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    数据结构面试经典问题汇总及答案_数据结构基础面试题

    1.数组和链表的区别,请详细解释。 从逻辑结构来看: a) 数组必须事先定义固定的长度(元素个数),不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时,可能超出原先定义的元素个数;当数据减少时,造成内存浪费;数组可以根据下标直接存取。 b) 链表动态地进行存储分配,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。(数组中插入、删除数据项时,需要移动其它数据项,非常繁琐)链表必须根据next指针找到下一个元素 从内存存储来看: a) (静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但是自由度小 b) 链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦 从上面的比较可以看出,如果需要快速访问数据,很少或不插入和删除元素,就应该用数组;相反, 如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。

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    【地铁上的面试题】--基础部分--数据结构与算法--排序和搜索算法

    排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列,而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列,便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集,而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法,用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序,提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息,如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说,理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法,也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法,可以提高编程能力,优化算法设计,并在实际应用

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    堆排序原理及其实现(C++)

    我们知道简单选择排序的时间复杂度为O(n^2),熟悉各种排序算法的朋友都知道,这个时间复杂度是很大的,所以怎样减小简单选择排序的时间复杂度呢?简单选择排序主要操作是进行关键字的比较,所以怎样减少比较次数就是改进的关键。简单选择排序中第i趟需要进行n-i次比较,如果我们用到前面已排好的序列a[1...i-1]是否可以减少比较次数呢?答案是可以的。举个例子来说吧,A、B、C进行比赛,B战胜了A,C战胜了B,那么显然C可以战胜A,C和A就不用比了。正是基于这种思想,有人提出了树形选择排序:对n个记录进行两两比较,然后在([n/2]向上取整)个较小者之间在进行两两比较,如此重复,直到选出最小记录。但是这种排序算法需要的辅助空间比较多,所以威洛姆斯(J . Willioms)在1964年提出了另一种选择排序,这就是下面要谈的堆排序。

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    领券