算法: 1、说一下二分查找 2、二分查找的条件是什么 3、说一下平衡二叉树的概念 4、你知道有哪些排序方式 5、归并排序的思想及时间空间复杂度 6、你知道图论算法吗 C语言: 1、C语言中内存对齐问题
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列,而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列,便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集,而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法,用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序,提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息,如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说,理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法,也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法,可以提高编程能力,优化算法设计,并在实际应用
许多高级语言中都提供有排序函数,但是掌握一些经典排序算法的基本原理和编码方法还是很有必要,这个学习过程可以帮助我们更好的理解每种排序算法的设计思路,本篇博客将介绍9种十分经典的排序算法,提供了解释性语言JavaScript与编译型语言C的源代码。
大学期间,ACM队队员必须要学好的课程有: l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外,我希望你们能掌握一些其它的知识,因为知识都是相互联系,触类旁通的。
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍,希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
什么是二分查找算法? 二分查找算法,也称为折半查找,是一种基于比较的搜索算法。它通过将有序数组分成两半,并与目标元素进行比较,从而确定目标元素可能存在的位置。每次比较后,算法都会将搜索范围缩小一半,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
从二分字面上理解的话,快速排序和归并排序都与二分相关;快速排序按照标值二分,小的在前,大的在后;而归并排序是按照下标二分,再分别对两个部分归并排序,先分后和,在和的过程中排序。
二分法就是把一个数组折半查找,再折半直到找到数据位置,或者无数据位置。比如说1-100,你选的值是23,那么范围写法就是(索引写法类似)
算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
我本来想说的是Unix系统C标准库所提供的一些算法和数据结构API,但毕竟带有iOS标题可能更加吸引眼球一些。其实我说的也没有错,因为iOS毕竟是从Unix衍生出来的系统,所以说标题所述也算是正确的。下面将要介绍的几类API,有些可以在POSIX平台中支持,有些则只能在FreeBSD中支持,有些则只有在iOS系统中单独支持。
时间复杂度是一种描述算法执行时间随着输入规模增长而变化的度量。它用大O符号(O)来表示,表示算法执行时间的上界。时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模的增长趋势,而不是具体的执行时间。因此,时间复杂度是一种抽象的度量,用来评估算法的效率。
懂算法的程序员 📷 不懂算法的程序员 📷 算法的力量 算法是计算机科学领域最重要的基石之一,但却受到了一些程序员的冷落。 许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解,认为学计算机就是学各种编程语言,或者认为,学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。 其实大家都被这些公司和培训机构误导了。 编程语言虽然该学,但是学习计算机算法和理论更重要,因为计算机语言和开发平台日新月异,但万变不离其宗的是那些算法和理论。 例如数据结构、算法、编译原理、
这个我也不知道能写多少,只是最近快放假了实在懒得看DSP了,而且卡在一个地方了,什么都不干又感觉心慌的很,所以又回头看看算法的东西。一些测试程序放在这里
准备CS面试是一个非常累心的过程:算法又多又难,数据结构复杂多变,面向对象设计和系统设计根本没有正确答案,周边的关于计算机体系的基础知识浩如烟海,一般人无从下手。包子培训帮大家梳理了以下22条面试高频考点,大家不妨自己心里算算,看自己是否能顺利过关:) 使用并理解公司的(某一)产品,给出建议; 分析算法的时间、空间复杂度(Big-O); 熟练使用一门常用高级编程语言如C/C++/Java,流畅的coding意味着手写代码时没有过多的语法错误; 对语言的细节特性有足够的理解,理解语言之间的差异,比如解释执行v
前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法,有些观点不敢苟同。为此,特意梳理了一下排序算法的演进,发现没有最快,只有更快。
本来准备看Java容器源码的。但是看到一开始发现Arrays这个类我不是很熟,就顺便把Arrays这个类给看了。Arrays类没有什么架构与难点,但Arrays涉及到的两个排序算法似乎很有意思。那顺便把TimSort算法和双指针快速排序也研究一下吧。
导读:算法是程序的灵魂,而复杂度则是算法的核心指标之一。为了降低复杂度量级,可谓是令无数程序员绞尽脑汁、甚至是摧枯秀发。一般而言,若能实现对数阶的时间复杂度,算法效率往往就已经非常理想。而实现对数阶的常用思想莫过于二分。
在博文《深入理解Spark 2.1 Core (十):Shuffle Map 端的原理与源码分析 》中我们提到了:
例如在一个有序数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}中,我们要查找8的位置,就可以先比较其与5的大小关系,发现其大于5,然后就找6与10的中位数8,发现相等,那么8的位置也就找到了,二分查找做法大抵如此。
本文转载自July CSDN博客:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
白嫖不好,要不先赞在看! 一 自我介绍 本人小硕,秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服,绿盟等),另外参加了京东,小米,滴滴等互联网公司面试,同时也面试了几个研究所和一个银行,下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面!挂 深信服
上一节我们说完了链表的一些高频题。那么这一节,我们会介绍一些二分查找和排序相关的题目。二分和排序本身不是很困难,但是还是有一些难题需要一些技巧才能解决(倒也不是完全毫无头绪的那种),所以这一篇文章,我们除了基本内容外,也会花一些时间介绍一下技巧性的内容。
为了避免快速排序里,递归过深而堆栈过小,导致堆栈溢出,我们有两种解决办法:第一种是限制递归深度。一旦递归过深,超过了我们事先设定的阈值,就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈,手动模拟递归压栈、出栈的过程,这样就没有了系统栈大小的限制。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
在计算机科学中,搜索算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的算法。C语言作为一种强大的编程语言,提供了多种搜索算法的实现方式。本文将介绍C语言中的四种常见搜索算法其中包括(线性查找,二分法查找,树结构查找,分块查找),并提供每种算法的简单实现示例。
本文由一道 leetcode 简单题,引出在刷题和笔试经常用到的双指针中的“对撞指针”解题技巧,供大家参考,希望能对大家有所帮助。
这篇文章来源于我的一位朋友,和我一样参加了去年了秋招,这份面经我看了下,很多问题都是高频面试题,而且总结的挺全,在此分享给大家。先看下大致目录
最近社群很多的小伙伴们对算法进行了激烈的讨论与学习,今天老九君就给大家介绍一些编程语言里的基础算法,提高小伙伴们的算法知识及编程里对算法的运用。 我们一起来看看十大基础算法吧~ 算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。 事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使
1、假设由置换-选择得到9个初始归并段,其长度(即记录数)依次为:9,30,12,18,3,17,2,6,24。现作3-路平衡归并,其归并树(表示归并过程的图)如下图所示,
大家好,很高兴又和各位见面了,在上一篇内容结尾有两道题目不知道大家有没有自己去尝试编写代码,今天咱们通过几道题目开始今天的内容。
Arrays.Sort方法所用的排序算法主要涉及以下三种:双轴快速排序(DualPivotQuicksort)、归并排序(MergeSort)、TimSort,也同时包含了一些非基于比较的排序算法:例如计数排序。其具体最终使用哪一种排序算法通常根据类型以及输入长度来动态抉择。
1、什么是进程,线程,有什么区别 2、多进程、多线程的优缺点 3、什么时候用进程,什么时候用线程 4、多进程、多线程同步(通讯)的方法 5、进程线程的状态转换图 。什么时候阻塞,什么时候就绪 6、父进程、子进程的关系以及区别 7、什么是进程上下文、中断上下文 8、一个进程可以创建多少线程,和什么有关 9、进程间通讯: (1)管道/无名管道(2)信号(3)共享内存(4)消息队列(5)信号量(6)socket 注意:临界区则是一种概念,指的是访问公共资源的程序片段,并不是一种通信方式。 10、线程通讯(锁): (1)信号量(2)读写锁(3)条件变量(4)互斥锁(5)自旋锁
今天给大家介绍一位我的朋友,他是中科大软件学院的硕士,在去年秋招中斩获了多个互联网大厂的offer,后来他将自己从实习到秋招参加的一百多轮面试进行了总结,希望对即将找工作的大家有所帮助,以下为正文。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章,上篇文章主要是讲解数据结构,可以戳导师计划--数据结构和算法系列(上)进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法,辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式,发散下思维~
二分法查一个数 编写代码在一个整形有序数组中查找具体的某个数 要求:找到了就打印数字所在的下标,找不到则输出:找不到。
1、2-路归并:令u个记录分布在两个归并段上,按merge过程进行归并。每得到归并后的一个记录,仅需一次比较即可,则得到含u个记录的归并段需进行u-1次比较。
在编程中,算法是解决问题的一系列步骤或指令的集合。对于程序员来说,掌握一些常用的算法是非常必要的。下面,我将用JavaScript(JS)语言来详细讲解几个常用的算法。
这是 LeetCode 上的 「373. 查找和最小的K对数字」 ,难度为 「中等」。
各位老铁大家好,今天去京东世纪北辰世纪中心进行面试,本着牛客网好人一生平安的原则,特此奉上面经。 早上八点半说要面试,由于住的比较远,今天大清早的六点半起来就火急火燎的去了,七点坐的地铁出发,八点就到了,不得不说,大清早的北京国家会议中心还是很赞的,清风徐来,秋意正浓,然而如此美景对于我的面试并没有什么卵用。 去了我发现我是第一个到的,后面陆陆续续来了一拨人,我们直接被弄到休息室,大概又等了半个小时到了九点,开始意料之外的笔试。 笔试第一题:K路链表的归并(普通归并法、归并排序的归并法、堆归并) 笔试第二题
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念,它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中,搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能,并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
老生常谈,偶尔遇到阐述这两类问题相关的极好素材,它们结合示意图,言简意赅,清晰明了。故分享出来。
在计算机科学和数据处理领域,寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率,更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中,我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法,以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者,这篇博客都将为您提供有益的见解。
力扣(LeetCode)定期刷题,每期10道题,业务繁重的同志可以看看我分享的思路,不是最高效解决方案,只求互相提升。
手写一个排序算法的效率是很慢的,当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战,如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法,今天让我来给大家讲解一下Java语言中的sort排序
简介:依次检查需要排序的列表,每次取出一个元素放入另一个排好序的列表中的适当位置。
、稳健(即不改变等值元素间的相对顺序)的排序算法,在处理真实世界数据(经常出现部分有序情况)时表现出色,而不只是为学术研究。
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