摘要:滿二叉樹除葉子節(jié)點以為的每個節(jié)點都有兩個孩子。完全二叉樹可以看成是可以有若干額外向左靠的葉子節(jié)點的完美二叉樹。
以下是在編程面試中排名前10的算法相關(guān)的概念,我會通過一些簡單的例子來闡述這些概念。由于完全掌握這些概念需要更多的努力,因此這份列表只是作為一個介紹。本文將從Java的角度看問題,包含下面的這些概念:
字符串
鏈表
樹
圖
排序
遞歸 vs. 迭代
動態(tài)規(guī)劃
位操作
概率問題
排列組合
1. 字符串toCharArray() // 獲得字符串對應(yīng)的char數(shù)組 Arrays.sort() // 數(shù)組排序 Arrays.toString(char[] a) // 數(shù)組轉(zhuǎn)成字符串 charAt(int x) // 獲得某個索引處的字符 length() // 字符串長度 length // 數(shù)組大小2. 鏈表
在Java中,鏈表的實現(xiàn)非常簡單,每個節(jié)點Node都有一個值val和指向下個節(jié)點的鏈接next。
class Node { int val; Node next; Node(int x) { val = x; next = null; } }
鏈表兩個著名的應(yīng)用是棧Stack和隊列Queue。
棧:
class Stack{ Node top; public Node peek(){ if(top != null){ return top; } return null; } public Node pop(){ if(top == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(top.val); top = top.next; return temp; } } public void push(Node n){ if(n != null){ n.next = top; top = n; } } }
隊列:
class Queue{ Node first, last; public void enqueue(Node n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } } public Node dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(first.val); first = first.next; return temp; } } }3. 樹
這里的樹通常是指二叉樹,每個節(jié)點都包含一個左孩子節(jié)點和右孩子節(jié)點,像下面這樣:
class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; }
下面是與樹相關(guān)的一些概念:
平衡 vs. 非平衡:平衡二叉樹中,每個節(jié)點的左右子樹的深度相差至多為1(1或0)。
滿二叉樹(Full Binary Tree):除葉子節(jié)點以為的每個節(jié)點都有兩個孩子。
完美二叉樹(Perfect Binary Tree):是具有下列性質(zhì)的滿二叉樹:所有的葉子節(jié)點都有相同的深度或處在同一層次,且每個父節(jié)點都必須有兩個孩子。
完全二叉樹(Complete Binary Tree):二叉樹中,可能除了最后一個,每一層都被完全填滿,且所有節(jié)點都必須盡可能想左靠。
譯者注:完美二叉樹也隱約稱為完全二叉樹。完美二叉樹的一個例子是一個人在給定深度的祖先圖,因為每個人都一定有兩個生父母。完全二叉樹可以看成是可以有若干額外向左靠的葉子節(jié)點的完美二叉樹。疑問:完美二叉樹和滿二叉樹的區(qū)別?(參考:http://xlinux.nist.gov/dads/HTML/perfectBinaryTree.html)
4. 圖圖相關(guān)的問題主要集中在深度優(yōu)先搜索(depth first search)和廣度優(yōu)先搜索(breath first search)。
下面是一個簡單的圖廣度優(yōu)先搜索的實現(xiàn)。
1) 定義GraphNode
class GraphNode{ int val; GraphNode next; GraphNode[] neighbors; boolean visited; GraphNode(int x) { val = x; } GraphNode(int x, GraphNode[] n){ val = x; neighbors = n; } public String toString(){ return "value: "+ this.val; } }
2) 定義一個隊列Queue
class Queue{ GraphNode first, last; public void enqueue(GraphNode n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } } public GraphNode dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors); first = first.next; return temp; } } }
3) 用隊列Queue實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索
public class GraphTest { public static void main(String[] args) { GraphNode n1 = new GraphNode(1); GraphNode n2 = new GraphNode(2); GraphNode n3 = new GraphNode(3); GraphNode n4 = new GraphNode(4); GraphNode n5 = new GraphNode(5); n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4}; n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5}; n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4}; breathFirstSearch(n1, 5); } public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){ if(root.val == x) System.out.println("find in root"); Queue queue = new Queue(); root.visited = true; queue.enqueue(root); while(queue.first != null){ GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue(); for(GraphNode n: c.neighbors){ if(!n.visited){ System.out.print(n + " "); n.visited = true; if(n.val == x) System.out.println("Find "+n); queue.enqueue(n); } } } } }
Output:
value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5 value: 45. 排序
下面是不同排序算法的時間復(fù)雜度,你可以去wiki看一下這些算法的基本思想。
Algorithm | Average Time | Worst Time | Space |
---|---|---|---|
冒泡排序 | n^2 | n^2 | 1 |
選擇排序 | n^2 | n^2 | 1 |
Counting Sort | n+k | n+k | n+k |
Insertion sort | n^2 | n^2 | |
Quick sort | n log(n) | n^2 | |
Merge sort | n log(n) | n log(n) | depends |
另外,這里有一些實現(xiàn)/演示:: Counting sort、Mergesort、 Quicksort、 InsertionSort。
《視覺直觀感受 7 種常用的排序算法》
《視頻: 6分鐘演示15種排序算法》
6. 遞歸 vs. 迭代對程序員來說,遞歸應(yīng)該是一個與生俱來的思想(a built-in thought),可以通過一個簡單的例子來說明。
問題: 有n步臺階,一次只能上1步或2步,共有多少種走法。
步驟1:找到走完前n步臺階和前n-1步臺階之間的關(guān)系。
為了走完n步臺階,只有兩種方法:從n-1步臺階爬1步走到或從n-2步臺階處爬2步走到。如果f(n)是爬到第n步臺階的方法數(shù),那么f(n) = f(n-1) + f(n-2)。
步驟2: 確保開始條件是正確的。
f(0) = 0;
f(1) = 1;
public static int f(int n){ if(n <= 2) return n; int x = f(n-1) + f(n-2); return x; }
遞歸方法的時間復(fù)雜度是n的指數(shù)級,因為有很多冗余的計算,如下:
f(5)
f(4) + f(3)
f(3) + f(2) + f(2) + f(1)
f(2) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)
f(1) + f(0) + f(1) + f(1) + f(0) + f(1) + f(0) + f(1)
直接的想法是將遞歸轉(zhuǎn)換為迭代:
public static int f(int n) { if (n <= 2){ return n; } int first = 1, second = 2; int third = 0; for (int i = 3; i <= n; i++) { third = first + second; first = second; second = third; } return third; }
對這個例子而言,迭代花費的時間更少,你可能也想看看Recursion vs Iteration。
7. 動態(tài)規(guī)劃動態(tài)規(guī)劃是解決下面這些性質(zhì)類問題的技術(shù):
一個問題可以通過更小子問題的解決方法來解決(譯者注:即問題的最優(yōu)解包含了其子問題的最優(yōu)解,也就是最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì))。
有些子問題的解可能需要計算多次(譯者注:也就是子問題重疊性質(zhì))。
子問題的解存儲在一張表格里,這樣每個子問題只用計算一次。
需要額外的空間以節(jié)省時間。
爬臺階問題完全符合上面的四條性質(zhì),因此可以用動態(tài)規(guī)劃法來解決。
public static int[] A = new int[100]; public static int f3(int n) { if (n <= 2) A[n]= n; if(A[n] > 0) return A[n]; else A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once! return A[n]; }8. 位操作
OR (I) | AND (&) | XOR (^) | Left Shift (<<) | Right Shift (>>) | Not (~) |
---|---|---|---|---|---|
1 | 0=1 | 1&0=0 | 1^0=1 | 0010<<2=1000 | 1100>>2=0011 | ~1=0 |
獲得給定數(shù)字n的第i位:(i從0計數(shù)并從右邊開始)
public static boolean getBit(int num, int i){ int result = num & (1<例如,獲得數(shù)字10的第2位:
9. 概率問題
i=1, n=10
1<<1= 10
1010&10=10
10 is not 0, so return true;解決概率相關(guān)的問題通常需要很好的規(guī)劃了解問題(formatting the problem),這里剛好有一個這類問題的簡單例子:
一個房間里有50個人,那么至少有兩個人生日相同的概率是多少?(忽略閏年的事實,也就是一年365天)
計算某些事情的概率很多時候都可以轉(zhuǎn)換成先計算其相對面。在這個例子里,我們可以計算所有人生日都互不相同的概率,也就是:365/365 + 364/365 + 363/365 + 365-n/365 + 365-49/365,這樣至少兩個人生日相同的概率就是1 – 這個值。
public static double caculateProbability(int n){ double x = 1; for(int i=0; icalculateProbability(50) = 0.97
10. 排列組合組合和排列的區(qū)別在于次序是否關(guān)鍵。
如果你有任何問題請在下面評論。
參考/推薦資料:
1. Binary tree
2. Introduction to Dynamic Programming
3. UTSA Dynamic Programming slides
4. Birthday paradox
5. Cracking the Coding Interview: 150 Programming Interview Questions and Solutions, Gayle Laakmann McDowell
原文 Top 10 Algorithms for Coding Interview
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