数据结构与算法数据结构基础知识总结(面试考点)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构与算法数据结构基础知识总结(面试考点)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据结构

1. 数组和链表的区别?

  1. 逻辑结构上来看,数组必须实现定于固定的长度,不能适应数据动态增减的情况,即数组的大小一旦定义就不能改变。当数据增加是,可能超过原先定义的元素的个数;当数据减少时,造成内存浪费;链表动态进行存储分配,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。

  2. 内存存储的角度看;数组从栈中分配空间(用new则在堆上创建),对程序员方便快速,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。

  3. 从访问方式类看,数组在内存中是连续的存储,因此可以利用下标索引进行访问;链表是链式存储结构,在访问元素时候只能够通过线性方式由前到后顺序的访问,所以访问效率比数组要低。

2. 简述快速排序过程

[!NOTE]
掌握所有常见的排序算法的手写实现,以及复杂度相关细节知识。

  1. 选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,

  2. 通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的元素值均比基准元素值小。另一部分记录的元素值比基准值大。

  3. 此时基准元素在其排好序后的正确位置

  4. 然后分别对这两部分记录用同样的方法继续进行排序,直到整个序列有序。

3. 各类排序算法对比(熟练掌握)

技术图片

3.1 时间复杂度来说

  1. 平方阶(O(n2))排序
      各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序;

  2. 线性对数阶(O(nlog2n))排序
      
    快速排序、堆排序和归并排序;

  3. O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。
    希尔排序
  4. 线性阶(O(n))排序
      基数排序,此外还有桶、箱排序。

说明:

  1. 当原表有序或基本有序时,直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数,时间复杂度可降至O(n);

  2. 而快速排序则相反,当原表基本有序时,将蜕化为冒泡排序,时间复杂度提高为O(n2);

  3. 原表是否有序,对简单选择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。

3.2 稳定性

[!NOTE]
排序算法的稳定性:若待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序,这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的;若经排序后,记录的相对次序发生了改变,则称该算法是不稳定的。

3.2.1 稳定的排序算法

冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

3.2.2 不是稳定的排序算法

选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

3.3 选择排序算法准则

一般而言,需要考虑的因素有以下四点:

设待排序元素的个数为n.

  1. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序序。

  2. 当n较大,内存空间允许,且要求稳定性:归并排序

  3. 当n较小,可采用直接插入或直接选择排序。

    直接插入排序:当元素分布有序,直接插入排序将大大减少比较次数和移动记录的次数。

    直接选择排序 :元素分布有序,如果不要求稳定性,选择直接选择排序

  4. 一般不使用或不直接使用传统的冒泡排序。

  5. 基数排序
    它是一种稳定的排序算法,但有一定的局限性:
  • 关键字可分解。
  • 记录的关键字位数较少,如果密集更好
  • 如果是数字时,最好是无符号的

4. 解决哈希冲突的方法(面试重点)

[!NOTE]
需要对HashTable的底层实现有深入的理解,知道哈希冲突的产生原因和解决方法。

哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。

1) 线性探测法

2) 平方探测法

3) 伪随机序列法

4) 拉链法

5. B树(了解)

[!NOTE]
如果对数据库有了解的话,该知识点需要深入理解。

根据B类树的特点,构造一个多阶的B类树,然后在尽量多的在结点上存储相关的信息,保证层数尽量的少,以便后面我们可以更快的找到信息,磁盘的I/O操作也少一些,而且B类树是平衡树,每个结点到叶子结点的高度都是相同,这也保证了每个查询是稳定的。

B树和B+树的区别,以一个m阶树为例。

  1. 关键字的数量不同;B+树中分支结点有m个关键字,其叶子结点也有m个,其关键字只是起到了一个索引的作用,但是B树虽然也有m个子结点,但是其只拥有m-1个关键字。

  2. 存储的位置不同;B+树中的数据都存储在叶子结点上,也就是其所有叶子结点的数据组合起来就是完整的数据,但是B树的数据存储在每一个结点中,并不仅仅存储在叶子结点上。

  3. 分支结点的构造不同;B+树的分支结点仅仅存储着关键字信息和儿子的指针(这里的指针指的是磁盘块的偏移量),也就是说内部结点仅仅包含着索引信息。

  4. 查询不同;B树在找到具体的数值以后,则结束,而B+树则需要通过索引找到叶子结点中的数据才结束,也就是说B+树的搜索过程中走了一条从根结点到叶子结点的路径。

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