如题所述
数据结构面试常见问题
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。下面就是我整理的数据结构面试常见问题,一起来看一下吧。
数据结构面试常见问题 篇1
数据结构与算法,这个部分的内容其实是十分的庞大,要想都覆盖到不太容易。在校学习阶段我们可能需要对每种结构,每种算法都学习,但是找工作笔试或者面试的时候,要在很短的时间内考察一个人这方面的能力,把每种结构和算法都问一遍不太现实。所以,实际的情况是,企业一般考察一些看起来很基本的概念和算法,或者是一些变形,然后让你去实现。也许看起来简单,但是如果真让你在纸上或者是计算机上快速地完成一个算法,并且设计测试案例,最后跑起来,你就会发现会很难了。这就要求我们要熟悉,并牢固掌握常用的算法,特别是那些看起来貌似简单的算法,正是这些用起来很普遍的算法,才要求我们能很扎实的掌握,在实际工作中提高工作效率。遇到复杂的算法,通过分析和扎实的基本功,应该可以很快地进行开发。
闲话少说,下面进入正题。
一.数据结构部分
1.数组和链表的区别。(很简单,但是很常考,记得要回答全面)
C++语言中可以用数组处理一组数据类型相同的数据,但不允许动态定义数组的大小,即在使用数组之前必须确定数组的大小。而在实际应用中,用户使用数组之前有时无法准确确定数组的大小,只能将数组定义成足够大小,这样数组中有些空间可能不被使用,从而造成内存空间的浪费。链表是一种常见的数据组织形式,它采用动态分配内存的形式实现。需要时可以用new分配内存空间,不需要时用将已分配的空间释放,不会造成内存空间的浪费。
从逻辑结构来看:数组必须事先定义固定的长度(元素个数),不能适应数据动态地增减的情况,即数组的大小一旦定义就不能改变。当数据增加时,可能超出原先定义的元素个数;当数据减少时,造成内存浪费;链表动态地进行存储分配,可以适应数据动态地增减的.情况,且可以方便地插入、删除数据项。(数组中插入、删除数据项时,需要移动其它数据项)。
从内存存储来看:(静态)数组从栈中分配空间(用NEW创建的在堆中), 对于程序员方便快速,但是自由度小;链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦.
1.从访问方式来看:数组在内存中是连续存储的,因此,可以利用下标索引进行随机访问;链表是链式存储结构,在访问元素的时候只能通过线性的方式由前到后顺序访问,所以访问效率比数组要低。
2.链表的一些操作,如链表的反转,链表存在环路的判断(快慢指针),双向链表,循环链表相关操作。
3.队列(特殊的如优先级队列),栈的应用。(比如队列用在消息队列,栈用在递归调用中)
4.二叉树的基本操作
二叉树的三种遍历方式(前序,中序,后序)及其递归和非递归实现,三种遍历方式的主要应用(如后缀表达式等)。相关操作的时间复杂度。
5.字符串相关
整数,浮点数和字符串之间的转换(atoi,atof,itoa)
字符串拷贝注意异常检查,比如空指针,字符串重叠,自赋值,字符串结束符'/0'等。
二.算法部分
1.排序算法:
排序可以算是最基本的,最常用的算法,也是笔试面试中最常被考察到的算法。最基本的冒泡排序,选择排序,插入排序要可以很快的用代码实现,这些主要考察你的实际编码能力。堆排序,归并排序,快排序,这些算法需要熟悉主要的思想,和需要注意的细节地方。需要熟悉常用排序算法的时间和空间复杂度。
各种排序算法的使用范围总结:
(1)当数据规模较小的时候,可以用简单的排序算法如直接插入排序或直接选择排序。
(2)当文件的初态已经基本有序时,可以用直接插入排序或冒泡排序。
(3)当数据规模比较大时,应用速度快的排序算法。可以考虑用快速排序。当记录随机分布的时候,快排的平均时间最短,但可能出现最坏的情况,这时候的时间复杂度是O(n^2),且递归深度为n,所需的栈空间问O(n)。
(4)堆排序不会出现快排那样的最坏情况,且堆排序所需的辅助空间比快排要少。但这两种算法都不是稳定的,若要求排序时稳定的,可以考虑用归并排序。
(5)归并排序可以用于内排序,也可以用于外排序。在外排序时,通常采用多路归并,并且通过解决长顺串的合并,产生长的初始串,提高主机与外设并行能力等措施,以减少访问外存额次数,提高外排序的效率。
2,查找算法
能够熟练写出或者是上机编码出二分查找的程序。
3.hash算法
4.一些算法设计思想。
贪心算法,分治算法,动态规划算法,随机化算法,回溯算法等。这些可以根据具体的例子程序来复习。
5.STL
STL(Standard Template Library)是一个C++领域中,用模版技术实现的数据结构和算法库,已经包含在了C++标准库中。其中的vecor,list,stack,queue等结构不仅拥有更强大的功能,还有了更高的安全性。除了数据结构外,STL还包含泛化了的迭代器,和运行在迭代器上的各种实用算法。这些对于对性能要求不是太高,但又不希望自己从底层实现算法的应用还是很具有诱惑力的。
数据结构面试常见问题 篇2
1. 什么是数据结构?
数据结构是数据组织(存储)和操作进行检索和访问的方式。它还定义了不同数据集相互关联、建立关系和形成算法的方式。
2. 描述数据结构的类型?
列表:链接到先前或/和后续数据项的相关事物的集合。
数组:所有相同的值的集合。
Records:字段的集合,每个字段都包含来自单一数据类型的数据。
树:在分层框架中组织数据的数据结构。这种形式的数据结构遵循数据项插入、删除和修改的顺序。
表格:数据以行和列的形式保存。这些与记录相当,因为数据的结果或更改反映在整个表中。
3. 什么是线性数据结构?请举例
如果数据结构的所有元素或数据项都按顺序或线性顺序排列,则数据结构是线性的。元素以非分层方式存储,因此除了列表中的第一个和最后一个元素外,每个项目都有后继者和前驱者。数组、堆栈、字符串、队列和链表,都属于线性数据结构。
4. 数据结构有哪些应用?
数值分析、操作系统、人工智能、编译器设计、数据库管理、图形、统计分析和仿真。
5、文件结构和存储结构有什么区别?
区别在于访问的内存区域。存储结构是指计算机系统内存中的数据结构,而文件结构是指辅助存储器中的存储结构。
6、什么是多维数组?
多维数组的意思是指三维或者三维以上的数组。 三维数组具有高、宽、深的概念,或者说行、列、层的概念,即数组嵌套数组达到三维及其以上。是最常见的多维数组,由于其可以用来描述三维空间中的位置或状态而被广泛使用。
7. 什么是链表数据结构?
这是最常见的数据结构面试问题之一,面试官希望你能给出全面的答案。尝试尽可能多地解释,而不是用一句话来完成你的答案!
它是一个线性数据结构或一系列数据对象,其中元素不存储在相邻的内存位置。元素使用指针链接以形成链。每个元素都是一个单独的对象,称为节点。每个节点有两项:数据字段和对下一个节点的引用。链表中的入口点称为头。如果列表为空,则头部为空引用,最后一个节点具有对空的引用。
一个链表是一个动态的数据结构,其中节点的数量是不固定的,这样的例子有扩大和缩小需求的能力。
它适用于以下情况:
我们处理未知数量的对象或不知道列表中有多少项目;
我们需要从列表中进行恒定时间的插入/删除,就像在时间可预测性至关重要的实时计算中一样;
不需要随机访问任何元素;
该算法需要一个数据结构,无论对象在内存中的物理地址如何,都需要在其中存储对象;
我们需要在列表中间插入项目,就像在优先队列中一样;
一些实现是堆栈和队列、图形、名称目录、动态内存分配以及对长整数执行算术运算
8.什么是双向链表?请举例
它是链表的一种复杂类型(双端 LL),其中一个节点有两个链接,一个连接到序列中的下一个节点,另一个连接到前一个节点。这允许在两个方向上遍历数据元素。
举例:
带有下一个和上一个导航按钮的音乐播放列表
具有 BACK-FORWARD 访问页面的浏览器缓存
浏览器上的撤消功能
9. 为什么要做算法分析?
一个问题可以使用多种解决算法以多种方式解决。算法分析提供对算法所需资源的估计,以解决特定的计算问题。还确定了执行所需的时间和空间资源量。
算法的时间复杂度量化了算法运行所花费的时间,作为输入长度的函数。空间复杂度量化了算法占用的空间或内存量,以作为输入长度的函数运行。
;