08 2015 档案
摘要：
题目：请完成一个函数，输入一个二叉树，该函数输出它的镜像。例如下图所示，左图是原二叉树，而右图则是该二叉树的镜像。我们可以先序遍历原二叉树的每个节点，如果遍历到的结点有子结点，就交换它的两个子结点。当交换完所有非叶子结点的左右子结点之后，就得到了树的镜像。
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题目：请完成一个函数，输入一个二叉树，该函数输出它的镜像。例如下图所示，左图是原二叉树，而右图则是该二叉树的镜像。我们可以先序遍历原二叉树的每个节点，如果遍历到的结点有子结点，就交换它的两个子结点。当交换完所有非叶子结点的左右子结点之后，就得到了树的镜像。
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摘要：题目：输入两棵二叉树A和B，判断B是不是A的子结构。例如下图中的两棵二叉树，由于A中有一部分子树的结构和B是一样的，因此B是A的子结构。要查找树A中是否存在和树B结构一样的子树，我们可以分成两步：Step1.在树A中找到和B的根结点的值一样的结点R；Step2.判断树A中以R为根结点的子树是不是包含和树B一样的结构。很明显，这是一个递归的过程。
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题目：输入两棵二叉树A和B，判断B是不是A的子结构。例如下图中的两棵二叉树，由于A中有一部分子树的结构和B是一样的，因此B是A的子结构。要查找树A中是否存在和树B结构一样的子树，我们可以分成两步：Step1.在树A中找到和B的根结点的值一样的结点R；Step2.判断树A中以R为根结点的子树是不是包含和树B一样的结构。很明显，这是一个递归的过程。
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摘要：这也是一道出镜率极高的面试题，我相信很多童鞋都会很眼熟，就像于千万人之中遇见不期而遇的人，没有别的话可说,唯有轻轻地问一声:“哦,原来你也在这里? ”题目：输入两个递增排序的链表，合并这两个链表并使新链表中的结点仍然是按照递增排序的。例如输入下图中的链表1和链表2，则合并之后的升序链表如链表3所示。
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这也是一道出镜率极高的面试题，我相信很多童鞋都会很眼熟，就像于千万人之中遇见不期而遇的人，没有别的话可说,唯有轻轻地问一声:“哦,原来你也在这里? ”题目：输入两个递增排序的链表，合并这两个链表并使新链表中的结点仍然是按照递增排序的。例如输入下图中的链表1和链表2，则合并之后的升序链表如链表3所示。
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摘要：题目：定义一个函数，输入一个链表的头结点，反转该链表并输出反转后链表的头结点。由于题目并没有要求必须原地反转，因此可以借助外部空间实现。这里可以将单链表储存为数组，然后按照数组的索引逆序进行反转。但是，此方式比较浪费空间，而且需要两次遍历，效率不占优势。
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题目：定义一个函数，输入一个链表的头结点，反转该链表并输出反转后链表的头结点。由于题目并没有要求必须原地反转，因此可以借助外部空间实现。这里可以将单链表储存为数组，然后按照数组的索引逆序进行反转。但是，此方式比较浪费空间，而且需要两次遍历，效率不占优势。
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摘要：题目：输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾结点是倒数第1个结点。例如一个链表有6个结点，从头结点开始它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个结点是值为4的结点。
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题目：输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾结点是倒数第1个结点。例如一个链表有6个结点，从头结点开始它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个结点是值为4的结点。
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摘要：题目：输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半部分。例如有以下一个整数数组：12345，经过调整后应该为：15342、13542、13524等等。
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题目：输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半部分。例如有以下一个整数数组：12345，经过调整后应该为：15342、13542、13524等等。
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摘要：题目：给定单向链表的头指针和一个结点指针，定义一个函数在O(1)时间删除该结点。在单向链表中删除一个结点，最常规的做法无疑是从链表的头结点开始，顺序遍历查找要删除的结点，并在链表中删除该结点。这种思路由于需要顺序查找，时间复杂度自然就是O(n)。是不是一定需要得到被删除的结点的前一个结点呢？答案是否定的。
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题目：给定单向链表的头指针和一个结点指针，定义一个函数在O(1)时间删除该结点。在单向链表中删除一个结点，最常规的做法无疑是从链表的头结点开始，顺序遍历查找要删除的结点，并在链表中删除该结点。这种思路由于需要顺序查找，时间复杂度自然就是O(n)。是不是一定需要得到被删除的结点的前一个结点呢？答案是否定的。
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摘要：题目：输入数字n，按顺序打印出从1最大的n位十进制数。比如输入3，则打印出1、2、3一直到最大的3位数即999。最容易想到的办法是先求出最大的n位数，然后用一个循环从1开始逐个打印。初看之下好像没有问题，但是其并没有考虑大数问题，有可能即使用整型(int)或长整型(long)都会溢出。
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题目：输入数字n，按顺序打印出从1最大的n位十进制数。比如输入3，则打印出1、2、3一直到最大的3位数即999。最容易想到的办法是先求出最大的n位数，然后用一个循环从1开始逐个打印。初看之下好像没有问题，但是其并没有考虑大数问题，有可能即使用整型(int)或长整型(long)都会溢出。
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摘要：题目：实现函数double Power(doublebase, int exponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。在.NET Framework提供的BCL中，Math类实现了一个Pow方法，例如要求2的三次方，可以通过以下代码实现，double result = Math.Pow(2, 3);本题就是要实现一个类似于该Pow方法的功能。
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题目：实现函数double Power(doublebase, int exponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。在.NET Framework提供的BCL中，Math类实现了一个Pow方法，例如要求2的三次方，可以通过以下代码实现，double result = Math.Pow(2, 3);本题就是要实现一个类似于该Pow方法的功能。
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摘要：题目：请实现一个函数，输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。例如把9表示成二进制是1001，有2位是1。因此如果输入9，该函数输出2。一个基本的思路：先判断整数二进制表示中最右边一位是不是1。接着把输入的整数右移一位，此时原来处于从右边数起的第二位被移到最右边了，再判断是不是1。这样每次移动一位，直到整个整数变成0为止。
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题目：请实现一个函数，输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。例如把9表示成二进制是1001，有2位是1。因此如果输入9，该函数输出2。一个基本的思路：先判断整数二进制表示中最右边一位是不是1。接着把输入的整数右移一位，此时原来处于从右边数起的第二位被移到最右边了，再判断是不是1。这样每次移动一位，直到整个整数变成0为止。
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摘要：题目：写一个函数，输入n，求斐波那契（Fibonacci）数列的第n项。很多C/C++/C#/Java语言教科书在讲述递归函数的时候，大多都会用Fibonacci作为例子，因此我们会对这种解法烂熟于心。但是，上述递归的解法有很严重的效率问题，通过求解第10项的调用过程图来分析，在这棵树中有很多结点是重复的，而且重复的结点数会随着n的增大而急剧增加，这意味计算量会随着n的增大而急剧增大。
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题目：写一个函数，输入n，求斐波那契（Fibonacci）数列的第n项。很多C/C++/C#/Java语言教科书在讲述递归函数的时候，大多都会用Fibonacci作为例子，因此我们会对这种解法烂熟于心。但是，上述递归的解法有很严重的效率问题，通过求解第10项的调用过程图来分析，在这棵树中有很多结点是重复的，而且重复的结点数会随着n的增大而急剧增加，这意味计算量会随着n的增大而急剧增大。
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摘要：题目：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。我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组，而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。在排序的数组中我们可以用二分查找法实现O(logn)的查找。
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题目：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。我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组，而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。在排序的数组中我们可以用二分查找法实现O(logn)的查找。
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摘要：题目：用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数appendTail和deleteHead，分别完成在队列尾部插入结点和在队列头部删除结点的功能。原文是使用C++结合模板实现的定义，这里我们采用C#结合泛型来实现这个队列的定义，我们要实现的就是两个方法：AppendTail与DeleteHead
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题目：用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数appendTail和deleteHead，分别完成在队列尾部插入结点和在队列头部删除结点的功能。原文是使用C++结合模板实现的定义，这里我们采用C#结合泛型来实现这个队列的定义，我们要实现的就是两个方法：AppendTail与DeleteHead
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摘要：题目：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}，则重建出如下图所示的二叉树并输出它的头结点。
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题目：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}，则重建出如下图所示的二叉树并输出它的头结点。
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摘要：题目：输入一个链表的头结点，从尾到头反过来打印出每个结点的值。到解决这个问题肯定要遍历链表。遍历的顺序是从头到尾的顺序，可输出的顺序却是从尾到头。也就是说第一个遍历到的结点最后一个输出，而最后一个遍历到的结点第一个输出。这就是典型的“后进先出”，我们可以用栈实现这种顺序。
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题目：输入一个链表的头结点，从尾到头反过来打印出每个结点的值。到解决这个问题肯定要遍历链表。遍历的顺序是从头到尾的顺序，可输出的顺序却是从尾到头。也就是说第一个遍历到的结点最后一个输出，而最后一个遍历到的结点第一个输出。这就是典型的“后进先出”，我们可以用栈实现这种顺序。
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摘要：题目：请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20"。例如输入“We are happy.”，则输出“We%20are%20happy.”。在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格、'#'等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在'%'后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。
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题目：请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20"。例如输入“We are happy.”，则输出“We%20are%20happy.”。在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格、'#'等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在'%'后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。
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摘要：题目：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。例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7，则返回true；如果查找数字5，由于数组不含有该数字，则返回false。
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题目：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。例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7，则返回true；如果查找数字5，由于数组不含有该数字，则返回false。
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摘要：题目：设计一个类，我们只能生成该类的一个实例。只能生成一个实例的类是实现了Singleton（单例）模式的类型。由于设计模式在面向对象程序设计中起着举足轻重的作用，在面试过程中很多公司都喜欢问一些与设计模式相关的问题。在常用的模式中，Singleton是唯一一个能够用短短几十行代码完整实现的模式。因此，写一个Singleton的类型是一个很常见的面试题。
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题目：设计一个类，我们只能生成该类的一个实例。只能生成一个实例的类是实现了Singleton（单例）模式的类型。由于设计模式在面向对象程序设计中起着举足轻重的作用，在面试过程中很多公司都喜欢问一些与设计模式相关的问题。在常用的模式中，Singleton是唯一一个能够用短短几十行代码完整实现的模式。因此，写一个Singleton的类型是一个很常见的面试题。
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摘要：
排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
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排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
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摘要：
哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
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哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
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摘要：
只要你打开电脑，就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD，甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等，都要涉及到查找。当然，在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一，也是许多程序中最耗时的一部分，查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此，本篇讨论一些查找方法。
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只要你打开电脑，就会涉及到查找技术。如炒股软件中查股票信息、硬盘文件中找照片、在光盘中搜DVD，甚至玩游戏时在内存中查找攻击力、魅力值等数据修改用来作弊等，都要涉及到查找。当然，在互联网上查找信息就更加是家常便饭。查找是计算机应用中最常用的操作之一，也是许多程序中最耗时的一部分，查找方法的优劣对于系统的运行效率影响极大。因此，本篇讨论一些查找方法。
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摘要：
图的最重要的应用之一就是在交通运输和通信网络中寻找最短路径。例如在交通网络中经常会遇到这样的问题：两地之间是否有公路可通；在有多条公路可通的情况下，哪一条路径是最短的等等。这就是带权图中求最短路径的问题，此时路径的长度不再是路径上边的数目总和，而是路径上的边所带权值的和。
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图的最重要的应用之一就是在交通运输和通信网络中寻找最短路径。例如在交通网络中经常会遇到这样的问题：两地之间是否有公路可通；在有多条公路可通的情况下，哪一条路径是最短的等等。这就是带权图中求最短路径的问题，此时路径的长度不再是路径上边的数目总和，而是路径上的边所带权值的和。
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