经典算法面试题及标准答案
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。
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。
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。
算法面试题及答案
算法面试题及答案通常，在算法方面的面试中，面试官会给出一系列问题，要求应聘者解决或给出最佳解决方案。
这些问题旨在评估应聘者的算法思维能力和解决问题的能力。
以下是一些常见的算法面试问题及其解答。
问题一：反转字符串给定一个字符串，编写一个函数来翻转字符串中的字符顺序。
例如，输入："Hello, World!"，输出："!dlroW ,olleH"。
解答：```javapublic String reverseString(String s) {char[] charArray = s.toCharArray();int left = 0;int right = s.length() - 1;while (left < right) {char temp = charArray[left];charArray[left] = charArray[right];charArray[right] = temp;left++;right--;return new String(charArray);}```问题二：判断一个数字是否为素数给定一个正整数，判断它是否是素数（只能被1和自身整除）。
例如，输入：17，输出：是素数。
解答：```javapublic boolean isPrime(int num) {if (num <= 1) {return false;}for (int i = 2; i * i <= num; i++) {if (num % i == 0) {return false;}}return true;```问题三：找出数组中的最大值和最小值给定一个整数数组，找出数组中的最大值和最小值。
例如，输入：[4, 2, 9, 1, 7]，输出：最大值为9，最小值为1。
解答：```javapublic void findMinMax(int[] nums) {int min = Integer.MAX_VALUE;int max = Integer.MIN_VALUE;for (int num : nums) {min = Math.min(min, num);max = Math.max(max, num);}System.out.println("最小值为：" + min);System.out.println("最大值为：" + max);}```问题四：判断一个字符串是否是回文字符串给定一个字符串，判断它是否是回文字符串（正反读都一样）。
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。
经典算法类笔试或面试题及答案
常见算法笔试或面试题1、Is it a loop ? （判断链表是否有环？）Assume that we have a head pointer to a link-list. Also assume that we know the list is single-linked. Can you come up an algorithm to check whether this link list includes a loop by using O(n) time and O(1) space where n is the length of the list? Furthermore, can you do so with O(n) time and only one 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。
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)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。
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。
方法一：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。
方法二：对于hash表项增加一项记录属于的文件a，b。
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。
JAVA经典算法面试40题及答案
JAVA经典算法⾯试40题及答案现在是3⽉份，也是每年开年企业公司招聘的⾼峰期，同时有许多的朋友也出来找⼯作。
现在的招聘他们有时会给你出⼀套⾯试题或者智⼒测试题，也有的直接让你上机操作，写⼀段程序。
算法的计算不乏出现，基于这个原因我⾃⼰搜集了⼀些算法上的题型。
希望对于⼤家有所帮助。
【程序1】题⽬：古典问题：有⼀对兔⼦，从出⽣后第3个⽉起每个⽉都⽣⼀对兔⼦，⼩兔⼦长到第四个⽉后每个⽉⼜⽣⼀对兔⼦，假如兔⼦都不死，问每个⽉的兔⼦总数为多少？1.程序分析：兔⼦的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21….public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(f(i));}public static int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}}或public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;math mymath = new math();for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(mymath.f(i));}}class math{public int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}}【程序2】题⽬：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。
1.程序分析：判断素数的⽅法：⽤⼀个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除，则表明此数不是素数，反之是素数。
public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;math mymath = new math();for(i=2;i<=200;i++)if(mymath.iszhishu(i)==true)System.out.println(i);}}class math{public int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}public boolean iszhishu(int x){for(int i=2;i<=x/2;i++)if (x % 2==0 )return false;return true;}}【程序3】题⽬：打印出所有的 “⽔仙花数 “，所谓 “⽔仙花数 “是指⼀个三位数，其各位数字⽴⽅和等于该数本⾝。
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。
推荐算法相关面试题目(3篇)
第1篇一、基础概念与算法1. 请简述推荐系统的基本概念和主要目标。
2. 推荐系统中的协同过滤算法有哪几种类型？请分别简述它们的原理。
3. 请简述基于内容的推荐算法的基本原理。
4. 请简述基于模型的推荐算法的基本原理。
5. 请简述推荐系统中的冷启动问题，以及解决方法。
6. 请简述推荐系统中的反馈攻击问题，以及解决方法。
7. 请简述推荐系统中的多样性、新颖性和覆盖度等评价指标。
8. 请简述推荐系统中的在线学习算法，以及应用场景。
9. 请简述推荐系统中的多目标优化问题，以及解决方法。
10. 请简述推荐系统中的个性化推荐算法，以及应用场景。
二、推荐算法实现1. 请简述如何实现基于内容的推荐算法。
2. 请简述如何实现基于模型的推荐算法。
3. 请简述如何实现协同过滤推荐算法。
4. 请简述如何实现基于知识图谱的推荐算法。
5. 请简述如何实现基于深度学习的推荐算法。
6. 请简述如何实现基于用户画像的推荐算法。
7. 请简述如何实现基于标签的推荐算法。
8. 请简述如何实现基于兴趣的推荐算法。
9. 请简述如何实现基于行为的推荐算法。
10. 请简述如何实现基于社交网络的推荐算法。
三、推荐系统架构与优化1. 请简述推荐系统的基本架构，包括数据采集、预处理、特征工程、模型训练、推荐生成等环节。
2. 请简述如何优化推荐系统的数据采集和预处理环节。
3. 请简述如何优化推荐系统的特征工程环节。
4. 请简述如何优化推荐系统的模型训练环节。
5. 请简述如何优化推荐系统的推荐生成环节。
6. 请简述如何优化推荐系统的个性化推荐算法。
7. 请简述如何优化推荐系统的多样性、新颖性和覆盖度等评价指标。
8. 请简述如何优化推荐系统的在线学习算法。
9. 请简述如何优化推荐系统的多目标优化问题。
10. 请简述如何优化推荐系统的实时推荐算法。
四、推荐系统应用场景1. 请简述推荐系统在电子商务领域的应用场景。
2. 请简述推荐系统在视频网站领域的应用场景。
算法面试智力概率题
算法面试智力概率题哎呀，小伙伴们，算法面试里的智力概率题可真是个有趣又烧脑的存在呢。
咱就先从一些基础的开始唠唠哈。
1. 抛硬币问题有一个均匀的硬币，抛3次，问出现2次正面的概率是多少呢？这题呀，咱得先知道抛一次硬币出现正面的概率是1/2。
抛3次硬币，总共的情况有2的3次方，也就是8种。
出现2次正面的情况呢，就像正正反、正反正、反正正这3种，所以概率就是3/8啦。
2. 摸球问题有一个盒子，里面有3个红球和2个白球。
现在从盒子里随机摸2个球，问摸到一红一白的概率是多少？首先算从5个球里摸2个球的总组合数，根据组合公式C(n,k)=n!/(k!(n - k)!)，这里n = 5，k = 2，算出来是10种。
然后算摸到一红一白的组合数，从3个红球里选1个，有3种选法，从2个白球里选1个，有2种选法，总共就是3×2 = 6种。
所以摸到一红一白的概率就是6/10 = 3/5。
3. 抽奖问题有10张奖券，其中3张是中奖券。
现在有5个人依次抽奖，问第3个人中奖的概率是多少？其实不管是第几个抽奖，中奖概率都是一样的哦。
因为每个人抽奖的时候，都是从10张奖券里抽，其中3张中奖券，所以第3个人中奖的概率也是3/10。
4. 骰子问题掷两个骰子，问点数之和为7的概率是多少？两个骰子掷出的结果总共有6×6 = 36种。
点数之和为7的情况有(1,6)、(2,5)、(3,4)、(4,3)、(5,2)、(6,1)这6种，所以概率就是6/36 = 1/6。
5. 生日问题在一个房间里，至少要有多少人，才能保证有两个人生日相同（一年按365天算）？这个问题有点绕哦。
我们可以从反面想，要保证没有两个人生日相同的最大人数是365人，当有366个人的时候就一定有两个人生日相同了。
但是如果是问概率的话，当有23个人的时候，有两个人生日相同的概率就超过50%啦。
这是因为计算比较复杂，这里就不详细展开啦。
6. 条件概率问题已知事件A发生的概率是0.6，事件B发生的概率是0.4，在事件A发生的条件下，事件B发生的概率是0.3，问事件A和事件B 同时发生的概率是多少？根据条件概率公式P(A∩B)=P(B A)×P(A)，这里就是0.3×0.6 = 0.18啦。
常见算法面试题及答案
常见算法面试题及答案算法面试是程序员求职过程中的重要环节之一。
面试官会通过提问算法问题来评估面试者的思维能力、解决问题的能力以及编程技巧。
在准备算法面试的过程中，了解常见的算法面试题并熟悉相应的解答方法是非常重要的。
本篇文章将介绍一些常见的算法面试题及其答案，帮助读者更好地准备算法面试。
1. 两数之和题目描述：给定一个整数数组和一个目标值，判断数组中是否存在两个数之和等于目标值。
若存在，返回这两个数的索引，若不存在，返回空。
解答方法：使用哈希表来记录数组元素和索引的对应关系。
遍历数组，对于每个元素，判断目标值与当前元素的差值是否在哈希表中存在，如果存在则返回对应的索引；如果不存在，则将当前元素及其索引插入哈希表中。
当遍历结束后仍未找到满足条件的两个数，返回空。
2. 反转字符串题目描述：给定一个字符串，将其按照单词顺序进行反转。
解答方法：首先，将整个字符串进行反转，得到一个逆序的字符串。
然后，再将逆序字符串中的每个单词进行反转。
最后得到的字符串即为所求结果。
3. 链表是否存在环题目描述：给定一个链表，判断链表中是否存在环。
解答方法：使用快慢指针的方法来判断链表是否存在环。
快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步。
如果链表中存在环，那么快指针和慢指针一定会在某个节点相遇；如果链表中不存在环，快指针将会先到达链表的末尾。
根据快慢指针的移动情况，可以判断链表是否存在环。
4. 二叉树的最大深度题目描述：给定一个二叉树，找出其最大深度。
解答方法：使用递归的方法来计算二叉树的最大深度。
从根节点开始，递归地计算左子树和右子树的最大深度，然后取二者中的较大值加上1即为整个二叉树的最大深度。
5. 最长连续递增序列题目描述：给定一个未经排序的整数数组，找到最长连续递增序列的长度。
解答方法：遍历数组，对于每个元素，若与前一个元素递增，则将连续递增序列长度加1，否则重新计算连续递增序列的长度。
在遍历过程中，记录最长的连续递增序列长度，并返回结果。
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。
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。
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}。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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ｈaｓhm ａp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>4
f（4)＝２*２
ｆ(３) = 3
ｆ（2) = 2分解为４+4+4,３个4，ｍ=6４
6. 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。
算法如下:。