前端如何搞定算法面试?
前言
曾几何时,前端面试开始考一些数据结构与算法题目。
这股风气貌似是字节跳动带起来的,我认为这是好事,因为这会促使更多的前端不再把自己当成切图仔,而是真正的程序员。
字节跳动的面试跟国外公司面试很像,像Google、Facebook其实不太分前后端,都是软件工程师。
我认为这也是正确的职位设定。前端和后端一样需要深入学习数据结构与算法,否则技术之路不会走得太远(走管理,混关系这条路暂且不讨论)。随便举一些前端知识点吧!
前端里的数据结构
如果不了解栈,那么 js 函数堆栈的机制能彻底搞清楚?你能把所有的函数递归用栈改写吗?能理解函数调用过程中的空间复杂度吗?
如果不了解队列,能理解 js 异步中的 task queue吗?
如果不了解链表,能理解 js 的引用类型、指针、原型链吗?
如果不了解字典, 写的 js 代码里该不会都是 if else?
如果不了解树,如何遍历json里的每个字段?如何渲染树插件?如何处理城市级联?
前端跨界
上面说的这些还都是最简单的数据结构知识,当你哪天发现纯前端一抓一大把,毫无差异化竞争力,这时候你可能想做前端里懂后端的,前端里懂机器学习的,前端里懂业务的,一旦你跳出浏览器,就会发现外面世界好大,一些更神奇的数据结构与算法也都冒出来了。
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自然语言处理将文字变为数字,用到了哈希。
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tensorflow 里的图优化,知识图谱,图数据库,有限状态机里的图……
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如果你想从数据中找到最大的几个数,你不会再傻傻地把所有数据排序,而是会用堆来计算。
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利用分治构建决策树。
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……
随着前端的不断发展,我认为计算机科学和软件工程的底层技术(比如数据结构与算法)会越来越受到前端的重视。而前端圈也会因此变得越来越技术,越来越专业。
那么回到标题,我们该如何搞定算法面试呢?刷题是关键!
正好从朋友那薅到一份《2021最新版数据结构与算法⾯试题⼿册》,硬着头皮全部啃完了,不直接看答案,先自己思考,不然很容易忘记,实在不会的看题解,看看别人的解题方法。做完了之后总结思路和常见套路。
1.哈希
- 请说⼀说,Java中的HashMap的⼯作原理是什么?
- 介绍⼀下,什么是Hashmap?
- 讲⼀讲,如何构造⼀致性哈希算法。
- 请谈⼀谈,hashCode() 和equals() ⽅法的重要性体现在什么地⽅?
2.⼆叉树
- 求⼆叉树的最⼤深度
- 求⼆叉树的最⼩深度
- 求⼆叉树中节点的个数
- 求⼆叉树中叶⼦节点的个数
- 求⼆叉树中第k层节点的个数
- 判断⼆叉树是否是平衡⼆叉树
- 判断⼆叉树是否是完全⼆叉树
- 两个⼆叉树是否完全相同
- 翻转⼆叉树or镜像⼆叉树
- 两个⼆叉树是否互为镜像
- 求两个⼆叉树的最低公共祖先节点
3.链表
- 谈⼀谈,bucket如果⽤链表存储,它的缺点是什么?
- 有⼀个链表,奇数位升序偶数位降序,如何将链表变成升序?
- 如何反转单链表
- 现在有⼀个单向链表,谈⼀谈,如何判断链表中是否出现了环
- 随机链表的复制
4.数组
- 写⼀个算法,可以将⼀个⼆维数组顺时针旋转90度。
- ⼀个数组,除⼀个元素外其它都是两两相等,求那个元素?
- 找出数组中和为S的⼀对组合,找出⼀组就⾏
- 求⼀个数组中连续⼦向量的最⼤和
- 寻找⼀数组中前K个最⼤的数
5.排序
- ⽤Java写⼀个冒泡排序?
- 介绍⼀下,排序都有哪⼏种⽅法?请列举出来
- 介绍⼀下,归并排序的原理是什么?
- 介绍⼀下,堆排序的原理是什么?
- 谈⼀谈,如何得到⼀个数据流中的中位数
- 你知道哪些排序算法,这些算法的时间复杂度分别是多少,解释⼀下快排?
6.堆与栈
- 请你解释⼀下,内存中的栈(stack)、堆(heap) 和静态区(static area) 的⽤法。
- 说⼀说,heap和stack有什么区别。
- 最⼩的k个数
- 滑动窗⼝最⼤值
- 丑数前
- 前K个⾼频元素
- 有效的括号
- 最⼩栈
- 柱状图中最⼤的矩形
7.⾼级算法
- 请你讲讲LRU算法的实现原理?
- 为什么要设计 后缀表达式,有什么好处?
- 请你设计⼀个算法,⽤来压缩⼀段URL?
- 谈⼀谈,id全局唯⼀且⾃增,如何实现?
- 最后⼀个单词的⻓度
8.动态规划
- 斐波那契数
- 不同路径
- 爬楼梯
- 零钱兑换
- 打家劫舍
- 编辑距离