我岂能忍!面试官居然用数据结构和算法“羞辱”我
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了我岂能忍!面试官居然用数据结构和算法“羞辱”我相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如果大家是因为标题而进来,那我实话告诉你吧,真事!以后我会分享数据结构与算法相关的文章。为什么要学数据结构与算法,我总结了如下几点:
锻炼思维和问题处理能力
提高代码效率
大厂面试必备
情怀(大学没认真学)
基础知识复习
虽然作为一名Java程序员来说,学数据结构与算法的目的不是为了搞学术研究,但是其基础知识和概念还是要过一些的。
逻辑结构:
集合结构
线性结构
树形结构
图形结构
物理结构:
顺序存储结构
链式存储结构
逻辑结构是面向问题的,而物理结构就是面向计算机的,其基本的目标
算法的五个基本特性:
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
算法设计的要求:
正确性
可读性
健壮性
时间效率高和存储量低
首先,时间复杂度的计算公式为:T(n)=O(f(n)),这种表示法称为:大O符号表示法。
T(n)表示语句总的执行次数,而n表示问题的规模,因为语句总的执行次数是与问题的规模有关系的,因此它俩可以用函数表示。
首先来看一个例子,来看看我们是如何推导出时间复杂度的。
int i=0;
int j=0;
while (i<n){
i++;
j=i;
}
首先第一行代码会被执行1次
第二行代码会被执行1次
第三行代码中的n就是问题的规模
而i<n会被执行n次
i++会被执行n次
j=i会被执行n次
执行次数 |
函数阶 |
非正式术语 |
---|---|---|
12 | O(1) |
常数阶 |
2n+3 | O(n) |
线性阶 |
3n²+2n+1 | O(n2) |
平方阶 |
5log2n+20 | O(logn) |
对数阶 |
2n+3nlog2n+19 | O(nlogn) |
nlogn阶 |
6n3+2n2+3n+4 | O(n3) |
立方阶 |
2n | O(2n) |
指数阶 |
另外,还有平均时间复杂度、最坏时间复杂度等概念。
n所占存储空间的函数。
int i=1;
int j=2;
int m=i+j;
int[] m = new int[n];
数组、链表、栈、队列
-
用一块连续的内存存储:空间利用率低,内存要求比较高 -
查询简单,增加和删除困难:从头部插入(后面所有元素向后搬移)和删除(后面所有元素向前搬移)效率低 -
按索引随机访问效率高,为O(1) ,从数组首地址向后偏移即可 -
数组的大小是固定的,不能进行动态扩展
由一系列结点组成,结点可以动态生成
结点包括两部分:数据和指向下一个结点的指针
查询慢,插入删除快
占用不连续空间(不能随机访问,只能从头到尾遍历),空间利用率高
操作 |
数组 |
链表 |
随机访问 |
O(1) |
O(n) |
头部插入元素 |
O(n) |
O(1) |
头部删除元素 |
O(n) |
O(1) |
尾部插入元素 |
O(1) |
O(1) |
尾部删除元素 |
O(1) |
O(1) |
栈的应用场景-十进制数转二进制数
十进制数转二进制数的算法:
每次除以2,其余数入栈,商如果为0则结束,不为0则继续除以2,依次类推。
结束后,将栈中元素全部出栈,即为所求的二进制数。
用Java代码实现如下:
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
public void ten2Two(int x){
int a = x/2;
int b = x%2;
// 入栈
stack.push(b);
if(a!=0){
ten2Two(a);
}else{
// 求解结束,所有元素出栈
Iterator<Integer> iterator = stack.iterator();
while (iterator.hasNext()){
System.out.print(stack.pop());
}
}
}
关于数据结构与算法的入门知识就讲到这里吧,为什么呢?因为我要赶紧去刷题啦!下一篇文章-树。
以上是关于我岂能忍!面试官居然用数据结构和算法“羞辱”我的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
面试官又整新活,居然问我for循环用i++和++i哪个效率高?