面试算法题
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。
算法工程师面试真题单选题100道及答案解析
算法工程师面试真题单选题100道及答案解析1. 以下哪种数据结构适合用于实现快速查找最大值和最小值?A. 栈B. 队列C. 堆D. 链表答案:C解析:堆可以快速地获取最大值和最小值。
2. 快速排序在最坏情况下的时间复杂度是?A. O(nlogn)B. O(n^2)C. O(n)D. O(logn)答案:B解析:快速排序在最坏情况下,每次划分都极不均匀,时间复杂度为O(n^2)。
3. 以下哪种算法常用于在未排序的数组中查找特定元素?A. 冒泡排序B. 二分查找C. 顺序查找D. 插入排序答案:C解析:顺序查找适用于未排序的数组查找特定元素。
4. 一个有向图的邻接表存储结构中,顶点的邻接点是按照什么顺序存储的?A. 随机顺序B. 顶点编号的大小顺序C. 插入的先后顺序D. 无法确定答案:C解析:邻接表中顶点的邻接点是按照插入的先后顺序存储的。
5. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度是?A. O(n)B. O(n + e)C. O(n^2)D. O(e)答案:B解析:深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n + e),其中n 是顶点数,e 是边数。
6. 以下哪种排序算法是稳定的排序算法?A. 快速排序B. 希尔排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案:C解析:冒泡排序是稳定的排序算法。
7. 一个具有n 个顶点的无向完全图,其边的数量为?A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n^2D. 2n答案:A解析:无向完全图的边数为n(n - 1) / 2 。
8. 动态规划算法的基本思想是?A. 分治法B. 贪心算法C. 把问题分解成多个子问题并保存子问题的解D. 回溯法答案:C解析:动态规划的基本思想是把问题分解成多个子问题并保存子问题的解,避免重复计算。
9. 以下关于哈希表的说法,错误的是?A. 哈希表的查找时间复杂度为O(1)B. 哈希冲突可以通过开放定址法解决C. 哈希表的空间复杂度是固定的D. 哈希函数的设计会影响哈希表的性能答案:C解析:哈希表的空间复杂度不是固定的,取决于元素数量和负载因子等。
算法常见面试题
算法常见面试题
1.反转一个整数:将一个整数的数字按照相反的顺序排列。
2.判断一个字符串是否是回文:判断一个字符串是否从前向后和从后向前读取时都一样。
3.找到一个数组中的两个数,使得它们的和等于一个特定的目标数:给定一个整数数组和一个目标值,找到数组中和为目标值的两个数并返回它们的索引。
4.判断一个数是否为素数:判断一个正整数是否只能被1和它自己整除。
5.合并两个有序数组:将两个已排序的数组合并成一个有序数组。
6.实现一个计算器:设计一个简单的计算器,可以进行加、减、乘、除以及括号运算。
7.判断一个图是否为二分图:判断一个无向图是否可以被划分为两个互不相交的子集,使得每个子集内的边连接的节点都属于不同的子集。
8.实现一个LRU缓存:实现一个固定大小的缓存,当缓存已满时,最久未使用的数据将被淘汰。
9.实现一个快速排序算法:实现一个能够将一个数组按照升序排列的快速排序算法。
10.找到一个数组中第k大的数:给定一个无序的整数数组,找到数组中第k大的数。
网络算法面试题目(3篇)
第1篇一、引言随着互联网的快速发展,网络算法在计算机网络中扮演着至关重要的角色。
网络算法涉及到路由、流量控制、拥塞控制、网络协议等方面,是计算机网络领域的研究热点。
为了帮助大家更好地应对网络算法面试,本文整理了以下网络算法面试题目及其解析,希望对大家的面试有所帮助。
一、路由算法1. 题目:请简要介绍最短路径算法(Dijkstra算法)和链路状态路由算法(OSPF算法)。
解析:最短路径算法是一种用于计算网络中两点之间最短路径的算法。
Dijkstra算法是一种基于贪心策略的算法,适用于图中的节点数量较少且边的权重不大于某个值的情况。
链路状态路由算法(OSPF)是一种基于链路状态信息的路由算法,能够快速收敛并适应网络拓扑结构的变化。
2. 题目:简述BGP(边界网关协议)的工作原理。
解析:BGP是一种外部网关协议,用于在不同自治系统(AS)之间交换路由信息。
BGP通过路由策略、路由属性、路径属性等机制,实现路由信息的交换和选择。
BGP协议具有以下特点:(1)无环路由选择:BGP协议能够避免路由环路,保证网络可达性。
(2)多路径支持:BGP协议支持多条到达同一目的地的路由,通过路由策略进行选择。
(3)策略路由:BGP协议支持路由策略,实现复杂路由控制。
二、流量控制算法1. 题目:请简要介绍TCP和UDP的流量控制机制。
解析:TCP和UDP是两种常见的传输层协议,它们分别采用了不同的流量控制机制。
(1)TCP流量控制:TCP协议通过滑动窗口机制实现流量控制。
发送方根据接收方的接收窗口大小调整发送速率,确保接收方能够及时处理接收到的数据。
(2)UDP流量控制:UDP协议没有内置的流量控制机制,但可以通过外部手段实现流量控制,如NAT(网络地址转换)等。
2. 题目:简述拥塞控制算法(如慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复)。
解析:拥塞控制算法是保证网络稳定运行的重要手段。
以下为常见的拥塞控制算法:(1)慢启动:当网络出现拥塞时,发送方逐渐增加发送窗口大小,直到达到阈值。
计算数学面试题目及答案
计算数学面试题目及答案在数学计算方面,面试官通常会提出一些具有挑战性和逻辑性的问题,以测试应聘者的数学能力和解题能力。
本文将介绍一些常见的计算数学面试题目,并给出相应的答案。
一、加减乘除运算题1. 23 + 45 = ?答案:23 + 45 = 682. 87 - 56 = ?答案:87 - 56 = 313. 12 × 5 = ?答案:12 × 5 = 604. 65 ÷ 13 = ?答案:65 ÷ 13 = 5二、百分数计算题1. 75% 表示的小数是多少?答案:75% = 0.752. 0.9 表示的百分数是多少?答案:0.9 = 90%3. 27 是 45 的百分之几?答案:27 ÷ 45 = 0.6,即 27 是 45 的百分之六十。
三、平方与开方1. 4 的平方是多少?答案:4 的平方 = 4 × 4 = 162. 16 的开方是多少?答案:16 的开方 = 43. 如果 x² = 25,那么 x 的值是多少?答案:x = ±√25 = ±5四、线性方程1. 解方程 2x + 5 = 13。
答案:2x + 5 = 13,移项得 2x = 13 - 5,即 2x = 8,再除以 2 得 x = 4。
2. 解方程 3x - 7 = 2x + 3。
答案:3x - 7 = 2x + 3,移项得 3x - 2x = 3 + 7,即 x = 10。
五、三角函数1. sin(30°) = ?答案:sin(30°) = 1/22. cos(60°) = ?答案:cos(60°) = 1/23. tan(45°) = ?答案:tan(45°) = 1六、概率问题1. 从一副扑克牌中随机抽取一张牌,抽到黑桃的概率是多少?答案:一副扑克牌有 52 张牌,其中有 13 张黑桃牌,所以抽到黑桃的概率是 13/52 = 1/4。
网易算法岗面试题目(3篇)
第1篇一、自我介绍及项目经历1. 请简要介绍您的教育背景和职业发展经历。
2. 请介绍您最近参与的一个项目,包括项目背景、您的角色、项目目标以及最终成果。
3. 在您参与的项目中,遇到了哪些挑战?您是如何解决这些问题的?4. 您在项目中使用了哪些技术或工具?请详细描述一下。
5. 您认为您在项目中最大的收获是什么?二、基础知识与算法实现1. 请解释一下什么是动态规划,并给出一个动态规划问题的实例。
2. 请实现一个快速排序算法,并解释其原理。
3. 请实现一个链表反转算法,并解释其原理。
4. 请实现一个二叉树遍历算法,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
5. 请解释一下什么是哈希表,并实现一个简单的哈希表。
三、推荐系统相关问题1. 请简述推荐系统的基本原理和流程。
2. 请解释一下召回率和准确率在推荐系统中的作用。
3. 请简述冷启动问题及其解决方法。
4. 请解释一下什么是协同过滤,并说明其优缺点。
5. 请解释一下什么是基于内容的推荐,并说明其优缺点。
四、图计算与深度学习1. 请解释一下什么是图计算,并举例说明图计算的应用场景。
2. 请解释一下DeepWalk和Node2Vec算法,并说明它们的原理。
3. 请解释一下CNN和RNN在推荐系统中的应用。
4. 请简述Transformer模型的基本原理。
5. 请解释一下attention机制,并说明其在Transformer模型中的作用。
五、数据库与大数据技术1. 请解释一下SQL的基本语法和常用操作。
2. 请解释一下Spark的基本原理和常用操作。
3. 请简述Hadoop生态系统中的常见组件及其作用。
4. 请解释一下Hive和HBase的区别。
5. 请简述数据清洗和数据预处理的基本方法。
六、项目初衷与困难解决方法1. 请简述您选择当前项目的原因。
2. 在项目实施过程中,您遇到了哪些困难?您是如何解决这些困难的?3. 请举例说明您在项目中如何与团队成员沟通协作。
4. 请简述您在项目中如何评估项目成果。
算法及逻辑类的面试题目大全
算法及逻辑类的面试题目大全1、A、B两人分别在两座岛上。
B生病了,A有B所需要的药。
C有一艘小船和一个可以上锁的箱子。
C愿意在A和B之间运东西,但东西只能放在箱子里。
只要箱子没被上锁,C都会偷走箱子里的东西,不管箱子里有什么。
如果A和B各自有一把锁和只能开自己那把锁的钥匙,A应该如何把东西安全递交给B?答案:A把药放进箱子,用自己的锁把箱子锁上。
B拿到箱子后,再在箱子上加一把自己的锁。
箱子运回A后,A取下自己的锁。
箱子再运到B手中时,B取下自己的锁,获得药物。
2、有一个软件公司,1/2的人是系统分析员,2/5的人是软件工程师,有1/4的人两者都是,问有多少人两者都不是?答案:1 –1/2 –2/5 + 1/4=0.353、有25匹马,速度都不同,但每匹马的速度都是定值。
现在只有5条赛道,无法计时,即每赛一场最多只能知道5匹马的相对快慢。
问最少赛几场可以找出25匹马中速度最快的前3名?(百度2008年面试题)答案:每匹马都至少要有一次参赛的机会,所以25匹马分成5组,一开始的这5场比赛是免不了的。
接下来要找冠军也很容易,每一组的冠军在一起赛一场就行了(第6场)。
最后就是要找第2和第3名。
我们按照第6场比赛中得到的名次依次把它们在前5场比赛中所在的组命名为A、B、C、D、E。
即:A组的冠军是第6场的第1名,B组的冠军是第6场的第2名……每一组的5匹马按照他们已经赛出的成绩从快到慢编号:A组:1,2,3,4,5B组:1,2,3,4,5C组:1,2,3,4,5D组:1,2,3,4,5E组:1,2,3,4,5从现在所得到的信息,我们可以知道哪些马已经被排除在3名以外。
只要已经能确定有3匹或3匹以上的马比这匹马快,那么它就已经被淘汰了。
可以看到,只有上表中粗体蓝色的那5匹马才有可能为2、3名的。
即:A组的2、3名;B组的1、2名,C组的第1名。
取这5匹马进行第7场比赛,第7场比赛的前两名就是25匹马中的2、3名。
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。
技术面试基础知识题
技术面试基础知识题一、数据结构与算法在技术面试中,数据结构与算法是必考的基础知识。
以下是一些常见的问题:1.什么是数组?如何在数组中插入和删除元素?2.什么是链表?请写一个函数来反转一个链表。
3.什么是栈和队列?分别用数组和链表实现栈和队列。
4.什么是二叉树?请写一个函数来判断一棵二叉树是否是平衡二叉树。
5.什么是图?请写一个函数来判断一个图是否是连通图。
二、操作系统与计算机网络操作系统和计算机网络也是面试中经常问到的基础知识。
以下是一些常见的问题:1.什么是进程和线程?它们之间有什么区别?2.什么是死锁?如何避免死锁的发生?3.什么是TCP和UDP?它们之间有什么区别?4.什么是HTTP和HTTPS?它们之间有什么区别?5.什么是OSI模型?请列举出每一层的功能。
三、数据库对于大多数技术岗位来说,数据库知识也是必备的。
以下是一些常见的问题:1.什么是关系型数据库和非关系型数据库?请举例说明。
2.什么是SQL?请写一个SQL语句来查询一个表中的数据。
3.什么是索引?如何创建索引和优化索引的性能?4.什么是事务?请写一个SQL语句来开启一个事务。
5.什么是数据库的范式?请列举出前三个范式。
四、编程语言在技术面试中,对于某种编程语言的掌握也是考察的重点之一。
以下是一些常见的问题:1.什么是面向对象编程?请写一个类和它的实例。
2.什么是异常处理?请写一个try-catch语句来处理异常。
3.什么是多态?请写一个代码示例来说明多态的概念。
4.什么是闭包?请写一个代码示例来说明闭包的概念。
5.什么是线程和进程的区别?请写一个代码示例来说明。
五、软件工程与系统设计对于一些技术岗位来说,软件工程和系统设计的知识也是必备的。
以下是一些常见的问题:1.什么是敏捷开发?请列举出敏捷开发的原则。
2.什么是设计模式?请列举出常用的设计模式。
3.什么是微服务架构?请列举出微服务架构的优势和劣势。
4.什么是负载均衡?请列举出常见的负载均衡算法。
计算机面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请解释一下什么是位运算,并举例说明其应用场景。
位运算是指对二进制位进行操作的运算,主要包括按位与(&)、按位或(|)、按位异或(^)、按位取反(~)、左移(<<)和右移(>>)等。
以下是一些应用场景:(1)按位与:用于判断两个整数的某一位是否同时为1。
(2)按位或:用于将两个整数的对应位进行或运算,得到结果。
(3)按位异或:用于将两个整数的对应位进行异或运算,如果两个位相同,则结果为0;如果两个位不同,则结果为1。
(4)按位取反:用于将整数的每一位取反,即将0变为1,将1变为0。
(5)左移:用于将整数的二进制表示向左移动指定的位数,右边的位被丢弃,左边补0。
(6)右移:用于将整数的二进制表示向右移动指定的位数,左边的位被丢弃,右边补0。
2. 请解释一下什么是数据类型,并列举常见的几种数据类型。
数据类型是指用于定义变量存储的数据种类的类型。
以下是一些常见的几种数据类型:(1)整型(int):用于存储整数,如int a = 10;(2)浮点型(float、double):用于存储实数,如float b = 3.14;(3)字符型(char):用于存储单个字符,如char c = 'A';(4)布尔型(bool):用于存储布尔值,如bool d = true;(5)数组:用于存储一系列相同类型的数据,如int arr[10];(6)结构体(struct):用于存储不同类型的数据,如struct Person {int age; char name[20];};(7)指针:用于存储变量的地址,如int ptr = &a。
3. 请解释一下什么是面向对象编程,并举例说明其应用场景。
面向对象编程(OOP)是一种编程范式,它将数据和行为封装在对象中,强调继承、封装和多态。
以下是一些应用场景:(1)设计大型软件系统,如操作系统、数据库等;(2)开发图形用户界面(GUI)应用程序;(3)开发网络应用程序,如Web应用、移动应用等;(4)开发游戏和模拟软件。
面试算法题目
1、在排序算法中,哪种算法在最优情况下时间复杂度为O(n)?A. 快速排序B. 冒泡排序C. 插入排序(答案)D. 归并排序2、以下哪个数据结构常用于实现缓存淘汰策略中的LRU(Least Recently Used)?A. 栈B. 队列C. 双向链表(答案)D. 二叉树3、给定一个整数数组,要求找出其中两个数的和等于一个给定值,最有效的方法是使用:A. 双重循环遍历B. 哈希表(答案)C. 二分查找D. 排序后双指针4、在深度优先搜索(DFS)中,使用栈的主要目的是:A. 记录已访问节点B. 避免循环(答案,辅助避免重复访问形成环)C. 存储最短路径D. 提高搜索效率5、下列哪项不是动态规划解决问题的典型特征?A. 重叠子问题B. 最优子结构C. 无后效性(答案偏向于此选项不是最典型的特征,但通常也提及;严格来说,动态规划要求无后效性,但此题意图可能是寻找一个相对非典型的描述)D. 状态转移方程6、对于一个图结构,如果要找出其中是否存在环,最适合使用的算法是:A. Dijkstra算法B. Floyd-Warshall算法C. 拓扑排序(间接判断,若无法完成则存在环)(答案)D. A*算法7、在二叉树的遍历中,先序遍历的顺序是:A. 左子树 -> 根节点 -> 右子树B. 根节点 -> 左子树 -> 右子树(答案)C. 右子树 -> 根节点 -> 左子树D. 根节点 -> 右子树 -> 左子树8、下列哪种算法是用来解决最短路径问题的?A. 广度优先搜索(BFS,用于无权图的最短路径)B. 深度优先搜索(DFS)C. Dijkstra算法(答案,适用于非负权图)D. Prim算法(最小生成树)9、在机器学习中,决策树算法进行特征选择时,常用的准则是:A. 最大似然估计B. 信息增益(答案)C. 最小二乘法D. 交叉验证10、对于一个无序数组,如果需要频繁地进行查找操作,最好先对其进行:A. 插入排序B. 冒泡排序C. 快速排序(答案,虽然归并也适用,但快速排序通常更高效)D. 选择排序。
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)。
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。
面试常问的经典算法题
面试常问的经典算法题1.翻转字符串:给定一个字符串,将其翻转。
例如,输入 'hello world',输出 'dlrow olleh'。
2. 斐波那契数列:给定一个数 n,求出斐波那契数列的第 n 项。
斐波那契数列是指:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……,其中每一项等于前两项的和。
3. 二叉树的遍历:给定一个二叉树,编写程序实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。
4. 查找两个有序数组的中位数:给定两个有序数组 nums1 和nums2,长度分别为 m 和 n,找出这两个数组的中位数。
要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
5. 最长公共子序列:给定两个字符串,找出它们的最长公共子序列。
例如,对于字符串 'ABCD' 和 'AEFC',它们的最长公共子序列是 'AC'。
6. 最大子序和:给定一个数组,找出其中连续子数组的最大和。
例如,对于数组 [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4],其最大子序和为 6。
7. 二叉搜索树的最近公共祖先:给定一个二叉搜索树和两个节点 p、q,找出它们的最近公共祖先。
要求算法的时间复杂度为 O(log n)。
8. 判断是否为回文数:给定一个整数,判断它是否为回文数。
例如,输入 121,输出 true;输入 -121,输出 false。
9. 排列组合问题:给定一个集合,求出它的所有排列组合。
例如,对于集合 {1, 2, 3},其所有排列组合为 {1, 2, 3}、{1, 3, 2}、{2, 1, 3}、{2, 3, 1}、{3, 1, 2} 和 {3, 2, 1}。
25道常见算法面试题
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?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2^n(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。
百度算法工程师面试题8道含解析
百度算法工程师面试题8道含解析问题1:讲一下lora的原理Lora方法指的是在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵,也就是在原始PLM旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作。
并在模型训练过程中,固定PLM的参数,只训练降维矩阵A与升维矩阵B。
而模型的输入输出维度不变,输出时将BA与PLM的参数叠加。
用随机高斯分布初始化A,用0矩阵初始化B。
问题2:讲一下GBDT的原理GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种集成学习方法,它通过迭代训练决策树,每一次迭代都试图修正前一次迭代的错误。
具体而言,GBDT通过拟合残差(目标值与当前模型的预测之差)来逐步改进模型。
在每一轮迭代中,新的决策树被训练以捕捉残差中的模式。
最终,所有树的预测被组合起来形成最终的预测模型。
问题3:翻译任务一般用什么架构翻译任务主要使用的是seq2seq架构,目前主流的翻译架构是基于Transformer模型的,它采用自注意力机制(self-attention)来捕捉输入序列中不同位置的关联信息,并通过编码器-解码器结构来实现翻译。
问题4:encoder-only, decoder-only, encoder-decoder的区别Encoder-only:只有编码器,用于将输入序列编码成固定维度的表示,常用于特征提取。
Decoder-only:只有解码器,用于从固定维度的表示生成输出序列,通常在生成式任务中使用。
Encoder-decoder:同时包含编码器和解码器,用于序列到序列的任务,如机器翻译。
编码器将输入序列编码成上下文信息,解码器使用该信息生成输出序列。
问题5:讲一下transformer的结构Transformer模型由编码器和解码器组成,其核心是自注意力机制。
每个编码器和解码器均由多个相同的层叠加而成,每一层包含自注意力子层和全连接前馈网络子层。
输入序列通过多头自注意力机制进行处理,然后通过前馈网络。
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目录1 求一个集合中的连续串,使得这个连续串中各个数相加的和最大 (1)2 求一个集合中的连续串,使得这个连续串中各个数相加的和最小 (2)3 动态规划求组合 (3)4 寻找发贴“水王” (4)5 求一个字符串中最长的重复子串,'0000......'不算在内 .. (6)6 求两个字符串的最长公共子串 (8)7 读一组整数到VECTOR 对象,计算并输出每对相邻元素的和。
如果读入元素个数为奇数,则提示用户最后一个元素没有求和,并输出其值。
然后修改程序:头尾元素两两配对(第一个和最后一个,第二个和倒数第二个,以此类推),计算每对元素的和,并输出。
(10)8 整数转化为字符串 (12)9 字符串转化为整数 (13)10 转换字符串格式为:原来字符串里的字符+该字条连续出现的个数,例如字符串:1233422222转化为1121324125(1出现1次,2出现1次,3出现2次......).. (14)11 将一句话里的单词进行倒置,标点符号不倒换。
比如“I COME FROM BEIJING.”→“BEIJING. FROM COME I” (15)12二叉树根结点为ROOT,用递归法把二叉树的叶子结点按从左到右的顺序连成一个单链表.. 1713 连续正整数之和 (18)14 文件中有一组整数,要求排序后输出到另一个文件中 (20)15 小猪吃米 (21)16 在一个数组中存在着新数组,求出新数组的长度。
(24)17 写函数找出一个字符串中出现频率最高的字符(如果最高频率相同的有多个字符,取最先遇见的那个字符) (25)18 十三个人围成一个圈,从第一个人开始顺序报号1、2、3。
凡是报到“3”者退出圈子,请找出最后留在圈子中的人原来的序号 (26)19已知N个人(以编号1,2,3...N分别表示)围坐在一张圆桌周围。
从编号为K的人开始报数,数到M的那个人出列;他的下一个人又从1开始报数,数到M的那个人又出列;依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列 (29)20 十进制正数或负数转化为二进制 (31)21 将阿拉伯数字转化为中文数字,如12→“一十二” (32)22大数存储,求100的阶乘 (35)23在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。
如“ABACCDEFF”,输出B。
(36)1.求一个集合中的连续串,使得这个连续串中各个数相加的和最大#include<stdio.h>int getmax(int a[], int n, int *begin, int *end);int main(void){int a[] = {-1,-2,-3,100,-4,-5,6,-7,9,200};int begin;int end;int sum;sum = getmax(a,10,&begin,&end);printf("The maximal sum is %d\n",sum);printf("The begin index is %d, the end index is %d\n",begin,end);return 0;}/*++算法:从第一个数出发,向右叠加,将他们的和累加于sum,只要和大于零,就继续。
期间,保存这些和值中的最大值为max。
如果sum小于零,则从sum小于零的后一个重新计算。
--*/int getmax(int *a, int n, int *begin, int *end){int max = a[0];int sum = a[0];int tempbegin = 0;*begin = 0;*end = 0;for (int i = 1; i < n; i++){if(sum > 0){sum += a[i];}else{tempbegin = i;sum = a[i];}if (max <= sum){max = sum;*begin = tempbegin;*end = i;}}return max;}2 求一个集合中的连续串,使得这个连续串中各个数相加的和最小#include <stdio.h>int getmin(int a[], int n, int *begin, int *end);int main(void){//测试数组全部通过测试// int a[] = {8, 9, -3, -10, 7, 0, 8, -12, 9, 8, -1 , -2, 9};// int a[] = {1, 2, 3, 4, 5};// int a[] = {-1, -2, -3, -5, -4};// int a[] = {-1, 100, -1000, 100, -1};// int a[] = {1, 1, 1, 1, 1};// int a[] = {-1, -1, -1, -1, -1};// int a[] = {1, -1, 1, -1};// int a[] = {8, 9, -3, -10, 7, 0, 8, -12, 9, 8, -1, -2, 9};int a[] = {8, 9, -3, -10, 7, -5, 2, -12, 9, 8, -1, -2, 9};int begin;int end;int sum;int k = sizeof(a)/sizeof(int);sum = getmin(a,k,&begin,&end);printf("The minimum sum is %d\n",sum);printf("The begin index is %d, the end index is %d\n",begin,end);return 0;}int getmin(int *a, int n, int *begin, int *end){int min = a[0];int sum = a[0];int tempbegin = 0;*begin = 0;*end = 0;for (int i = 1; i < n; i++){if(sum < 0){sum = sum + a[i];}else{tempbegin = i;sum = a[i];}if (sum <= min){min = sum;*begin = tempbegin;*end = i;}}return min;}3 动态规划求组合/*++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 思想:C(n,k)=C(n-1,k-1)+C(n-1,k)利用动态规划法,用一个二维数组把前面算出的组合数保存起来,这样就不用重复对一个小的组合数算很多次++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/#include <iostream>using namespace std;const int N=6;const int K=3;int a[N+1][K+1]; //N+1行,K+1列的存储int min(int x, int y){return x<y?x:y;}int Com(int n, int k){for(int i=0;i<=n;++i){for(int j=0;j<=min(i,k);++j){if (j==0 || j==i)//每行第0列(最左边,C(n,0)=1,主对角线元素也为1){a[i][j]=1;}else{a[i][j]=a[i-1][j-1]+a[i-1][j];//根据递推式}}}return a[n][k];}void main(){cout<<"The combination value of (6,3) is "<<Com(N,K)<<endl;}4 寻找发贴“水王”1)题目一个论坛中有一大“水王”,他不但喜欢发帖,还会回复其他ID发的每个帖子。
该“水王”发帖数目超过了总数的一半。
如果你有一个当前论坛所有帖子(包括回帖)的列表,其中帖子作者的ID也在表中,你能快速找出这个传说中的“水王”吗?2)分析如果每次删除两个不同的ID(不管是否包含“水王”的ID),那么,在剩下的ID列表中,“水王”ID出现的次数仍然超过总数的一半。
看到这一点之后,就可以通过不断重复这个过程,把ID列表中的ID总数降低(转化为更小的问题),从而得到问题的答案。
新的思路,总的时间复杂度只有O(N),且只需要常数的额外内存。
3)代码/**************************************************************** * 功能:寻找发帖“水王”** @Author: H Date: 2009-12-31****************************************************************/#include<iostream>using namespace std;int Find(int* ID, int N){int candidate;int nTimes=0;int i;for(i = 0; i < N; i++){if(nTimes == 0){candidate = ID[i];nTimes = 1;}else{if(ID[i] == candidate)nTimes++;elsenTimes--;}}return candidate;}int main(void){int id[] = {1,2,2,4,2,4,2,2};int iD = Find(id, 8);cout<<"The water king's id is "<<iD<<endl;return 0;}4)结论在这个题目中,有一个计算机科学中很普遍的思想,就是如何把一个问题转化为规模较小的若干个问题。
分治、递推和贪心等都是基于这样的思路。
在转化过程中,小的问题跟原问题本质上一致。
这样,我们可以通过同样的方式将小问题转化为更小的问题。
因此,转化过程是很重要的。
像上面这个题目,我们保证了问题的解在小问题中仍然具有与原问题相同的性质:水王的ID在ID列表中的次数超过一半。
转化本身计算的效率越高,转化之后问题规模缩小得越快,则整体算法的时间复杂度越低。