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    数据结构面试经典问题汇总及答案_数据结构基础面试题

    1.数组和链表的区别,请详细解释。 从逻辑结构来看: a) 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。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;数组可以根据下标直接存取。 b) 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,非常繁琐)链表必须根据next指针找到下一个元素 从内存存储来看: a) (静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但是自由度小 b) 链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦 从上面的比较可以看出,如果需要快速访问数据,很少或不插入和删除元素,就应该用数组;相反, 如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。

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    【地铁上的面试题】--基础部分--数据结构与算法--排序和搜索算法

    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

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    第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-97 排序

    这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。

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