数据结构常考算法大全
C程序经典算法50例
C程序经典算法50例1.二分查找算法:在有序数组中查找指定元素。
2.冒泡排序算法:通过不断比较相邻元素并交换位置,将较大的元素向后冒泡。
3.快速排序算法:通过选择一个基准元素,将数组分割为左右两部分,并递归地对两部分进行快速排序。
4.插入排序算法:将数组划分为已排序和未排序两部分,每次从未排序中选择一个元素插入到已排序的合适位置。
5.选择排序算法:遍历数组,每次选择最小元素并放置在已排序部分的末尾。
6.希尔排序算法:将数组按照一定间隔进行分组并分别进行插入排序,然后逐步减小间隔并重复这个过程。
7.归并排序算法:将数组递归地划分为两部分,然后将两个有序的部分进行合并。
8.桶排序算法:将元素根据特定的映射函数映射到不同的桶中,然后对每个桶分别进行排序。
9.计数排序算法:统计每个元素的出现次数,然后根据计数进行排序。
10.基数排序算法:从低位到高位依次对元素进行排序。
11.斐波那契数列算法:计算斐波那契数列的第n项。
12.阶乘算法:计算给定数字的阶乘。
13.排列问题算法:生成给定数组的全排列。
14.组合问题算法:生成给定数组的所有组合。
15.最大连续子序列和算法:找出给定数组中和最大的连续子序列。
16.最长递增子序列算法:找出给定数组中的最长递增子序列。
17.最长公共子序列算法:找出两个给定字符串的最长公共子序列。
18.最短路径算法:计算给定有向图的最短路径。
19.最小生成树算法:构建给定连通图的最小生成树。
20.汉诺塔算法:将n个圆盘从一个柱子移动到另一个柱子的问题。
21.BFS算法:广度优先算法,用于图的遍历和查找最短路径。
22.DFS算法:深度优先算法,用于图的遍历和查找连通分量。
23.KMP算法:字符串匹配算法,用于查找一个字符串是否在另一个字符串中出现。
24.贪心算法:每次都选择当前情况下最优的方案,适用于求解一些最优化问题。
25.动态规划算法:将一个大问题划分为多个子问题,并通过子问题的解求解整个问题,适用于求解一些最优化问题。
c语言数据结构查找算法大全
printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
(1)要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) (2)只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中,每经过一次比较,查找范围都要缩小一半,所 以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时,可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上,折半查找 比顺序查找速度要快的多,这是它的主要优点。
结论:折半查找要求查找表按关键字有序,而排序是一 种很费时的运算;另外,折半查找要求表是顺序存储的,为 保持表的有序性,在进行插入和删除操作时,都必须移动大 量记录。因此,折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价 的,它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找 的线性表。
查找技术分为: 1 静态查找表技术 顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术 二叉查找树 3哈希表技术 哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较, 所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量 一个查找算法效率优劣的标准,并称平均比较次数为平均 查找长度(Average Search Length)。平均查找长度的 定义为:
high2=N-1;
/*N为查找表的长度,high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;
数据结构最基础的十大算法
数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学中的重要分支,它研究如何组织和存储数据以便于访问和修改。
在数据结构中,算法是解决问题的关键。
下面将介绍数据结构中最基础的十大算法。
1. 线性搜索算法线性搜索算法是最简单的算法之一,它的作用是在一个列表中查找一个特定的元素。
该算法的时间复杂度为O(n),其中n是列表中元素的数量。
2. 二分搜索算法二分搜索算法是一种更高效的搜索算法,它的时间复杂度为O(log n)。
该算法要求列表必须是有序的,它通过将列表分成两半来查找元素,直到找到目标元素为止。
3. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。
4. 快速排序算法快速排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(nlog n)。
该算法通过选择一个基准元素并将列表分成两部分来排序列表。
5. 插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过将每个元素插入到已排序的列表中来排序列表。
6. 选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过选择最小的元素并将其放在列表的开头来排序列表。
7. 堆排序算法堆排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表转换为堆并进行排序来排序列表。
8. 归并排序算法归并排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表分成两部分并将它们合并来排序列表。
9. 哈希表算法哈希表算法是一种高效的数据结构,它的时间复杂度为O(1)。
该算法通过将键映射到哈希表中的位置来存储和访问值。
10. 树算法树算法是一种重要的数据结构,它的时间复杂度取决于树的深度。
树算法包括二叉树、AVL树、红黑树等。
以上是数据结构中最基础的十大算法,它们在计算机科学中有着广泛的应用。
【数据结构】常见排序算法复杂度
【数据结构】常见排序算法复杂度相关概念1、稳定排序(stable sort)和⾮稳定排序稳定排序是指所有相等的数经过某种排序算法操作后仍然能保持它们在排序之前的相对次序。
反之就是⾮稳定排序。
2、内排序(internal sorting)和外排序(external sorting)在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;在排序过程中,只有部分数被调⼊内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序⽅法称为外排序。
排序算法【冒泡排序】(Bubble Sort)冒泡排序⽅法是最简单的排序⽅法。
这种⽅法的基本思想是,将待排序的元素看作是竖着排列的“⽓泡”,较⼩的元素⽐较轻,从⽽要往上浮。
在冒泡排序算法中我们要对这个“⽓泡”序列处理若⼲遍。
所谓⼀遍处理,就是⾃底向上检查⼀遍这个序列,并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。
如果发现两个相邻元素的顺序不对,即“轻”的元素在下⾯,就交换它们的位置。
显然,处理⼀遍之后,“最轻”的元素就浮到了最⾼位置;处理⼆遍之后,“次轻”的元素就浮到了次⾼位置。
在作第⼆遍处理时,由于最⾼位置上的元素已是“最轻”元素,所以不必检查。
⼀般地,第i遍处理时,不必检查第i⾼位置以上的元素,因为经过前⾯i-1遍的处理,它们已正确地排好序。
冒泡排序是稳定的。
算法时间复杂度是O(n2)。
【选择排序】(Selection Sort)选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进⾏n-1遍的处理,第 i 遍处理是将[i..n]中最⼩者与位置 i 交换位置。
这样,经过 i 遍处理之后,前 i 个记录的位置已经是正确的了。
选择排序是不稳定的。
算法复杂度是O(n2 )。
【插⼊排序】(Insertion Sort)插⼊排序的基本思想是,经过i-1遍处理后,L[1..i-1]⼰排好序。
第i遍处理仅将L插⼊L[1..i-1]的适当位置,使得L[1..i]⼜是排好序的序列。
要达到这个⽬的,我们可以⽤顺序⽐较的⽅法。
考研数据结构图的必背算法及知识点
考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1条边。
最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。
最小生成树的性质:假设N=(V,{E})是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V为网图中所有顶点的集合,E为网图中所有带权边的集合。
数据结构C语言版常用算法思想汇总
dijkstra 迪杰斯特拉单源最短路径,必须给出源点V0邻接矩阵cost存储有向网;使用一个集合S存储那些已经找到最短路径的顶点,初始只包含源点v0;设置两个数组dis[n]、pre[n],数组dist记录从源点到其余各顶点当前的最短路径,初始时dis[i]=cost[v0][i];数组pre存储最短路径上终点v之前的那个顶点,初始时pre[i]=v0;具体过程是从v-s中找一个w,使dis[w]最小,将w加入到s中,然后以w 作为新考虑的中间点,对s集合以外的每个顶点I,比较dis[w]+cost[w][j]与dis[i]的大小,若前者小于后者,表明加入了新的中间点w之后,从v0通过w到i的路径比原来的短,应该用它替换dis[i]的原值,使dis[i]始终保持目前为止最短的路径,若dis[w]+cost[w][j]<dis[i]则修改pre[i]的值为w,即目前的最短路径是通过中间点w到达的,否则的话pre[i]的值不变;对于有n个顶点的有向网,重复上述操作n-1次,即可求出从源点到其余n-1个顶点的最短路径。
floyd 弗洛伊德算法求每一对顶点间的最短路径基本思想设立两个矩阵用来从图的带权邻接矩阵cost出发设立两个矩阵引来记录各顶点间的路径和路径长度。
矩阵path表示路径,矩阵D表示路径长度。
初始时,将cost复制到D中,即顶点vi到顶点vj的最短路径长度D[i][j]就是弧<vi,vj>所对应的权值,将其记为D(-1),其数组元素不一定是vi到vj的最短路径,要想求得最短路径,还需进行n次试探。
在矩阵D(-1)的基础上,对于要从顶点vi到vj的最短路径,首先考虑让路径经过顶点vo,比较<vi,vj>和<vi,v0,vj>的路径长度,取其短者为当前求得的最短路径。
对每一对顶点都做这样的试探,可求得矩阵D0。
然后在D0的基础上,让路径通过v1,得到新的矩阵D1.以此类推,一般的,如果顶点vi到vj的路径经过顶点vk时的路径缩短,则修改Dk[i][j]=D(k-1)[i][k]+D(k-1)[k][j],所以D(k)[i][j]就是当前求得的从顶点vi到vj 的最短路径,且其路径上的顶点,除了源点和终点外,序号都不大于k。
C语言入门必学—10个经典C语言算法
C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言,具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用,也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中,掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法,帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法(Bubble Sort)冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到数组的最后(或最前)位置。
二、选择排序算法(Selection Sort)选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小(或最大)的元素,并与未排序部分的第一个元素进行交换,将最小(或最大)的元素逐渐交换到数组的前面(或后面)。
三、插入排序算法(Insertion Sort)插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分,依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法(Quick Sort)快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,通过将数组分为较小和较大两部分,并递归地对两部分进行排序,最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法(Merge Sort)归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想,将数组一分为二,递归地对两个子数组进行排序,并将结果合并,最终得到有序的数组。
六、二分查找算法(Binary Search)二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半,根据中间元素与目标值的大小关系,缩小查找范围,最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法(Recursive Algorithm)递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中,递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法(Fibonacci Sequence)斐波那契数列是一列数字,其中每个数字都是前两个数字的和。
数据结构的常用算法
数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。
通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到全部元素排序完毕。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。
二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。
通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。
三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。
数据结构算法题(含答案)
1、在数组A[1..n]中查找值为K的元素,若找到则输出其位置i(1<=i<=n),否则输出0作为标志。
int locate(dataytpe A[1..n],dateytpe k){ i=n;while ((I<=n)&&(A[i]!=k)) I++;if (I<=n) return(i);else return(o);}2、试编写在带头结点的单链表上实现线性表基本运算LOCATE(L,X)、find(L,i)、INSERT(L,X,i)和DELETE(L,i)的算法。
(1)定位LOCATE(L,X)int locate_lklist(lklist head,datatype x)/*求表head中第一个值等于x的的序号,不存在这种结点时结果为0*/{p=head->next;j=1; /*置初值*/while((p!=NULL)&&(p->data!=x)){p=p->next;j++}/*未达表结点又未找到值等于X的结点时经,继续扫描*/if (p->data = =x) return(j);else return(0);}(2)按序号查找find(L,i)lklist find_lklist(lklist head , int i);{ j=1; p=head->next;while((j<1)&&(p!=NULL)){p=p->next; j++}if(i= = j) return(p);else return(NULL);}(3)插入INSERT(L,X,i)void insert_lklist(lklist head,datatype x,int I)/*在表haed的第i个位置上插入一人以x为值的新结点*/{p=find_lklist(head,i-1); /*先找第i-1个结点*/if(p= =NULL) error(“不存在第i个位置”)/*若第i-1个结点不存在,退出*/else{s=malloc(size);s->data=x /*否则生成新结点*/s->next=p->next /*结点*p在链域值传给结点*s的链域*/p->next=s; /*修改*p的链域*/}}(4)删除DELDTE(L,i)void delete_lklist(lklist head,int i) /*删除表head的第i个结点*/{p=find_lklist(head,i-1) /*先找待删结点的直接前驱*/if((p!==NULL)&&(p->next!=NULL))/*若直接前趋存在且待结点存在*/(q=p->next; /*q指向待删结点*/p->next=q->next/*摘除待结点*/;free(q);/*释放已摘除结点q*/}else error(“不存在第i个结点”)/*否则给出相关信息*/}3、假设有两个按数据元素值递增有序排列的线性表A和B,均以单链表作存储结构。
数据结构最基础的十大算法
数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学的核心概念,它提供了存储和组织数据的方法。
而算法则是解决问题的步骤和规则。
数据结构与算法相辅相成,对计算机领域的学习和应用都具有重要意义。
本文将介绍数据结构最基础的十大算法,帮助读者深入了解和掌握这些经典算法。
一、数组(Array)数组是最基础的数据结构之一,它以连续的内存空间存储一组相同类型的元素。
数组的查询速度非常快,可以通过索引直接访问元素。
同时,数组的插入和删除操作较慢,因为需要移动元素。
二、链表(Linked List)链表是由一系列节点构成的数据结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表的插入和删除操作非常高效,因为只需修改节点的引用。
但是,链表查询的速度较慢,需要从头节点开始遍历链表。
三、堆栈(Stack)堆栈是一种基于后进先出(LIFO)原则的数据结构。
它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
堆栈的应用非常广泛,如函数调用、表达式求值和内存管理等。
四、队列(Queue)队列是一种基于先进先出(FIFO)原则的数据结构。
它允许在表的一端插入元素,在另一端删除元素。
队列常用于任务调度、消息传递等场景。
五、树(Tree)树是一种非常常见的数据结构,它由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点,其中一个节点被称为根节点。
树的应用包括文件系统、数据库索引和组织结构等。
六、图(Graph)图是一种复杂的数据结构,它由节点和边组成。
节点之间的连接关系称为边。
图的应用非常广泛,如社交网络、路由算法和搜索引擎等。
七、排序算法(Sorting)排序算法是对一组数据进行排序的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序和快速排序等。
排序算法的效率对计算机的性能至关重要。
八、查找算法(Searching)查找算法是在一组数据中查找特定元素的算法。
常用的查找算法包括线性查找和二分查找等。
查找算法的效率也对计算机的性能有重要影响。
九、哈希表(Hash Table)哈希表是一种高效的数据结构,它使用哈希函数将键映射到存储桶。
数据结构常考的5个算法
数据结构常考的5个算法1. 递归算法递归是一种将问题分解为相同或相似的子问题解决的方法。
在递归算法中,一个函数可以调用自己来解决更小规模的问题,直到遇到基本情况,然后递归返回并解决整个问题。
递归算法通常用于解决需要重复执行相同操作的问题,例如计算斐波那契数列、计算阶乘、树和图的遍历等。
递归算法的主要特点是简洁、易理解,但在大规模问题上可能效率较低。
以下是一个使用递归算法计算斐波那契数列的示例代码:def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定顺序进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
•冒泡排序逐渐交换相邻的元素,将较大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置。
•选择排序每次选择最小(或最大)的元素,并将其放置在已排序部分的末尾。
•插入排序通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
•快速排序通过选择一个基准元素,将数组分割为左右两部分,对左右两部分分别递归地进行快速排序。
•归并排序将数组分成两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。
以下是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例代码:def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr)//2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)3. 查找算法查找算法用于在数据集合中查找特定元素的位置或存在性。
计算机常见算法解析
计算机常见算法解析计算机算法作为计算机科学的核心内容之一,扮演着重要角色。
在计算机技术的发展中,算法的研究与应用愈发广泛。
本文将对计算机常见算法进行解析,以帮助读者更好地理解和应用这些算法。
一、排序算法1. 冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单直观的排序算法。
它通过不断交换相邻元素的位置,将最大(或最小)的元素逐步“浮”到数列的末端。
算法步骤:- 从首个元素开始,将其与相邻元素进行比较,如果顺序错误则交换位置。
- 遍历完一轮后,最大(或最小)的元素将会移动到末尾。
- 重复以上步骤,直到所有元素有序。
2. 快速排序(Quick Sort)快速排序是一种高效的分治排序算法。
它通过选择一个基准元素,将小于基准的元素放在基准的左侧,大于基准的元素放在基准的右侧,然后对左右两个子序列递归地进行排序。
算法步骤:- 选择一个基准元素。
- 定义两个指针,一个指向序列起始位置,一个指向序列末尾位置。
- 分别从两端向中间扫描序列,如果左指针所指元素大于基准且右指针所指元素小于基准,则交换两个元素。
- 当两个指针相遇时,将基准元素与相遇点的元素交换,此时基准元素的位置已经确定。
- 对子序列重复以上步骤,直到所有子序列有序。
二、搜索算法1. 二分查找(Binary Search)二分查找是一种常见的查找算法,适用于有序序列。
它通过将序列分成两半,然后判断目标元素在哪一部分,从而缩小查找范围。
算法步骤:- 选择序列的中间元素与目标元素进行比较。
- 如果中间元素等于目标元素,则查找成功。
- 如果中间元素大于目标元素,则在左半部分继续查找。
- 如果中间元素小于目标元素,则在右半部分继续查找。
- 重复以上步骤,直到找到目标元素或查找范围为空。
2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种图搜索算法,用于从起始节点开始遍历图的所有节点。
它通过逐层扩展遍历节点,并记录节点的访问顺序。
算法步骤:- 将起始节点加入队列。
数据结构与算法面试题
数据结构与算法面试题一、简介数据结构与算法是计算机科学中的重要概念,它们作为计算机程序设计的基础,被广泛应用于各个领域。
在面试过程中,面试官通常会提问一些关于数据结构与算法的问题,以评估面试者的编程能力和问题解决能力。
本文将介绍一些常见的数据结构与算法面试题,并提供解答思路和示例代码。
二、数组相关问题1. 反转数组给定一个数组,请将数组中的元素反转。
解答思路:可以使用两个指针,分别指向数组的头部和尾部,通过交换头尾元素的位置来实现反转。
2. 数组中的最大值和最小值给定一个数组,请找出数组中的最大值和最小值。
解答思路:遍历数组,通过逐个比较来找到最大值和最小值。
三、链表相关问题1. 链表反转给定一个链表,请将链表反转。
解答思路:可以使用三个指针,分别指向当前节点、前一个节点和后一个节点,通过修改节点的指针指向来实现链表反转。
2. 链表中环的检测给定一个链表,判断链表中是否存在环。
解答思路:使用快慢指针,快指针每次移动两个节点,慢指针每次移动一个节点,如果快指针和慢指针相遇,则说明链表中存在环。
四、栈和队列相关问题1. 有效的括号给定一个只包含括号的字符串,请判断字符串中的括号是否有效。
解答思路:使用栈来处理括号匹配问题,遍历字符串,遇到左括号则入栈,遇到右括号则出栈并判断是否匹配。
2. 用队列实现栈使用队列实现栈的功能。
解答思路:使用两个队列,一个主队列用于存储数据,一个辅助队列用于在主队列出队时保存数据。
每次入栈时直接入队主队列,出栈时将主队列的元素依次出队并入队辅助队列,直到主队列中只剩下一个元素,然后将主队列出队,再将辅助队列中的元素再依次入队主队列。
五、搜索相关问题1. 二分查找在有序数组中查找指定元素的位置。
解答思路:使用二分查找法,将数组从中间划分为两部分,判断中间元素是否等于目标元素,如果等于则返回该位置,如果大于目标元素则在左半部分继续查找,如果小于则在右半部分继续查找,直到找到目标元素或者数组被查找完。
数据结构(公式及要点汇总)
数据结构(公式及要点汇总)数据结构(公式及要点汇总)在计算机科学中,数据结构是指一种组织数据的方式。
它涉及到各种算法和操作,以及与之相关的存储结构。
数据结构对于解决实际问题非常重要,因为它可以帮助我们高效地存储和访问数据。
下面是一些常见的数据结构及其相关要点和公式的汇总:一、数组(Array)- 数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的元素。
- 数组的长度在创建时确定,并且在运行时不能更改。
- 元素可以通过索引访问,索引从0开始。
- 相关公式:1. 访问元素:arr[i]2. 插入元素:arr[index] = value3. 删除元素:arr[index] = null二、链表(Linked List)- 链表也是一种线性数据结构,但与数组不同,它的元素没有连续的存储空间。
- 每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。
- 相关公式:1. 访问元素:node.value2. 插入元素:newNode.next = currentNode.next; currentNode.next = newNode3. 删除元素:prevNode.next = currentNode.next三、栈(Stack)- 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。
- 只允许在栈的顶部进行插入和删除操作。
- 相关公式:1. 入栈:push(element)2. 出栈:pop()3. 取栈顶元素:top()四、队列(Queue)- 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
- 只允许在队列的一端插入元素(入队列),在另一端删除元素(出队列)。
- 相关公式:1. 入队列:enqueue(element)2. 出队列:dequeue()3. 取队首元素:front()五、树(Tree)- 树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
- 每个节点可以有零个或多个子节点。
- 相关公式:1. 遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历2. 计算节点数:countNodes(node)3. 计算树的高度:height(node)六、图(Graph)- 图是一种由节点和边组成的非线性数据结构。
数据结构常见算法
int n,*a; cin>>n; a=new int [n]; int i=0,j=n-1; for (i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; i=0; while (i<j){
template <class T> void CycleList<T>::append(Node<T> *p) { p->next=rear->next; rear->next=p; rear=p; return; }
数据结构算法
数据结构
• 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作 对象(结点)以及它们之间关系和操作等的学科。 • 1968 年克努思教授开创了数据结构的最初体系,他所著
的《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》是第一本
较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。 70 年代初,数据结构作为一门独立的课程开始进入大学
课堂。 • 下面介绍数据结构中常见的一些基本算法
• 关于算法 • 线性表上的常见算法 • 基于队列的常见算法 • 基于栈的常见算法
算法
• 多项式求的两种方法
– A(x)=anxn+an-1xn-1+…+a0
– A(x)=((anx+an-1)X+an-2)…+a0
template<typename T> T Poly1(T a[],int n,T x) { int i,j; T result=0; T xn,xx; for( i=0;i<n;i++) – A(x)=anxn+an-1xn-1+…+a0 { xn=1; xx=x; for(j=0;j<i;j++) xn=xn*xx; result=a[i]*xn+result; } return result; }
数据结构中常见的数据运算
数据结构中常见的数据运算数据结构是计算机科学中的一门基础课程,它研究的是如何组织和存储数据,以及如何进行高效的数据操作和运算。
在实际应用中,我们经常会用到一些常见的数据运算,本文将介绍一些常见的数据运算及其相关算法。
一、搜索算法搜索算法用于在给定的数据集合中查找某个特定的元素。
常见的搜索算法有线性搜索、二分搜索和哈希搜索。
1.线性搜索:线性搜索是最简单直观的搜索算法,它从数据集合的第一个元素开始逐个比较,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。
2.二分搜索:二分搜索要求数据集合是有序的,它通过将数据集合一分为二,然后判断目标元素在哪一部分,再在相应的部分进行搜索。
通过不断缩小搜索范围,二分搜索的时间复杂度为O(log n),其中n为数据集合的大小。
3.哈希搜索:哈希搜索利用哈希函数将数据映射到一个确定的位置,然后在该位置进行搜索。
哈希搜索的时间复杂度为O(1),但需要额外的空间来存储哈希表。
二、排序算法排序算法用于将一个无序的数据集合按照某个规则重新排列为有序的数据集合。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序和快速排序。
1.冒泡排序:冒泡排序通过不断比较相邻的元素并交换位置来实现排序。
它的时间复杂度为O(n^2),其中n为数据集合的大小。
2.插入排序:插入排序将数据集合分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的正确位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),但对于部分有序的数据集合,插入排序的效率较高。
3.快速排序:快速排序通过选择一个基准元素,将数据集合分为小于基准元素和大于基准元素的两部分,然后对两部分分别进行快速排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的排序算法。
三、查找算法查找算法用于在有序数据集合中确定某个元素的位置。
常见的查找算法有二分查找和插值查找。
1.二分查找:二分查找要求数据集合是有序的,它通过比较目标元素与中间元素的大小关系来确定目标元素的位置,然后在相应的部分进行进一步查找。
常用算法的应用
若在主表中的每个子表后都预留有空闲位置,则索引存储也便于进行插入和删除运算,因为其运算过程只涉及到索引表和相应的子表,只需要对相应子表中的元素进行比较和移动,与其它任何子表无关,不像顺序表那样需涉及到整个表中的所有元素,即牵一发而动全身。
{
for(j=0;j<i;j++)
{if(a[j]>a[i])
{t=a[i];
for(k=i;k>=j;k--)
a[k]=a[k-1];
a[j]=t;
}
}
}
printf("small to big order:\n");
for(i=0;i<N;i++)
printf("%-2d",a[i]);
printf("\n");
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较,就会被决定使用在原先资料次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
计数排序(counting sort) — O(n+k);需要O(n+k)额外记忆体
归并排序(merge sort)— O(n log n);需要O(n)额外记忆体
数据结构必看算法
数据结构算法背诵一、线性表1. 逆转顺序表中的所有元素算法思想:第一个元素和最后一个元素对调,第二个元素和倒数第二个元素对调,……,依此类推。
void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2. 删除线性链表中数据域为item 的所有结点算法思想:先从链表的第2 个结点开始,从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件,若某个结点的数据域为item,则删除该结点。
最后再回过头来判断链表中的第1 个结点是否满足条件,若满足则将其删除。
void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item){q = list;list = list->next;free(q);}}3. 逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4. 复制线性链表(递归)LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5. 将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL)if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点(即未参加比较的且已按升序排列的结点)链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q;return listc;}3二、树1. 二叉树的先序遍历(非递归算法)算法思想:若p 所指结点不为空,则访问该结点,然后将该结点的地址入栈,然后再将p 指向其左孩子结点;若p 所指向的结点为空,则从堆栈中退出栈顶元素(某个结点的地址),将p 指向其右孩子结点。
数据结构应用题整理
1、二叉树前序中序遍历(序列与图的相互转化)例题1:中序序列BDCEAFHG前序序列 ABCDEFGH例题2前序序列:ABCDEFGHIJKLMPQRNO(参考:后序序列:BDEFCAIJKHGQRPMNOL)中序序列:BDEFCAIJKHGPQRMNOL2、哈夫曼树例题1:7,19,2,6,32,3,21,10其对应字母分别为a,b,c,e,f,g,h。
哈夫曼编码: a:0010b:10c:00000d:0001e:01f:00001g:11h:0011例题2: w={5, 29, 7, 8, 14, 23, 3, 11}例题3例如,设一组电文的字符集D及其概率分布W为:D={a,b,c,d,e},W={0.12,0.40,0.15,0.08,0.25},用哈夫曼算法构造哈夫曼树及其对应的编码如下图所示。
3、最小生成树Prim算法4、邻接矩阵(图<->邻接矩阵<->遍历序列(深度、宽度遍历))5、二分法检索又称为折半查找,采用二分法检索可以大大提高查找效率,它要求线性表结点按其关键字从小到大(或从大到小)按序排列并采用顺序存储结构。
采用二分搜索时,先求位于搜索区间正中的对象的下标mid,用其关键码与给定值x比较:l[mid]. Key = x,搜索成功;l[mid]. Key > x,把搜索区间缩小到表的前半部分,再继续进行对分搜索;l[mid]. Key < x,把搜索区间缩小到表的后半部分,再继续进行对分搜索。
每比较一次,搜索区间缩小一半。
如果搜索区间已缩小到一个对象,仍未找到想要搜索的对象,则搜索失败。
例题1:有一组有序的线性表如下:(10,14,20,32,45,50,68,90,100,120)下面分析在其中二分检索关键字20的过程。
下面分析二分检索关键字95的过程:下面给出二分检索法的非递归与递归实现算法,算法中使用seqlist.h中定义的顺序查找表。
常见算法面试题及答案
常见算法面试题及答案1. 数组中重复的数字题目:在一个长度为n的数组中,存在一个数字出现两次,而其他数字均出现一次,请找出这个重复的数字。
答案:可以使用哈希表来解决这个问题,遍历数组,将每个数字作为键,出现次数作为值,如果出现次数大于1,则该数字就是重复的数字。
2. 旋转数组的最小数字题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。
输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
答案:可以使用二分查找法。
首先判断数组是否有序,如果有序,则直接返回第一个元素。
如果无序,找到中间元素,比较中间元素和两端元素,如果中间元素小于右边元素,则左边有序,否则右边有序。
在有序的一侧使用二分查找法找到最小值。
3. 斐波那契数列题目:斐波那契数列的第n项是多少?答案:可以使用递归、动态规划或者公式法来解决。
递归方法简单但效率低,动态规划通过构建一个数组来存储已计算的值,公式法通过矩阵快速幂来计算。
4. 二叉树的镜像题目:请完成一个函数,实现二叉树的镜像。
答案:可以使用递归或者迭代的方法。
递归方法是遍历到每个节点,交换其左右子节点。
迭代方法可以使用栈来模拟递归过程。
5. 寻找数组中第k大的元素题目:在未排序的数组中找到第k大的元素。
答案:可以使用快速排序的分区算法,每次分区后找到第k大的元素。
也可以使用大顶堆,将数组元素全部加入堆中,然后重复k-1次弹出堆顶元素。
6. 合并两个有序链表题目:将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。
答案:可以使用双指针的方法,分别指向两个链表的当前节点,比较节点值,将较小的节点添加到新链表中,然后移动指针,直到一个链表为空。
7. 字符串的排列题目:输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。
答案:可以使用回溯法。
创建一个递归函数,每次选择一个字符作为排列的第一个字符,然后递归排列剩下的字符。
8. 两个栈实现队列题目:用两个栈实现一个队列。
队列的声明是先入先出,栈是后入先出。
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数据结构常考算法大全HL是单链表的头指针,试写出删除头结点的算法。
ElemTypeDeleFront(LNode * & HL){if (HL==NULL){cerr<<"空表"<<endl;exit(1);}LNode* p=HL;HL=HL->next;ElemType temp=p->data;delete p;return temp;}统计出单链表HL中结点的值等于给定值X的结点数。
intCountX(LNode* HL,ElemType x){ int i=0; LNode* p=HL;//i为计数器while(p!=NULL){ if (P->data==x) i++;p=p->next;}//while, 出循环时i中的值即为x结点个数return i;}//CountX写算法,将一个结点类型为Lnode的单链表按逆序链接,即若原单链表中存储元素的次序为a1,......an-1,an,则逆序链接后变为, an,an-1, (1)Void contrary (Lnode * & H L){Lnode *P=HL;HL=NULL;While (p!=null){Lnode*q=p;P=p→next;q→next=HL;HL=q;}}34.阅读下列函数arrange()int arrange(int a[],int 1,int h,int x){//1和h分别为数据区的下界和上界inti,j,t;i=1;j=h;while(iwhile(i=x)j--;while(i=x)i++;if(i{ t=a[j];a[j]=a[i];a[i]=t;}}if(a[i];else return i-1;}(1)写出该函数的功能;(2)写一个调用上述函数实现下列功能的算法:对一整型数组b[n]中的元素进行重新排列,将所有负数均调整到数组的低下标端,将所有正数均调整到数组的高下标端,若有零值,则置于两者之间,并返回数组中零元素的个数。
五、算法设计题(本题共10分)34.(1)该函数的功能是:调整整数数组a[]中的元素并返回分界值i,使所有<x的元素均落在a[1..i]上,使所有≥x的元素均落在a[i+1..h]上。
(2)int f(int b[],int n) 或int f(int b[],int n){ {intp,q;intp,q;p=arrange(b,0,n-1,0);p=arrange(b,0,n-1,1);q= arrange(b,p+1,n-1,1);q= arrange(b,0,p,0);return q-p;return p-q;} }设计判断单链表中结点是否关于中心对称算法。
typedefstruct {int s[100]; int top;} sqstack;intlklistsymmetry(lklist *head){sqstack stack; stack.top= -1; lklist *p;for(p=head;p!=0;p=p->next) {stack.top++;stack.s[stack.top]=p->data;}for(p=head;p!=0;p=p->next) if (p->data==stack.s[stack.top]) stack.top=stack.top-1; else return(0);return(1);}设计在链式存储结构上建立一棵二叉树的算法。
typedef char datatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;void createbitree(bitree *&bt){char ch; scanf("%c",&ch);if(ch=='#') {bt=0; return;}bt=(bitree*)malloc(sizeof(bitree)); bt->data=ch;createbitree(bt->lchild); createbitree(bt->rchild);}设计判断一棵二叉树是否是二叉排序树的算法。
intminnum=-32768,flag=1;typedefstruct node{int key; struct node *lchild,*rchild;}bitree;void inorder(bitree *bt){if (bt!=0){inorder(bt->lchild); if(minnum>bt->key)flag=0;minnum=bt->key; inorder(bt->rchild);}}设有一组初始记录关键字序列(K1,K2,…,Kn),要求设计一个算法能够在O(n)的时间复杂度内将线性表划分成两部分,其中左半部分的每个关键字均小于Ki,右半部分的每个关键字均大于等于Ki。
void quickpass(int r[], int s,int t){int i=s, j=t, x=r[s];while(i<j){while (i<j &&r[j]>x) j=j-1; if (i<j) {r[i]=r[j];i=i+1;}while (i<j && r[i]<x) i=i+1;if (i<j) {r[j]=r[i];j=j-1;}}r[i]=x;}设有两个集合A和集合B,要求设计生成集合C=A ∩B的算法,其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
typedefstruct node {int data; struct node *next;}lklist;void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc){lklist *p,*q,*t;for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next){ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;}}}设计在单链表中删除值相同的多余结点的算法。
typedefintdatatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *next;}lklist;void delredundant(lklist *&head){lklist *p,*q,*s;for(p=head;p!=0;p=p->next){for(q=p->next,s=q;q!=0; )if (q->data==p->data) {s->next=q->next; free(q);q=s->next;}else {s=q,q=q->next;}}}设计一个求结点x在二叉树中的双亲结点算法。
typedefstruct node {datatype data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;bitree *q[20]; int r=0,f=0,flag=0;void preorder(bitree *bt, char x){if (bt!=0 && flag==0)if (bt->data==x) { flag=1; return;}else {r=(r+1)% 20; q[r]=bt; preorder(bt->lchild,x);preorder(bt->rchild,x); }}void parent(bitree *bt,char x){int i;preorder(bt,x);for(i=f+1; i<=r; i++) if (q[i]->lchild->data==x || q[i]->rchild->data) break;if (flag==0) printf("not found x\n");else if (i<=r) printf("%c",bt->data); else printf("not parent");}设单链表中有仅三类字符的数据元素(大写字母、数字和其它字符),要求利用原单链表中结点空间设计出三个单链表的算法,使每个单链表只包含同类字符。
typedef char datatype;typedefstruct node {datatype data; struct node *next;}lklist;void split(lklist *head,lklist *&ha,lklist *&hb,lklist *&hc){lklist *p; ha=0,hb=0,hc=0;for(p=head;p!=0;p=head){head=p->next; p->next=0;if (p->data>='A' && p->data<='Z') {p->next=ha; ha=p;}else if (p->data>='0' && p->data<='9') {p->next=hb; hb=p;} else{p->next=hc; hc=p;}}}计在链式存储结构上交换二叉树中所有结点左右子树的算法。
typedefstruct node {int data; struct node *lchild,*rchild;} bitree;void swapbitree(bitree *bt){bitree *p;if(bt==0) return;swapbitree(bt->lchild); swapbitree(bt->rchild);p=bt->lchild; bt->lchild=bt->rchild; bt->rchild=p;}在链式存储结构上建立一棵二叉排序树。