做开发的肯定或多或少的知道 xml 解析 树形结构跟他非常类似。也可以想象成一个金字塔。树形结构是一对多的关系

1.4、图形结构 这个就比较复杂了。他呢 无穷。无边 无向（没有方向）图形机构 你可以理解为多对多 类似于我们人的交集关系

数据结构的存储

数据结构的存储一般常用的有两种 顺序存储结构 和 链式存储结构

2.1 顺序存储结构

发挥想象力啊。 举个列子。数组。1-2-3-4-5-6-7-8-9-10。这个就是一个顺序存储结构 ，存储是按顺序的 举例说明啊。 栈，做开发的都熟悉。栈是先进后出 ，后进先出的形式 对不对 ？

他的你可以这样理解， hello world 在栈里面从栈底到栈顶的逻辑依次为 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 这就是顺序存储，再比如队列 ，队列是先进先出的对吧，从头到尾 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 就是这样排对的

2.2 链式存储结构

再次发挥想象力 这个稍微复杂一点 这个图片我一直弄好 ，回头找美工问问，再贴上 例如 还是一个数组 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 链式存储就不一样了 1(地址)-2(地址)-7(地址)-4(地址)-5(地址)-9(地址)-8(地址)-3(地址)-6(地址)-10(地址)。每个数字后面跟着一个地址 而且存储形式不再是顺序 ，也就说顺序乱了，1（地址） 1 后面跟着的这个地址指向的是 2，2 后面的地址指向的是 3，3 后面的地址指向是谁你应该清楚了吧。他执行的时候是 1(地址)-2(地址)-3(地址)-4(地址)-5(地址)-6(地址)-7(地址)-8(地址)-9(地址)-10(地址)，但是存储的时候就是完全随机的。明白了？

单向链表双向链表循环链表

还是举例子。理解最重要。不要去死记硬背 哪些什么。定义啊。逻辑啊。理解才是最重要滴

3.1 单向链表

A->B->C->D->E->F->G->H . 这就是单向链表 H 是头 A 是尾 像一个只有一个头的火车一样 只能一个头拉着跑

3.2 双向链表

数组和链表区别：

数组：数组元素在内存上连续存放，可以通过下标查找元素；插入、删除需要移动大量元素，比较适用元素很少变化的情况

链表：链表中的元素在内存中不是顺序存储的，查找慢，插入、删除只需要对元素指针重新赋值，效率高

3.3 循环链表

循环链表是与单向链表一样，是一种链式的存储结构，所不同的是，循环链表的最后一个结点的指针是指向该循环链表的第一个结点或者表头结点，从而构成一个环形的链。发挥想象力 A->B->C->D->E->F->G->H->A . 绕成一个圈。就像蛇吃自己的这就是循环 不需要去死记硬背哪些理论知识。

二叉树／平衡二叉树

4.1 什么是二叉树

树形结构下,两个节点以内 都称之为二叉树 不存在大于 2 的节点 分为左子树 右子树 有顺序 不能颠倒 ，懵逼了吧，你肯定会想这是什么玩意，什么左子树右子树 ，都什么跟什么鬼？ 现在我以普通话再讲一遍，你把二叉树看成一个人 ，人的头呢就是树的根 ，左子树就是左手，右子树就是右手，左右手可以都没有（残疾嘛，声明一下，绝非歧视残疾朋友，勿怪，勿怪就是举个例子， I am very sorry ） , 左右手呢可以有一个，就是不能颠倒。这样讲应该明白了吧

二叉树有五种表现形式

1.空的树（没有节点）可以理解为什么都没 像空气一样

2.只有根节点。 （理解一个人只有一个头 其他的什么都没，说的有点恐怖）

3.只有左子树 （一个头 一个左手 感觉越来越写不下去了）

4.只有右子树

5.左右子树都有

二叉树可以转换成森林 树也可以转换成二叉树。这里就不介绍了 你做项目绝对用不到数据结构大致介绍这么多吧。理解为主, 别死记，死记没什么用

1、不用中间变量,用两种方法交换 A 和 B 的值

2、****求最大公约数

3、模拟栈操作

栈是一种数据结构，特点：先进后出 -

练习：使用全局变量模拟栈的操作

#include <stdio.h>

#include <stdbool.h>

#include <assert.h>

//保护全局变量：在全局变量前加 static 后，这个全局变量就只能在本文件中使用 static int data[1024] ;//栈最多能保存 1024 个数据

static int count = 0 ;//目前已经放了多少个数(相当于栈顶位置)

4、排序算法

选择排序、冒泡排序、插入排序三种排序算法可以总结为如下：

都将数组分为已排序部分和未排序部分。

1.选择排序将已排序部分定义在左端，然后选择未排序部分的最小元素和未排序部分的第一个元素交换。

2.冒泡排序将已排序部分定义在右端，在遍历未排序部分的过程执行交换，将最大元素交换到最右端。

3.插入排序将已排序部分定义在左端，将未排序部分元的第一个元素插入到已排序部分合适的位置。

4.1、选择排序

【选择排序】：最值出现在起始端

第 1 趟：在 n 个数中找到最小(大)数与第一个数交换位置

第 2 趟：在剩下 n-1 个数中找到最小(大)数与第二个数交换位置

重复这样的操作...依次与第三个、第四个...数交换位置

第 n-1 趟，最终可实现数据的升序（降序）排列。

4.2、冒泡排序

【冒泡排序】：相邻元素两两比较，比较完一趟，最值出现在末尾

第 1 趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第 n 个元素位置

第 2 趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第 n-1 个元素位置

…… ……

第 n-1 趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第 2 个元素位置

5、折半查找（二分查找）

折半查找：优化查找时间（不用遍历全部数据） 折半查找的原理：

1.数组必须是有序的

2.必须已知 min 和 max （知道范围）

// 已知一个有序数组, 和一个 key , 要求从数组中找到 key 对应的索引位置

字符串反转

给定字符串 " hello,world ",实现将其反转。输出结果： dlrow , olleh

序数组合并

将有序数组 {1,4,6,7,9} 和 {2,3,5,6,8,9,10,11,12} 合并为{1,2,3,4,5,6,6,7,8,9,9,10,11,12}

HASH 算法

哈希表

例：给定值是字母 a ，对应 ASCII 码值是 97，数组索引下标为 97。

这里的 ASCII 码，就算是一种哈希函数，存储和查找都通过该函数，有效地提高查找效率。

在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入" abaccdeff "，输出' b '字符( char )是一个长度为 8 的数据类型，因此总共有 256 种可能。每个字母根据其 ASCII 码值作为数组下标对应数组种的一个数字。数组中存储的是每个字符出现的次数。

查找两个子视图的共同父视图

思路:分别记录两个子视图的所有父视图并保存到数组中，然后倒序寻找,直至找到第一个不一样的父视图。

求无序数组中的中位数

中位数：当数组个数 n 为奇数时，为 (n + 1)/2 ，即是最中间那个数字；当 n 为偶数时，为 (n/2 + (n/2 + 1))/2 , 即是中间两个数字的平均数。

首先要先去了解一些几种排序算法: iOS 排序算法

思路:

1.排序算法+中位数

首先用冒泡排序、快速排序、堆排序、希尔排序等排序算法将所给数组排序，然后取出其中位数即可。

2.利用快排思想

1、简述 SSL 加密的过程用了哪些加密方法，为何这么作？

SSL 加密的过程之前有些过，此处不再赘述。

SSL 加密，在过程中实际使用了 对称加密 和 非对称加密 的结合。

主要的考虑是先使用 非对称加密 进行连接，这样做是为了避免中间人攻击秘钥被劫持，但是 非对称加密的效率比较低。所以一旦建立了安全的连接之后，就可以使用轻量的 对称加密。

2、RSA 非对称加密

对称加密[算法]在加密和解密时使用的是同一个秘钥；而[非对称加密算法]需要两个[密钥]来进行加密和解密，这两个秘钥是[公开密钥]（ public key ，简称公钥）和私有密钥（ private key ，简称私钥）。

RSA 加密

与对称加密[算法]不同，[非对称加密算法]需要两个[密钥]：[公开密钥]（ publickey ）和私有密钥（ privatekey ）。公开密钥与私有密钥是一对，如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密；如果用私有密钥对数据进行加密，那么只有用对应的公开密钥才能解密。因为加密和解密使用的是两个不同的[密钥]，所以这种算法叫作[非对称加密算法]。

RSA**** 加密原理

RSA 是常用的加密模式，其加密原理可用以下的例子进行简要的论述。

随机取两个质数

以上就是本篇所整理的，感谢观看！

㈦ iOS面试题12-数据结构算法篇

《 2018 iOS面试题系列 》

        这里没有图啊，大家可以抽象一下。

        数据结构的存储一般常用的有两种 顺序存储结构 和 链式存储结构

        发挥想象力啊。 举个列子。数组。1-2-3-4-5-6-7-8-9-10。这个就是一个顺序存储结构 ，存储是按顺序的 举例说明啊。 栈。做开发的都熟悉。栈是先进后出 ，后进先出的形式 对不对 ？！他的你可以这样理解

        hello world 在栈里面从栈底到栈顶的逻辑依次为 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 这就是顺序存储 再比如 队列 ，队列是先进先出的对吧，从头到尾 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 就是这样排对的

        再次发挥想象力 这个稍微复杂一点 这个图片我一直弄好 ，回头找美工问问，再贴上 例如 还是一个数组

        1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 链式存储就不一样了 1(地址)-2(地址)-7(地址)-4(地址)-5(地址)-9(地址)-8(地址)-3(地址)-6(地址)-10(地址)。每个数字后面跟着一个地址 而且存储形式不再是顺序 ，也就说顺序乱了，1（地址） 1后面跟着的这个地址指向的是2，2后面的地址指向的是3，3后面的地址指向是谁你应该清楚了吧。他执行的时候是 1(地址)-2(地址)-3(地址)-4(地址)-5(地址)-6(地址)-7(地址)-8(地址)-9(地址)-10(地址)，但是存储的时候就是完全随机的。明白了？！

        还是举例子。理解最重要。不要去死记硬背 哪些什么。定义啊。逻辑啊。理解才是最重要滴

二叉树有五种表现形式

       二叉树可以转换成森林 树也可以转换成二叉树。这里就不介绍了 你做项目绝对用不到

       数据结构大致介绍这么多吧。理解为主, 别死记，死记没什么用

从现在开始介绍算法啊

       二叉树这个比较麻烦 还有平衡二叉树 有点绕 如果不懂二叉树这一块 你是百分之二百看不懂的

原文链接

㈧ 经典笔试面试知识整理，数据结构与算法(代码演示)

题目描述：

在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

输入描述: array： 待查找的二维数组 target：查找的数字

输出描述:

查找到返回true，查找不到返回false

题目描述：

请实现一个函数，将漏祥一个字符串中的空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。

题目描述： 输入一个链表，从尾到头打印链表每个节点的值。

输入描述： 输入为链表的表头

输出描述： 输出为需要打印的“新链表”的表头

题目描述：

输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。

例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。

题目描述：

把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一喊搜铅个旋转，输出旋转数组的最小元素。

例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。

1、题目描述：

大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项。n<=39

2、题目描述：

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

3、题目描述：

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

4、题目描述：

我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？

1、题目描述：

输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

2、题目描述：

给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。

题目描述：

输入一个整数数组，实现一个函数来调整郑好该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。

题目描述：

用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作， 队列中的元素为int类型。

题目描述：

输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。