面试10大算法汇总＋常见题目解答

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英文版的面试10大算法汇总日最高访问量已高达4,318次。这说明总结程序员面试算法有实际意义，比读算法书更有效。下面是中文版的10大算法汇总＋有代表性的题目汇总。这些概念是专门为面试准备的，因为日常编程中我们很少会自己去写一个链表或者做一个图，也不会经常使用没有效率的递归。

以下用Java角度解释面试常见的算法和数据结构：字符串，链表，树，图，排序，递归 vs. 迭代，动态规划，位操作，概率问题，排列组合，以及一些需要寻找规律的题目。

1. 字符串和数组

首先需要注意的是和C++不同，Java字符串不是char数组。没有IDE代码自动补全功能，应该记住下面的这些常用的方法。

toCharArray() //获得字符串对应的char数组
Arrays.sort()  //数组排序
Arrays.toString(char[] a) //数组转成字符串
charAt(int x) //获得某个索引处的字符
length() //字符串长度
length //数组大小
substring(int beginIndex) 
substring(int beginIndex, int endIndex)
Integer.valueOf() //string to integer
String.valueOf() /integer to string　

字符串和数组本身很简单，但是相关的题目需要更复杂的算法来解决。比如说动态规划，搜索，等等。

经典题目： Evaluate Reverse Polish Notation, Longest Palindromic Substring, Word Break, Word Ladder.

2. 链表

在Java中，链表的实现非常简单，每个节点Node都有一个值val和指向下个节点的链接next。

class Node {
    int val;
    Node next;
  
    Node(int x) {
        val = x;
        next = null;
    }
}

链表两个著名的应用是栈Stack和队列Queue。在Java标准库都都有实现，一个是Stack,另一个是LinkedList(Queue是它实现的接口)。

经典题目： Add Two Numbers, Reorder List, Linked List Cycle, Copy List with Random Pointer.

3. 树

这里的树通常是指二叉树，每个节点都包含一个左孩子节点和右孩子节点，像下面这样：

class TreeNode{
    int value;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
}

下面是与树相关的一些概念：
二叉搜索树：左结点 <= 中结点 <= 右结点
平衡 vs. 非平衡：平衡二叉树中，每个节点的左右子树的深度相差至多为1（1或0）。
满二叉树（Full Binary Tree）：除叶子节点以为的每个节点都有两个孩子。
完美二叉树（Perfect Binary Tree）：是具有下列性质的满二叉树：所有的叶子节点都有相同的深度或处在同一层次，且每个父节点都必须有两个孩子。
完全二叉树（Complete Binary Tree）：二叉树中，可能除了最后一个，每一层都被完全填满，且所有节点都必须尽可能想左靠。

经典题目：Binary Tree Preorder Traversal , Binary Tree Inorder Traversal, Binary Tree Postorder Traversal,Word Ladder.

4. 图

图相关的问题主要集中在深度优先搜索（depth first search）和广度优先搜索（breath first search）。深度优先搜索很简单，广度优先要注意使用queue. 下面是一个简单的用队列Queue实现广度优先搜索。

public class GraphTest {
    public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){
        if(root.val == x)
            System.out.println("find in root");
  
        Queue queue = new Queue();
        root.visited = true;
        queue.enqueue(root);
  
        while(queue.first != null){
            GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue();
            for(GraphNode n: c.neighbors){
  
                if(!n.visited){
                    System.out.print(n + " ");
                    n.visited = true;
                    if(n.val == x)
                        System.out.println("Find "+n);
                    queue.enqueue(n);
                }
            }
        }
    }
}

5. 排序

下面是不同排序算法的时间复杂度，你可以去wiki看一下这些算法的基本思想。

Algorithm	Average Time	Worst Time	Space
冒泡排序(Bubble sort)	n^2	n^2	1
选择排序(Selection sort)	n^2	n^2	1
插入排序(Insertion sort)	n^2	n^2
快速排序(Quick sort)	n log(n)	n^2
归并排序(Merge sort)	n log(n)	n log(n)	depends

* 另外还有BinSort, RadixSort和CountSort 三种比较特殊的排序。

经典题目： Mergesort, Quicksort, InsertionSort.

6. 递归 vs. 迭代

对程序员来说，递归应该是一个与生俱来的思想（a built-in thought），可以通过一个简单的例子来说明。

问题：

有n步台阶，一次只能上1步或2步，共有多少种走法。

步骤1:找到走完前n步台阶和前n-1步台阶之间的关系。

为了走完n步台阶，只有两种方法：从n-1步台阶爬1步走到或从n-2步台阶处爬2步走到。如果f(n)是爬到第n步台阶的方法数，那么f(n) = f(n-1) + f(n-2)。

步骤2: 确保开始条件是正确的。

f(0) = 0;
f(1) = 1;

public static int f(int n){
    if(n <= 2) return n;
    int x = f(n-1) + f(n-2);
    return x;
}

递归方法的时间复杂度是指数级，因为有很多冗余的计算：

f(5)
f(4) + f(3)
f(3) + f(2) + f(2) + f(1)
f(2) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)
f(1) + f(0) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)

直接的想法是将递归转换为迭代：

public static int f(int n) {
    if (n <= 2){
        return n;
    }
  
    int first = 1, second = 2;
    int third = 0;
    for (int i = 3; i <= n; i++) {
        third = first + second;
        first = second;
        second = third;
    }
    return third;
}

这个例子迭代花费的时间更少，你可能复习一个两者的区别Recursion vs Iteration。

7. 动态规划

动态规划是解决下面这些性质类问题的技术：

一个问题可以通过更小子问题的解决方法来解决，或者说问题的最优解包含了其子问题的最优解
有些子问题的解可能需要计算多次
子问题的解存储在一张表格里，这样每个子问题只用计算一次
需要额外的空间以节省时间

爬台阶问题完全符合上面的四条性质，因此可以用动态规划法来解决。

public static int[] A = new int[100];
  
public static int f3(int n) {
    if (n <= 2)
        A[n]= n;
  
    if(A[n] > 0)
        return A[n];
    else
        A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once!
    return A[n];
}

8. 位操作

常用位操作符：

OR (\|)	AND (&)	XOR (^)	Left Shift (<<)	Right Shift (>>)	Not (~)
1\|0=1	1&0=0	1^0=1	0010<<2=1000	1100>>2=0011	~1=0

用一个题目来理解这些操作－

获得给定数字n的第i位：(i从0计数并从右边开始)

public static boolean getBit(int num, int i){
    int result = num & (1<<i);
  
    if(result == 0){
        return false;
    }else{
        return true;
}

例如，获得数字10的第2位：

i=1, n=10
1<<1= 10
1010&10=10
10 is not 0, so return true;

9. 概率问题

解决概率相关的问题通常需要先分析问题，下面是一个这类问题的简单例子：

一个房间里有50个人，那么至少有两个人生日相同的概率是多少？（忽略闰年的事实，也就是一年365天）

计算某些事情的概率很多时候都可以转换成先计算其相对面。在这个例子里，我们可以计算所有人生日都互不相同的概率，也就是：365/365 * 364/365 * 363/365 * … * (365-49)/365，这样至少两个人生日相同的概率就是1 – 这个值。

public static double caculateProbability(int n){
    double x = 1; 
  
    for(int i=0; i<n; i++){
        x *=  (365.0-i)/365.0;
    }
  
    double pro = Math.round((1-x) * 100);
    return pro/100;
}

1	`calculateProbability(50) =` `0.97`

10. 排列组合

组合和排列的区别在于次序是否关键。

11. 其他类型的题目

主要是不能归到上面10大类的。需要寻找规律，然后解决问题的。

经典题目: Reverse Integer

更新记录

算法汇总会不算更新，同时偶尔我会面试Google, Facebook, Amazon, Microsoft等等比较有名的公司，面经也会分享在这里。欢迎收藏本页。

微博：http://www.weibo.com/programcreek

12/06/2013 – 添加 “Add Two Numbers”, “Binary Tree Traversal(pre/in/post-order)”, “Find Single Number”，”Word Break”，”Reorder List”，”Edit Distance”, ” Reverse Integer”
12/14/2013 – 添加 “Copy List with Random Pointer”, “Evaluate Reverse Polish Notation”, “Word Ladder”.

引用：
1. Binary tree
2. Introduction to Dynamic Programming
3. UTSA Dynamic Programming slides
4. Birthday paradox
5. Cracking the Coding Interview: 150 Programming InterviewQuestions and Solutions, Gayle Laakmann McDowell
5. Counting sort
6. 感谢伯乐在线－敏敏的翻译
7. Top 10 Algorithms for Coding Interview