代碼面試需要知道的8種數(shù)據(jù)結構(附面試題及答案鏈接)

譯者按:搞定面試,不要急著刷題,先弄懂什么是數(shù)據(jù)結構!

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  • 原文:The top data structures you should know for your next coding interview
  • 譯者:Fundebug

為了保證可讀性,本文采用意譯而非直譯。另外,本文版權歸原作者所有,翻譯僅用于學習。

代碼面試需要知道的8種數(shù)據(jù)結構(附面試題及答案鏈接)

1976年,一個瑞士計算機科學家寫一本書《Algorithms + Data Structures = Programs》。即:算法 + 數(shù)據(jù)結構 = 程序。40多年過去了,這個等式依然成立。

很多代碼面試題都要求候選者深入理解數(shù)據(jù)結構,不管你來自大學計算機專業(yè)還是編程培訓機構,也不管你有多少年編程經(jīng)驗。有時面試題會直接提到數(shù)據(jù)結構,比如“給我實現(xiàn)一個二叉樹”,然而有時則不那么明顯,比如“統(tǒng)計一下每個作者寫的書的數(shù)量”。

什么是數(shù)據(jù)結構?

數(shù)據(jù)結構是計算機存儲、組織數(shù)據(jù)的方式。對于特定的數(shù)據(jù)結構(比如數(shù)組),有些操作效率很高(讀某個數(shù)組元素),有些操作的效率很低(刪除某個數(shù)組元素)。程序員的目標是為當前的問題選擇最優(yōu)的數(shù)據(jù)結構。

為什么我們需要數(shù)據(jù)結構?

數(shù)據(jù)是程序的核心要素,因此數(shù)據(jù)結構的價值不言而喻。無論你在寫什么程序,你都需要與數(shù)據(jù)打交道,比如員工工資、股票價格、雜貨清單或者電話本。在不同場景下,數(shù)據(jù)需要以特定的方式存儲,我們有不同的數(shù)據(jù)結構可以滿足我們的需求。

8種常用數(shù)據(jù)結構

  1. 數(shù)組
  2. 隊列
  3. 鏈表
  4. 前綴樹
  5. 哈希表

1. 數(shù)組

數(shù)組(Array)大概是最簡單,也是最常用的數(shù)據(jù)結構了。其他數(shù)據(jù)結構,比如棧和隊列都是由數(shù)組衍生出來的。

下圖展示了1個數(shù)組,它有4個元素:

代碼面試需要知道的8種數(shù)據(jù)結構(附面試題及答案鏈接)
每一個數(shù)組元素的位置由數(shù)字編號,稱為下標或者索引(index)。大多數(shù)編程語言的數(shù)組第一個元素的下標是0。

根據(jù)維度區(qū)分,有2種不同的數(shù)組:

  • 一維數(shù)組(如上圖所示)
  • 多維數(shù)組(數(shù)組的元素為數(shù)組)
數(shù)組的基本操作
  • Insert - 在某個索引處插入元素
  • Get - 讀取某個索引處的元素
  • Delete - 刪除某個索引處的元素
  • Size - 獲取數(shù)組的長度
常見數(shù)組代碼面試題
  • 查找數(shù)組中第二小的元素
  • 查找第一個沒有重復的數(shù)組元素
  • 合并2個排序好的數(shù)組
  • 重新排列數(shù)組中的正數(shù)和負數(shù)

2. 棧

撤回,即Ctrl+Z,是我們最常見的操作之一,大多數(shù)應用都會支持這個功能。你知道它是怎么實現(xiàn)的嗎?答案是這樣的:把之前的應用狀態(tài)(限制個數(shù))保存到內(nèi)存中,最近的狀態(tài)放到第一個。這時,我們需要棧(stack)來實現(xiàn)這個功能。

棧中的元素采用LIFO (Last In First Out),即后進先出。

下圖的棧有3個元素,3在最上面,因此它會被第一個移除:

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棧的基本操作
  • Push?—?在棧的最上方插入元素
  • Pop?— 返回棧最上方的元素,并將其刪除
  • isEmpty?—?查詢棧是否為空
  • Top?—?返回棧最上方的元素,并不刪除
常見的棧代碼面試題
  • 使用棧計算后綴表達式
  • 使用棧為棧中的元素排序
  • 檢查字符串中的括號是否匹配正確

3. 隊列

隊列(Queue)與棧類似,都是采用線性結構存儲數(shù)據(jù)。它們的區(qū)別在于,棧采用LIFO方式,而隊列采用先進先出,即FIFO(First in First Out)。

下圖展示了一個隊列,1是最上面的元素,它會被第一個移除:

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隊列的基本操作
  • Enqueue?—?在隊列末尾插入元素
  • Dequeue?—?將隊列第一個元素刪除
  • isEmpty?—?查詢隊列是否為空
  • Top?—?返回隊列的第一個元素
常見的隊列代碼面試題
  • 使用隊列實現(xiàn)棧
  • 倒轉(zhuǎn)隊列的前K個元素
  • 使用隊列將1到n轉(zhuǎn)換為二進制

4. 鏈表

鏈表(Linked List)也是線性結構,它與數(shù)組看起來非常像,但是它們的內(nèi)存分配方式、內(nèi)部結構和插入刪除操作方式都不一樣。

鏈表是一系列節(jié)點組成的鏈,每一個節(jié)點保存了數(shù)據(jù)以及指向下一個節(jié)點的指針。鏈表頭指針指向第一個節(jié)點,如果鏈表為空,則頭指針為空或者為null。

鏈表可以用來實現(xiàn)文件系統(tǒng)、哈希表和鄰接表。

下圖展示了一個鏈表,它有3個節(jié)點:

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鏈表分為2種:

  • 單向鏈表
  • 雙向鏈表
鏈表的基本操作
  • InsertAtEnd?—?在鏈表結尾插入元素
  • InsertAtHead?—?在鏈表開頭插入元素
  • Delete?—?刪除鏈表的指定元素
  • DeleteAtHead?—?刪除鏈表第一個元素
  • Search?—?在鏈表中查詢指定元素
  • isEmpty?—?查詢鏈表是否為空
常見的隊列代碼面試題
  • 倒轉(zhuǎn)1個鏈表
  • 檢查鏈表中是否存在循環(huán)
  • 返回鏈表倒數(shù)第N個元素
  • 移除鏈表中的重復元素

5. 圖

圖(graph)由多個節(jié)點(vertex)構成,節(jié)點之間闊以互相連接組成一個網(wǎng)絡。(x, y)表示一條邊(edge),它表示節(jié)點x與y相連。邊可能會有權值(weight/cost)。

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圖分為兩種:

  • 無向圖
  • 有向圖

在編程語言中,圖有可能有以下兩種形式表示:

  • 鄰接矩陣(Adjacency Matrix)
  • 鄰接表(Adjacency List)

遍歷圖有兩周算法

  • 廣度優(yōu)先搜索(Breadth First Search)
  • 深度優(yōu)先搜索(Depth First Search)
常見的圖代碼面試題
  • 實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索
  • 實現(xiàn)深度優(yōu)先搜索
  • 檢查圖是否為樹
  • 統(tǒng)計圖中邊的個數(shù)
  • 使用Dijkstra算法查找兩個節(jié)點之間的最短距離

6. 樹

樹(Tree)是一個分層的數(shù)據(jù)結構,由節(jié)點和連接節(jié)點的邊組成。樹是一種特殊的圖,它與圖最大的區(qū)別是沒有循環(huán)。

樹被廣泛應用在人工智能和一些復雜算法中,用來提供高效的存儲結構。

下圖是一個簡單的樹以及與樹相關的術語:

代碼面試需要知道的8種數(shù)據(jù)結構(附面試題及答案鏈接)
樹有很多分類:

  • N叉樹(N-ary Tree)
  • 平衡樹(Balanced Tree)
  • 二叉樹(Binary Tree)
  • 二叉查找樹(Binary Search Tree)
  • 平衡二叉樹(AVL Tree)
  • 紅黑樹(Red Black Tree)
  • 2-3樹(2–3 Tree)

其中,二叉樹和二叉查找樹是最常用的樹。

常見的樹代碼面試題
  • 計算樹的高度
  • 查找二叉平衡樹中第K大的元素
  • 查找樹中與根節(jié)點距離為k的節(jié)點
  • 查找二叉樹中某個節(jié)點所有祖先節(jié)點

7. 前綴樹

前綴樹(Prefix Trees或者Trie)與樹類似,用于處理字符串相關的問題時非常高效。它可以實現(xiàn)快速檢索,常用于字典中的單詞查詢,搜索引擎的自動補全甚至IP路由。

下圖展示了“top”, “thus”和“their”三個單詞在前綴樹中如何存儲的:

代碼面試需要知道的8種數(shù)據(jù)結構(附面試題及答案鏈接)

單詞是按照字母從上往下存儲,“p”, “s”和“r”節(jié)點分別表示“top”, “thus”和“their”的單詞結尾。

常見的樹代碼面試題
  • 統(tǒng)計前綴樹表示的單詞個數(shù)
  • 使用前綴樹為字符串數(shù)組排序

8. 哈希表

哈希(Hash)將某個對象變換為唯一標識符,該標識符通常用一個短的隨機字母和數(shù)字組成的字符串來代表。哈希可以用來實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)結構,其中最常用的就是哈希表(hash table)。

哈希表通常由數(shù)組實現(xiàn)。

哈希表的性能取決于3個指標:

  • 哈希函數(shù)
  • 哈希表的大小
  • 哈希沖突處理方式

下圖展示了有數(shù)組實現(xiàn)的哈希表,數(shù)組的下標即為哈希值,由哈希函數(shù)計算,作為哈希表的鍵(key),而數(shù)組中保存的數(shù)據(jù)即為值(value)
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<img style="width:30%;" src="./code-interview-data-structure/hash_table.png" />

常見的哈希表代碼面試題
  • 查找數(shù)組中對稱的組合
  • 確認某個數(shù)組的元素是否為另一個數(shù)組元素的子集
  • 確認給定的數(shù)組是否互斥

參考

  • Fundebug博客 - Node.js面試題之2017
  • Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面試基礎知識(一)
  • Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面試基礎知識(二)
  • Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面試基礎知識(三)
  • GeeksforGeeks

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