常见算法笔试或面试题
算法工程师面试题
算法工程师面试题第一篇：算法工程师面试题之一——搜索算法搜索算法是计算机科学中非常重要的一个领域，它涉及到如何高效地在大规模的数据集中查找指定的信息。
在大数据时代，搜索算法的优化和应用成为了很多企业以及互联网公司非常关注的问题。
作为一名算法工程师，熟悉各种搜索算法以及它们的优化策略非常重要。
在搜索算法中，最常见的就是线性搜索算法。
这种算法的思想很简单，就是逐个地比较目标值和每个元素，如果找到相等的元素则返回其索引，如果搜索完整个数据集都没有找到相等的元素，则返回-1。
然而，线性搜索算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小，这意味着随着数据集的增大，搜索所需的时间也会线性增长，效率较低。
为了提高搜索的效率，人们提出了很多优化的搜索算法。
其中最著名的就是二分查找算法，也称为折半查找算法。
二分查找算法的前提是数据集必须是有序的，它通过每次将数据集分成两半来进行搜索。
如果目标值等于中间元素，则返回其索引；如果目标值小于中间元素，则在左半部分继续搜索；如果目标值大于中间元素，则在右半部分继续搜索。
通过不断缩小搜索范围，二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是数据集的大小。
相比于线性搜索算法，二分查找算法具有更高的效率。
除了二分查找算法，还有其他一些高效的搜索算法，比如哈希查找算法、树状数组、布隆过滤器等。
这些算法在不同的场景下有着不同的应用，选择合适的算法可以大幅度提高搜索效率。
在实际的面试过程中，除了对搜索算法有深入的了解，算法工程师还需要具备一定的编程能力。
面试官可能会出一些编程题目，要求面试者用代码实现某种搜索算法。
因此，平时要多加练习，掌握搜索算法的实现和优化技巧。
总而言之，搜索算法是算法工程师面试的重要内容之一。
面试者需要熟悉各种搜索算法以及它们的应用场景，同时还要具备一定的编程能力。
只有在理论和实践上都能够熟练掌握搜索算法，才能在面试中给出令人满意的答案。
第二篇：算法工程师面试题之二——排序算法排序算法是计算机科学中最基本的算法之一，它涉及到对一组数据按照一定的顺序进行排列。
算法工程师岗位常见面试题目汇总
SGD,Momentum,Adagard,Adam原理L1不可导的时候该怎么办Sigmoid函数特性讲一下PCA拟牛顿法的原理编辑距离交叉熵公式LR公式逻辑回归怎么实现多分类什么是支持向量机，SVM与LR的区别？监督学习和无监督学习的区别朴素贝叶斯法的要求是？SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核？训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？你用的模型，最有挑战性的项目SVM的作用，基本实现原理SVM使用对偶计算的目的是什么，如何推出了的，手写推导SVM的物理意义是什么数据集的分类问题（从数据的大小、特征、是否有缺失）如果数据有问题，怎么处理分层抽样的适用范围LR和线性回归的区别生成模型和判断模型基本形式，有哪些？核函数的种类和应用场景分类算法列一下有多少中？应用场景SVM核函数的选择核函数的作用SVM为什么使用对偶函数求解ID3,C4.5,CART三种决策树的区别Loss Function有哪些，怎么用线性回归的表达式，损失函数协同过滤中的算法怎么细分HMM隐马模型的参数估计方法是？Bootstrap方法是什么？如何防止过拟合？对应时间序列的数据集如何进行交叉验证？正负样本不平衡的解决办法，评价指标的参数价值？迁移学习数据不平衡怎么办？生成模型和判别模型的区别特征选择怎么做怎么防止过拟合ID3树用什么指标选择特征特征工程的问题Tensorflow的工作原理Tensorflow中interactivesession和session的区别梯度消失循环神经网络为什么好？什么是RNN模型不收敛的原因有哪些？Relu比sigmoid的效果好在哪里？神经网络中权重共享的是？神经网络激活函数？深度学习中，微调已有成熟模型，再基于新数据，修改最后几层神经网络权值，为什么？神经网络中的权重共享是？GRU结构图Attention机制的作用Seq2Seq模型介绍什么是dropoutLSTM每个门的计算公式梯度消失，梯度爆炸的问题AdamAttention机制RNN梯度消失问题，为什么LSTM和GRU可以解决此问题GAN网络的思想神经网络为什么用交叉熵LSTM的cell示意图和计算公式批量梯度下降法BGDCNN为什么比DNN在图像识别上更好RNN和LSTM内部结构的不同。
算法岗位求职笔试题目大全
算法岗位求职笔试题目大全算法岗位求职笔试题目已知二叉树的前序中序求后序，还有问已知中序后序能否确定一棵二叉树。
2. 冒泡排序算法的结束条件是什么。
3. 集合关系是一个____的集合。
线性结构的关系是_____的关系。
树形结构的关系是_____的关系。
图形结构的关系是_____的关系。
4. 一个二分查找序列，问关键字的比较次数。
5. (1) 给了三张数据表，画出三张数据表的E-R图，可能就是标出主键外键即可。
(2) 插入数据库的SQL语句。
(3) 更新语句的SQL语句。
(4) 选择给定范围的数据(价格大于1000小于3000),并且按照价格逆序排列。
6. ISO网络模型和TCP/IP的网络层对应关系。
答案：应用层、表示层、会话层对应应用层，传输层对应传输层，网络层对应网络层，数据链路曾、物理层对应网络接口层。
7. 多线程多进程的一些基础知识。
8. 死锁的来源，原因，及解决方法。
第1页共5页1.规律：1 13 15 17 _ 1913 115 135 _ 163-1 0 4 22 _ 1182. 从12个乒乓球中找出一个不知道轻重的乒乓球。
3. 飞机加油的问题。
附加题：(java)1. 子类父类继承的问题。
2. 实现线程的几种方式：继承Thread类，实现Runable接口，Timer等等。
3. 问一个try,catch,finally的问题，finally里面的语句是必须执行的，知道这个就可以了。
4. servlet的生命周期。
京东算法应聘笔试题1、数据结构若一颗二叉树的前序遍历为a,e,b,d,c后序遍历为b,c,d,e,a，则根节点的孩子节点( )A:只有eB:有e,bC:有e,cD:不确定解析：先序遍历的首结点一定是根，所以，a是整个树的根。
假设a的左右孩子分别是a.left、a.right，同时，以a.left为根的子树称为，以a.right为根的子树称为，则整个树的前序遍历是：a a.left a.right整个树的后序遍历是： a.left a.right a对照aebdc和bcdea，得：a.left：e：b,c,d：NULLa.right：NULL即，a只有左孩子e。
算法面试经典100题
算法面试经典100题算法面试是计算机领域的重要环节，经典的算法问题往往能够考验求职者的解决问题的能力和思维属性。
在这里，我们将介绍100道经典的算法面试题，让你在面试中迎刃而解。
字符串：1. 判断一个字符串是否为回文字符串。
2. 给定一个字符串，求出其中出现次数最多的字符和出现的次数。
3. 实现一个函数，将字符串中的空格替换为"%20"。
4. 判断一个字符串是否与另一个字符串的字符种类和数量相同。
5. 找出一个字符串中出现次数为1的字符。
数组和矩阵：6. 寻找数组中的最大值和最小值。
7. 给定一个有序数组，实现两数之和。
8. 给定一个数组和一个目标值，找出数组中两数之和等于目标值的下标。
9. 给定一个有序数组和一个目标值，找出目标值在数组中第一次出现的下标。
10. 给定一个二维矩阵和一个目标值，找出目标值在矩阵中的位置。
链表：11. 反转链表。
12. 删除链表中的重复节点。
13. 找到链表的中间节点。
14. 找到链表的倒数第k个节点。
15. 判断链表是否为回文链表。
树：16. 实现二叉查找树，并对其进行插入和查找操作。
17. 实现二叉查找树的前序、中序和后序遍历。
18. 实现二叉查找树的广度优先遍历。
19. 判断两棵二叉树是否相同。
20. 判断一棵二叉树是否为平衡二叉树。
图：21. 判断一张图是否为二分图。
22. 实现拓扑排序。
23. 实现最短路径算法（如Dijkstra算法）。
24. 实现最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）。
25. 实现图的遍历（如深度优先遍历和广度优先遍历）。
排序和查找：26. 实现冒泡排序。
27. 实现快速排序。
28. 实现选择排序。
29. 实现插入排序。
30. 实现归并排序。
31. 实现希尔排序。
32. 实现堆排序。
33. 实现计数排序。
34. 实现基数排序。
35. 实现查找算法（如二分查找和哈希查找）。
动态规划：36. 实现斐波那契数列。
算法岗位面试题
算法岗位面试题
在算法岗位的面试中，你可能会遇到各种类型的问题，这些问题旨在测试你的算法设计、数据结构知识以及问题解决能力。
以下是一些常见的问题示例：
1. 编程问题：这些问题通常会要求你编写一段代码来解决某个具体问题，例如排序、搜索、二分查找、图论问题等。
2. 算法分析问题：这些问题可能要求你分析某个算法的时间复杂度、空间复杂度或者复杂度界。
3. 数据结构问题：面试官可能会问关于常见数据结构（如数组、链表、树、图等）的问题，或者关于如何实现特定数据结构的问题。
4. 系统设计问题：这些问题可能要求你设计一个系统来解决某个问题，例如设计一个搜索引擎、社交网络或电子商务平台。
5. 数据库问题：面试官可能会问关于数据库设计和查询优化的问题，例如如何设计一个高效的数据存储系统或如何优化查询性能。
6. 系统编程问题：这些问题可能要求你编写代码来操作系统级功能，例如文件系统操作、多线程编程或网络编程。
7. 概率和统计问题：面试官可能会问关于概率和统计的问题，例如计算某个事件的概率或解释某个统计方法的意义。
8. 数学问题：这些问题可能涉及数学概念，例如线性代数、微积分或离散概率论。
9. 逻辑推理问题：这些问题可能要求你根据给定的信息进行逻辑推理，例如解决逻辑谜题或解释某个逻辑定理。
10. 问题解决技巧问题：这些问题可能测试你的问题解决技巧，例如如何解决一个复杂的问题或如何找到一个问题的解决方案。
请注意，这只是一部分可能的面试问题示例，具体的问题会根据具体的岗位和面试官的要求而有所不同。
在准备面试时，建议复习相关的算法和数据结构知识，练习编写代码和解决各种类型的问题，以提高你的面试表现。
算法常见面试题
算法常见面试题
1.反转字符串：编写一个算法，将输入的字符串反转过来。
2.寻找最大值和最小值：编写一个算法，找到一个整数数组中的最大值和最小值。
3.斐波那契数列：编写一个算法，生成斐波那契数列的前n项。
4.判断字符串是否为回文串：编写一个算法，判断给定的字符串是否为回文串。
5.二分查找：编写一个算法，使用二分查找在一个有序数组中查找给定的目标值。
6.判断两个字符串是否为变位词：编写一个算法，判断给定的两个字符串是否为变位词。
7.阶乘计算：编写一个算法，计算给定整数n的阶乘。
8.找出重复元素：编写一个算法，找出给定整数数组中出现次数超过一次的元素。
9.链表反转：编写一个算法，反转一个单向链表。
10.快速排序：编写一个算法，对给定的整数数组进行快速排序。
算法工程师面试题
算法工程师面试题算法工程师是一项专业技术职位，负责开发、优化和实施各种算法和数据结构。
在算法工程师的面试过程中，经常会遇到各种各样的面试题，旨在考察面试者的算法和编程能力。
下面将介绍一些常见的算法工程师面试题。
一、递归与迭代递归与迭代是算法中重要的概念。
请你举一个具体的例子来说明递归和迭代的区别，并分析在什么情况下递归更适合使用，什么情况下迭代更适合使用。
二、时间复杂度与空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。
请你分别解释时间复杂度和空间复杂度，并给出一个具体的例子来说明它们的应用。
三、动态规划动态规划是解决一类优化问题的常用方法。
请你选择一个实际问题，并使用动态规划的思想来解决该问题。
详细说明问题的解决思路和算法流程。
四、图算法图算法是处理图结构的重要算法，用于解决诸如最短路径、最小生成树等问题。
请你选择一个具体的图算法，例如Dijkstra算法或Kruskal算法，并解释其原理和实现步骤。
五、排序算法排序是处理数据的常见操作，有多种不同的排序算法。
请你选择一个排序算法，例如快速排序或归并排序，并详细解释其原理和具体实现过程。
六、数据结构数据结构是算法的基础，对于算法工程师来说非常重要。
请你选择一个常见的数据结构，例如数组、链表或树，并解释其定义、操作和应用场景。
七、算法设计请你设计一个算法，解决以下问题：给定一个整数数组，找出数组中和为给定值的两个数，并返回这两个数的索引。
八、算法优化请你分析以下代码片段的时间复杂度，并给出优化的建议：```for i in range(n):for j in range(n):if i < j:// do something```以上是一些常见的算法工程师面试题，通过回答这些问题，可以有效评估面试者的算法和编程能力。
在准备面试时，建议多做练习，加强对算法和数据结构的理解和掌握。
祝您面试顺利！。
算法岗面试题
算法岗面试题一、问题描述在算法岗面试中，经常会遇到各种类型的算法问题。
这些问题旨在测试面试者的编程能力和解决问题的思维能力。
以下是一些常见的算法岗面试题，供大家参考和学习。
二、排序算法在排序算法中，我们需要将一组数据按照一定的规则进行排序。
下面介绍几种常见的排序算法。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单且常用的排序算法。
它通过比较相邻的元素并交换位置，直到整个序列有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
2. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将序列分成小于基准和大于基准的两部分，然后分别对两部分进行递归排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序算法。
它将序列划分成两个子序列，然后分别对子序列进行排序，最后将两个有序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
4. 插入排序插入排序是一种简单且直观的排序算法。
它将序列分为已排序和未排序两部分，然后逐个将未排序元素插入到已排序部分的适当位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
三、查找算法在查找算法中，我们需要在一组数据中找到目标元素的位置或者判断该元素是否存在。
以下介绍几种常见的查找算法。
1. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法。
它要求被查找的序列是有序的，并通过不断缩小查找范围来逐步接近目标元素。
二分查找的时间复杂度为O(logn)。
2. 线性查找线性查找是一种简单的查找算法。
它从头到尾依次遍历序列中的每一个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个序列。
线性查找的时间复杂度为O(n)。
四、动态规划算法动态规划算法常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
以下是动态规划算法的一些应用场景。
1. 最长公共子序列最长公共子序列是指两个序列中都存在的最长的子序列。
通过动态规划算法，我们可以求解最长公共子序列的长度和具体的子序列内容。
2. 背包问题背包问题是指在给定的一些物品中选择一些装入背包，使得背包的总价值最大或总重量最小。
C笔试题算法
C笔试题算法在编程面试中，C语言是最常见的编程语言之一。
C语言是一种通用的、高级的编程语言，广泛应用于系统软件和应用软件的开发中。
下面是一些可能出现在C编程笔试中的常见算法题目，以帮助大家准备面试：1. 判断一个数是否是素数题目描述：给定一个整数n，判断它是否是素数。
如果是素数，返回1；否则，返回0。
思路：一个数若为素数，则它只能被1和自身整除，所以我们只需要从2开始遍历到n-1，检查n是否能被任何一个数整除即可。
```cint isPrime(int n) {if(n <= 1) {return 0;}for(int i = 2; i < n; i++) {if(n % i == 0) {return 0;}}return 1;}```2. 计算斐波那契数列的第n项题目描述：斐波那契数列由0和1开始，后面的每一项都是前面两项的和。
给定一个整数n，计算斐波那契数列的第n项的值。
思路：使用递归或循环的方式计算斐波那契数列的第n项。
使用递归的方式：```cint fibonacci(int n) {if(n <= 1) {return n;}return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2);}```使用循环的方式：```cint fibonacci(int n) {int prev = 0;int curr = 1;for(int i = 2; i <= n; i++) {int temp = curr;curr += prev;prev = temp;}return curr;}```3. 判断一个字符串是否是回文字符串题目描述：给定一个字符串，判断它是否是回文字符串。
回文字符串是指正读和反读都一样的字符串。
思路：我们可以使用两个指针分别指向字符串的起始和末尾，然后不断地比较两个指针所指向的字符是否相等，直到两个指针相遇。
```cint isPalindrome(char* s) {int len = strlen(s);int start = 0;int end = len - 1;while(start < end) {if(s[start++] != s[end--]) {return 0;}}return 1;}```4. 找出数组中的两个数使得它们的和等于目标值题目描述：给定一个整数数组和一个目标值target，找出数组中和为目标值的两个数的索引。
常见算法笔试题
常见算法笔试题常见算法算法与数据结构是⾯试考察的重中之重，也是⽇后刷题时需要着重训练的部分。
简单的总结⼀下，⼤约有这些内容：算法 - Algorithms1、排序算法：快速排序、归并排序、计数排序2、搜索算法：回溯、递归、剪枝技巧3、图论：最短路、最⼩⽣成树、⽹络流建模4、动态规划：背包问题、最长⼦序列、计数问题5、基础技巧：分治、倍增、⼆分、贪⼼数据结构 - Data Structures1、数组与链表：单/双向链表、跳舞链2、栈与对列3、树与图：最近公共祖先、并查集4、哈希表5、堆：⼤/⼩根堆、可并堆6、字符串：字典树、后缀树递归与迭代的区别递归（recursion）：递归常被⽤来描述以⾃相似⽅法重复事物的过程，在数学和计算机科学中，指的是在函数定义中使⽤函数⾃⾝的⽅法。
（A调⽤A ）迭代（iteration）：重复反馈过程的活动，每⼀次迭代的结果会作为下⼀次迭代的初始值。
（A重复调⽤B）递归是⼀个树结构，从字⾯可以其理解为重复“递推”和“回归”的过程，当“递推”到达底部时就会开始“回归”，其过程相当于树的深度优先遍历。
迭代是⼀个环结构，从初始状态开始，每次迭代都遍历这个环，并更新状态，多次迭代直到到达结束状态。
# 理论上递归和迭代时间复杂度⽅⾯是⼀样的，但实际应⽤中（函数调⽤和函数调⽤堆栈的开销）递归⽐迭代效率要低。
链接：https:///p/32bcc45efd32来源：简书算法的时间复杂度和空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是⽤来评价算法效率⾼低的2个标准。
时间复杂度：就是说执⾏算法需要消耗的时间长短，越快越好。
⽐如你在电脑上打开计算器，如果⼀个普通的运算要消耗1分钟时间，那谁还会⽤它呢，还不如⾃⼰⼝算呢。
空间复杂度：就是说执⾏当前算法需要消耗的存储空间⼤⼩，也是越少越好。
本来计算机的存储资源就是有限的，如果你的算法总是需要耗费很⼤的存储空间，这样也会给机器带来很⼤的负担。
时间复杂度的计算表⽰⽅法我们⼀般⽤“⼤O符号表⽰法”来表⽰时间复杂度：T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化的因⼦，f(n)是复杂度具体的算法。
算法工程师笔试题
算法工程师笔试题在计算机科学领域中，算法工程师是一个关键的角色。
他们负责设计和开发高效、可靠的算法，解决各种复杂的问题。
算法工程师的任务包括分析问题、设计算法、优化算法等。
他们在解决实际问题时，通常需要结合理论和实践的知识，不断迭代优化算法，以达到最佳性能。
为了能够成为一名优秀的算法工程师，笔试是一个必不可少的环节。
本文将为您介绍一些常见的算法工程师笔试题目，并提供相应的解答。
1. 排序算法题目给定一个数组，实现对其进行升序排序。
请描述一个你熟悉的排序算法，并给出相应的代码。
解答:一个常见的排序算法是快速排序。
其基本思想是通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。
以下是快速排序的示例代码（使用C++语言实现）：```cppvoid quickSort(int arr[], int low, int high) {if (low < high) {int i = low, j = high, pivot = arr[low]; while (i < j) {while (i < j && arr[j] >= pivot) { j--;}if (i < j) {arr[i++] = arr[j];}while (i < j && arr[i] <= pivot) { i++;}if (i < j) {arr[j--] = arr[i];}}arr[i] = pivot;quickSort(arr, low, i - 1);quickSort(arr, i + 1, high);}}```2. 图算法题目给定一个有向图，请实现一个算法，判断该图中是否存在环。
解答:判断有向图中是否存在环可以使用拓扑排序。
拓扑排序是对有向图的顶点进行排序，使得对任意两个顶点u和v，如果存在一条从u指向v的边，则u在排序中必位于v之前。
算法面试测试题及答案
算法面试测试题及答案一、选择题1. 在二叉树中，若某节点的左子树为空，则该节点的右子树也一定为空，这种二叉树被称为：A. 完全二叉树B. 满二叉树C. 堆D. 二叉搜索树答案：D2. 以下哪种排序算法的时间复杂度为O(nlogn)？A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 插入排序答案：C二、简答题1. 请简述什么是递归，并给出一个递归算法的例子。
答案：递归是一种在函数内部调用自身的编程技巧。
它通常用于解决可以分解为相似子问题的问题。
一个典型的递归算法例子是计算阶乘的函数：```pythondef factorial(n):if n == 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)```2. 描述快速排序算法的基本思想及其时间复杂度。
答案：快速排序是一种分治策略的排序算法。
基本思想是选择一个元素作为“基准”（pivot），然后将数组分为两部分，一部分包含所有小于基准的元素，另一部分包含所有大于基准的元素。
这个过程称为分区（partitioning）。
之后，递归地对这两部分进行快速排序。
快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下（例如数组已经排序或所有元素相同）时间复杂度为O(n^2)。
三、编程题1. 编写一个函数，实现对一个整数列表进行排序，并返回排序后的列表。
答案：```pythondef sort_list(nums):return sorted(nums)```2. 实现一个函数，判断一个链表是否为回文结构。
答案：```pythonclass ListNode:def __init__(self, x):self.val = xself.next = Nonedef is_palindrome(head):if not head or not head.next:return Truemid = get_mid(head)prev, slow = None, midwhile slow and slow.next:prev = midmid = mid.nextslow = slow.next.nextprev.next = reverse_list(mid)return is_symmetric(head, reverse_list(mid))def get_mid(head):fast, slow = head, headwhile fast and fast.next:fast = fast.next.nextslow = slow.nextreturn slowdef reverse_list(head):prev, curr = None, headwhile curr:next_temp = curr.nextcurr.next = prevprev = currcurr = next_tempreturn prevdef is_symmetric(l1, l2):while l1 and l2:if l1.val != l2.val:return Falsel1 = l1.nextl2 = l2.nextreturn True```请注意，以上代码仅为示例，实际编程中需要根据具体问题进行调整。
计算机算法面试题及答案
计算机算法面试题及答案1. 问题：请解释什么是时间复杂度，并给出一个例子。
答案：时间复杂度是衡量算法运行时间与输入规模之间关系的量度。
它通常用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)等。
一个例子是冒泡排序算法，其时间复杂度为O(n^2)，因为当数组长度为n时，它需要进行n*(n-1)/2次比较。
2. 问题：描述快速排序算法的过程。
答案：快速排序是一种分治算法，它通过选择一个“基准”元素，将数组分为两部分，一部分包含小于基准的元素，另一部分包含大于基准的元素。
然后递归地对这两部分进行快速排序，直到每个子数组只有一个元素或者为空。
3. 问题：什么是动态规划？请给出一个应用实例。
答案：动态规划是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决的方法，并且通过记忆已解决的子问题的结果来避免重复计算。
一个典型的应用实例是斐波那契数列的计算，通过动态规划可以避免大量的重复计算，从而提高效率。
4. 问题：解释图的深度优先搜索（DFS）算法。
答案：深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
它从一个节点开始，尽可能深地搜索树的分支，直到达到一个叶节点，然后回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到所有节点都被访问过。
5. 问题：请描述堆排序算法的工作原理。
答案：堆排序是一种基于比较的排序算法，它利用了二叉堆的数据结构。
算法的核心是构建一个最大堆，然后不断移除堆顶元素（最大值），将其放置在数组的末尾，同时调整剩余元素以保持最大堆的性质，直到数组完全排序。
6. 问题：什么是哈希表？它有什么优点？答案：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录的数据结构。
它的优点包括高效的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为O(1)，这使得哈希表在需要快速访问数据的场景中非常有用。
7. 问题：解释什么是递归算法，并给出一个递归函数的例子。
答案：递归算法是一种自我引用的算法，它通过重复调用自身来解决问题。
一个典型的递归函数例子是计算阶乘的函数，它定义为n! = n * (n-1)!，其中n!是n的阶乘。
经典算法面试题及答案
1. 时针分针重合几次表面上有60个小格，每小格代表一分钟，时针每分钟走1/12小格，分针每分钟走1小格，从第一次重合到第二次重合分针比时针多走一圈即60小格，所以60/（1-1/12）=720/11每隔720/11分才重合一次（而并不是每小时重合一次）1440里有22个720/11，如果说算上0点和24点，那也是重合23次而已，但我觉得0点应该算到前一天的24点头上，所以每一天循环下来重合22次啊2. 找出字符串的最长不重复子串，输出长度建一个256个单元的数组，每一个单元代表一个字符，数组中保存上次该字符上次出现的位置；依次读入字符串，同时维护数组的值；如果遇到冲突了，就返回冲突字符中保存的位置，继续第二步。
也可以用hashmap保存已经出现的字符和字符的位置3. 说是有一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前十个词。
先用哈希，统计每个词出现的次数，然后在用在N个数中找出前K大个数的方法找出出现次数最多的前10个词。
4. 如题3，但是车次文件特别大，没有办法一次读入内存。
1) 直接排序，写文件时，同时写入字符串及其出现次数。
2) 可以用哈希，比如先根据字符串的第一个字符将字符串换分为多个区域，每个区域的字符串写到一个文件内，然后再用哈希+堆统计每个区域内前10个频率最高的字符串，最后求出所有字符串中前10个频率最高的字符串。
5. 有一个整数n，将n分解成若干个整数之和，问如何分解能使这些数的乘积最大，输出这个乘积m。
例如：n=12（1）分解为1+1+1+…+1，12个1, m=1*1*1……*1=1（2）分解为2+2+…+2，6个2，m=64（3）分解为3+3+3+3，4个3，m=81（4）大于等于4时分解时只能分解为2和3，且2最多两个f(n) = 3*f(n-3) n>4f(4) = 2*2f(3) = 3f(2) = 2分解为4+4+4，3个4，m=646. 求数组n中出现次数超过一半的数把数组分成[n/2]组，则至少有一组包含重复的数，因为如果无重复数，则最多只有出现次数等于一半的数。
常见算法笔试或面试题
Problem 1: Is it a loop ?(判断链表是否有环？)Assume that wehave a head poin ter to a lin k-list. Also assumethat we know the list is sin gle-l in ked.Can you come up an algorithm to checkwhether this link list includes a loop by using O(n) time and O(1) space where n is the len gth of the list? Furthermore, can you do so with O(n) time and onlyone register?方法：使用两个指针，从头开始，一个一次前进一个节点，一个前进2个节点，则最多2N , 后两个指针可以重合；如果无环，则正常停止。
同样的，可以找到链表的中间节点。
同上。
Problem 2 :设计一个复杂度为n的算法找到链表倒数第m个元素。
最后一个元素假定是倒数第0个。
提示：双指针查找Problem 3 :用最简单的方法判断一个LONG整形的数A是25( 2的n次方)提示：x&(x-1)Problem 4：两个烧杯，一个放糖一个放盐，用勺子舀一勺糖到盐，搅拌均匀，然后舀一勺混合物会放糖的烧杯，问你两个烧杯哪个杂质多？提示：相同。
假设杂质不等，那么将杂质放回原杯中，则杯中物体重量必变化，不合理。
Problem 5:给你a、b两个文件，各存放50亿条url，每条url各占用64字节，内存限制是4G, 让你找出a、b文件共同的url。
法1 ：使用hash表。
使用a中元素创建hash表，hash控制在适当规模。
在hash中查找b的元素，找不到的url先存在新文件中，下次查找。
如果找到，则将相应的hash表项删除，当hash表项少于某个阈值时，将a中新元素重新hash。
常见的算法面试题
常见的算法面试题1、题目：二分查找问题描述：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中查找目标值，并返回其索引。
如果目标值不存在于数组中，则返回 -1。
示例：输入: nums = [1,3,5,7], target = 3输出: 2解释: 目标值3在排序数组中的索引为2。
解题思路：二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果目标元素大于或小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且同样从中间元素开始比较。
如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。
这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
时间复杂度：O(log n)，其中 n 是数组的长度。
空间复杂度：O(1)。
2、题目：归并排序问题描述：归并排序是一种采用分治法的排序算法。
它将一个数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将有序的子数组合并成一个有序的数组。
示例：输入: nums = [3,2,1,6,5,4]输出: [1,2,3,4,5,6]解释: 将数组分成 [3,2,1] 和 [6,5,4]，分别对两个子数组进行排序，得到[1,2,3] 和 [4,5,6]，最后将两个有序的子数组合并得到 [1,2,3,4,5,6]。
解题思路：归并排序的基本步骤如下：将数组不断拆分成更小的子数组，直到每个子数组只包含一个元素，然后将这些子数组合并成一个有序的数组。
在合并的过程中，使用一个辅助数组来记录每个子数组的起始位置和长度，以便于后续的合并操作。
合并两个有序的子数组合并成一个有序的数组时，需要比较两个子数组中的元素大小，将较小的元素放入新数组中。
重复步骤 2 和步骤 3，直到整个数组有序为止。
时间复杂度：O(n log n)，其中 n 是数组的长度。
归并排序的时间复杂度主要来自于拆分和合并两个过程，每次拆分的时间复杂度为 O(log n)，合并的时间复杂度为 O(n)。
计算机算法笔试题库及答案
计算机算法笔试题库及答案一、入门篇1. 数据类型和算法基础知识算法的复杂度分析、递归和迭代2. 数组和字符串数组和字符串的基本操作、常见问题及解决方法3. 链表链表数据结构的基本操作、常见问题及解决方法4. 栈和队列栈和队列的基本操作、常见问题及解决方法二、进阶篇5. 树和二叉树树和二叉树的基本操作、常见问题及解决方法6. 图图的基本概念、图的遍历算法和最短路径算法7. 排序和搜索常见排序算法和搜索算法的原理、复杂度分析和应用场景8. 动态规划动态规划算法的基本思想、应用场景和实际问题解决方法三、高级篇9. 贪心算法贪心算法的基本思想、应用场景和实际问题解决方法10. 回溯算法回溯算法的基本原理、应用场景和实际问题解决方法11. 分治算法分治算法的基本思想、应用场景和实际问题解决方法12. 数据结构的优化优化数据结构的存储方式、查询效率和空间复杂度四、应用篇13. 字符串匹配算法字符串匹配算法的原理、复杂度分析和实际应用14. 图像处理算法图像处理算法的基本原理、应用场景和实际问题解决方法15. 数据挖掘算法数据挖掘算法的基本思想、应用场景和实际问题解决方法16. 机器学习算法机器学习算法的基本原理、应用场景和实际问题解决方法五、答案篇在本部分，我们提供了题库中各个算法题目的详细答案解析，包括代码实现、复杂度分析和特殊情况处理等，并附有相应的注释和讲解。
六、总结通过学习本算法题库，读者可以系统地掌握计算机算法中的常见数据结构和经典算法，培养解决实际问题的算法思维能力。
同时，我们提供了丰富的练习题目和详细答案解析，读者可以通过多次练习和思考，逐渐提升算法分析和实现的能力。
总结起来，本算法题库不仅适用于计算机算法的笔试准备，也是学习计算机算法和数据结构的重要参考资料。
希望读者通过学习和实践，能够深入理解算法思想，掌握算法设计和分析的方法，提升解决实际问题的能力。
华为算法面试题及答案
华为算法面试题及答案1. 题目：二分查找算法问题描述：给定一个升序排列的整数数组 nums，和一个目标值target。
写一个函数搜索 nums 中的 target，如果找到了 target，则返回它的索引；如果未找到，则返回-1。
答案：使用二分查找算法，首先定义两个指针 left 和 right，分别指向数组的起始位置和结束位置。
然后进入循环，计算中间位置mid = (left + right) / 2。
比较 nums[mid] 和 target 的大小：- 如果 nums[mid] == target，则返回 mid；- 如果 nums[mid] < target，则将 left 更新为 mid + 1；- 如果 nums[mid] > target，则将 right 更新为 mid - 1。
循环继续，直到 left > right 为止，此时如果未找到 target，则返回 -1。
2. 题目：链表中环的检测问题描述：一个链表中包含一个环，请编写一个函数来检测这个环。
答案：使用快慢指针法。
首先初始化两个指针 slow 和 fast，slow 每次移动一步，fast 每次移动两步。
如果链表中存在环，则fast 指针最终会追上 slow 指针。
如果 fast 指针到达链表末尾，说明链表无环。
3. 题目：最大子数组和问题描述：给定一个整数数组 nums，找出一个具有最大和的子数组，返回这个和。
答案：使用 Kadane 算法。
初始化两个变量 maxSoFar 和maxEndingHere，都设置为 nums[0]。
遍历数组，对于每个元素nums[i]：- 更新 maxEndingHere = max(nums[i], maxEndingHere +nums[i])；- 更新 maxSoFar = max(maxSoFar, maxEndingHere)。
遍历结束后，maxSoFar 就是最大子数组和。
算法笔试题
算法笔试题算法笔试题是在一定的时间内解决计算问题的方法的考试。
这种考试通常检测考生在数据结构、算法和计算机编程方面的知识和技能。
针对这样的笔试题，可以准备一些相关的参考内容，以帮助考生更好地准备和应对考试。
一、数据结构篇数据结构是任何计算机程序的基础，因此在算法笔试中往往会涉及到数据结构的相关题目。
主要包括以下几个方面的内容：1. 数组和链表：- 数组和链表的定义和基本操作，比如插入、删除、查找元素等。
- 数组和链表的优缺点及应用场景。
2. 栈和队列：- 栈和队列的定义，以及它们的基本操作，比如入栈、出栈、入队、出队等。
- 栈和队列的应用，比如求解括号匹配问题、实现计算器等。
3. 树和图：- 二叉树的定义，以及二叉树的遍历算法，包括前序、中序、后序遍历。
- 图的定义，以及图的遍历算法，比如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
二、算法篇算法是解决问题的一系列步骤或方法，因此在算法笔试中往往会涉及到一些常见的算法。
主要包括以下几个方面的内容：1. 排序算法：- 常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
- 各个排序算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们的优缺点。
2. 查找算法：- 顺序查找和二分查找的基本思想和实现方式。
- 各个查找算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们的适用场景。
3. 动态规划：- 动态规划的基本思想和解题过程，包括状态定义、状态转移方程等。
- 动态规划算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们的应用场景。
三、编程篇算法笔试中通常还会包括一些编程题，要求考生使用某种编程语言实现指定的算法。
针对这样的编程题，可以准备以下内容：1. 编程语言基础：- 熟悉常见的编程语言的基本语法和特性，比如C/C++、Java、Python等。
- 理解编程语言的变量、数据类型、循环结构、条件语句等。
2. 编程技巧：- 掌握常见的编程技巧和优化方法，比如递归、迭代、分治等。
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Problem 23：设计一组最少个数砝码，使得天平能够称量1~1000的重量。
如果砝码只能放单边，1，2 ，4 ， 512最好。（只能单加）
#4楼 丐帮大侠
这个要支持,我也正在研究,向你学习.
#5楼 JiangLian
feng wang：
Problem 18：假设数组A有n个元素，元素取值范围是1~n，判定数组是否存在重复元素？要求复杂度为O(n)。
依旧是xor 1-n，最后结果为0则表示无重复
求详解
Problem 11：给你一个由n-1个整数组成的未排序的序列，其元素都是1到n中的不同的整数。请写出一个寻找序列中缺失整数的线性-时间算法。
提示：累加求和
Problem 12：void strton(const char* src, const char*token) 假设src是一长串字符，token存有若干分隔符，只要src的字符是token中的任何一个，就进行分割，最终将src按照token分割成若干单词。找出一种O(n)算法？
如果允许砝码双边放，1, 3, 9, 27…. 最好。（可加可减）已知1,3，如何计算下一个数。现可称重量1,2,3,4。设下个数为x,可称重量为, x-4, x-3, x-2, x-1, x, x+1, x+2, x+3, x+4。为使砝码最好，所称重量应该不重复（浪费）。故x=9。同理，可得后面。
这个结论：可以用来判断点是否在点是否在三角形内。法1：判断点和三角形三边所行程的3个三角形的面积之和是否等于原来三角形的面积。（用了三次上面的公式）。
法2：判断是否都在三条边的同一边，相同则满足，否则不在三角形内。
Problem 25：给出两个n为向量与0点形成角的角平分线。
提示：对两条边进行归一化，得到长度为1的两点，取两个的中点即可。
Problem 5：给你a、b两个文件，各存放50亿条url，每条url各占用64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url。
法1：使用hash表。使用a中元素创建hash表，hash控制在适当规模。在hash中查找b的元素，找不到的url先存在新文件中，下次查找。如果找到，则将相应的hash表项删除，当hash表项少于某个阈值时，将a中新元素重新hash。再次循环。
提示，既然有重复，必有冗余空间。将元素放入数组的前面，并记录下次可放位置，不断向后扫描即可。
Problem 21：给定两个排好序的数组A，B，大小分别为n，m。给出一个高效算法查找A中的哪些元素存在B数组中。
注意：一般在大数组中执行二分查找，将小数组的元素作为需查找的对象。
更优算法（轩辕刃提供）：可以使用两个指针遍历AB，比较当前大小就可以了...时间复杂度o(n+m)
提示：同样采用二分查找。核心思想就是确定所查找数所在的范围。通过比较3个数（头，尾，中间）和所查找数之间的关系，可以确定下次查找的范围。
Problem 14：一个排好序的数组A，长度为n，现在将数组A从位置m(m<n，m已知)分开，并将两部分互换位置，设计一个O(n)的算法实现这样的倒置，只允许使用一个额外空间。（循环移位的效率不高）
zhenjing的技术博客
以文会友
常见算法笔试或面试题
2010-10-18 10:12 by zhenjing, 4714 visits, 网摘, 收藏, 编辑
Problem 1 : Is it a loop ? （判断链表是否有环？）
Assume that wehave a head pointer to a link-list. Also assumethat we know the list is single-linked. Can you come up an algorithm to checkwhether this link list includes a loop by using O(n) time and O(1) space wheren is the length of the list? Furthermore, can you do so with O(n) time and onlyone register?
提示：(A’B’)’ =BA
Problem 15：给出Vector的一个更好实现。（STL的vector内存的倍增的，但是每次倍增需要拷贝已存元素，平均每个元素需要拷贝一次，效率不高）
提示：可使用2^n的固定长度作为每次分配的最小单位，并有序的记录每个块的首地址。这中结构同样可以实现线性查找，并且拷贝代价很低（仅有指针）
Problem 16：给出已排序数组A，B，长度分别为n，m，请找出一个时间复杂度为（lgn）的算法，找到排在第k位置的数。
提示：二分查找。
Problem 17：给出任意数组A，B，长度分别为n，m，请找出一个时间复杂度为（lgn）的算法，找到排在第k位置的数。
提示：通过最小堆记录k个数，不断更新，扫描一次完毕。
#2楼 菩提树下的杨过
最近正在看数据结构+算法，先收藏着，有空慢慢解
#3楼 feng wang
引用
Problem 18：假设数组A有n个元素，元素取值范围是1~n，判定数组是否存在重复元素？要求复杂度为O(n)。
依旧是xor 1-n，最后结果为0则表示无重复
方法不对，见楼下JiangLian评论
Problem 22：问：有1000桶酒，其中1桶有毒。而一旦吃了，毒性会在1周后发作。现在我们用小老鼠做实验，要在1周内找出那桶毒酒，问最少需要多少老鼠。
答案：10只。将酒编号为1~1000 将老鼠分别编号为1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 喂酒时 让酒的编号等于老鼠编号的加和如：17号酒喂给1号和16号老鼠 76号酒喂给4号、8号和64号老鼠 七天后将死掉的老鼠编号加起来 得到的编号就是有毒的那桶酒 因为2的10次方等于1024 所以10只老鼠最多可以测1024桶酒
| x1 y1 1 |
| x2 y2 1 | = x1y2 + x3y1 + x2y3 –x3y2 – x2y1 – x1y3
| x3 y3 1 |
当且仅当点P3位于直线P1P2(有向直线P1->P2)的右侧时，该表达式的符号为正。这个公式可以在固定的时间内，检查一个点位于两点确定直线的哪侧，以及点到直线的距离(面积=底*高/2)。
图形算法题
Problem 24：如何判断一个点是否在一个多边形内？
提示：对多边形进行分割，成为一个个三角形，判断点是否在三角形内。
一个非常有用的解析几何结论：如果P2(x1,y1),P2(x2,y2), P3(x3,y3)是平面上的3个点，那么三角形P1P2P3的面积等于下面绝对值的二分之一：
这个提示有问题，求最优算法！
Problem 18：假设数组A有n个元素，元素取值范围是1~n，判定数组是否存在重复元素？要求复杂度为O(n)。
法1：使用n的数组，记录元素，存在记为1，两次出现1，即重复。
法2：使用m的数组，分别记录大小：n/m, 2n/m …..的元素个数。桶方法
引用
Problem 1 : Is it a loop ? （判断链表是否有环？）
同样的，可以找到链表的中间节点。同上。
快慢指针貌似不能找到中间节点
#6楼 hoodlum1980
2010-10-18 13:54
#7楼 feng wang
2010-10-18 14:01
法3：累加求和。可用于求仅有一个元素重复的方法。
Problem 19：给定排好序的数组A，大小为n，现给定数X，判断A中是否存在两数之和等于X。给出一个O(n)的算法。
提示：从中间向两边查找。利用有序的条件
Problem 20：给定排好序的数组A，大小为n，请给出一个O(n)的算法，删除重复元素，且不能使用额外空间。
提示：查表的方法，将所有的字符串存储在长度为128的数组中，并将作为分隔符的字符位置1，这样即可用常数时间判断字符是否为分隔符，通过n次扫描，将src分割成单词。
Problem 13：一个排好序的数组A，长度为n，现在将数组A从位置m(m<n，m未知)分开，并将两部分互换位置，假设新数组记为B，找到时间复杂度为O(lgn)的算法查找给定的数x是否存在数组B中？
法2：对于hash表项增加一项记录属于的文件a，b。只要不存在的表项即放入hash表中，一致的项则删除。注意：可能存在很多重复项，引起插入，删除频繁。
Problem 6：给你一个单词a，如果通过交换单词中字母的顺序可以得到另外的单词b，那么定义b是a的兄弟单词。现在给你一个字典，用户输入一个单词，让你根据字典找出这个单词有多少个兄弟单词。
提示：将每个的单词按照字母排序，则兄弟单词拥有一致的字母排序（作为单词签名）。使用单词签名来查找兄弟单词。
Problem 7：五桶球，一桶不正常，不知道球的重量和轻重关系，用天平称一次找出那桶不正常的球。
Problem 8：给两个烧杯，容积分别是m和n升（m!=n），还有用不完的水，用这两个烧杯能量出什么容积的水？
方法：使用两个指针，从头开始，一个一次前进一个节点，一个前进2个节点，则最多2N，后两个指针可以重合；如果无环，则正常停止。
同样的，可以找到链表的中间节点。同上。
Problem 2：设计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ个复杂度为n的算法找到链表倒数第m个元素。最后一个元素假定是倒数第0个。
提示：双指针查找