计算机专业面试常见计算机基础之一——数据结构与算法

一、概述

在计算机专业面试中，数据结构与算法是面试官最常问的基础之一。数据结构是指计算机中存储、组织数据的，算法则是解决的一系列步骤。掌握良数据结构与算法知识，是成为一名优秀程序员的重要基础。

二、常见及答案

1.

请解释一下数组、链表、栈、队列、树、图等常见数据结构的特点和用途。

答案：

– 数组：一种线性数据结构，用于存储具有相同数据类型的元素。数组具有随机访问的特性，访问速度快，但插入和删除操作需要移动大量元素，效率较低。

– 链表：一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表插入和删除操作效率高，但访问速度较慢。

– 栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构，适用于需要按照一定顺序处理数据的场景，如函数调用、表达式求值等。

– 队列：一种先进先出（FIFO）的数据结构，适用于需要按照一定顺序处理数据的场景，如打印任务、事件处理等。

– 树：一种非线性数据结构，由节点组成，节点之间具有层次关系。树常用于表示层次结构、组织结构等。

– 图：一种非线性数据结构，由节点和边组成，节点之间可以任意连接。图常用于表示复杂关系，如社交网络、交通网络等。

2.

请一下冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等常见排序算法的特点和复杂度。

答案：

– 冒泡排序：通过比较相邻元素，将较大的元素交换到后面，直到排序完成。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

– 选择排序：在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

– 插入排序：将未排序序列中的元素插入到已排序序列中的合适位置。插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

– 快速排序：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，再分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(logn)。

– 归并排序：将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。

3.

请解释一下二分查找算法的原理和复杂度。

答案：

二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。其原理是：将待查找的元素与数组中间的元素进行比较；相等，则查找成功；不相等，则根据比较结果确定新的查找范围，重复此过程，直到找到目标元素或查找范围为空。二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，空间复杂度为O(1)。

4.

请一下递归算法和迭代算法的区别。

答案：

– 递归算法：一种通过重复调用自身来解决的算法。递归算法具有简洁、易读等优点，但可能导致栈溢出。

– 迭代算法：一种通过循环语句重复执行一系列操作来解决的算法。迭代算法具有较低的空间复杂度，但代码可能较为复杂。

三、

数据结构与算法是计算机专业面试中不可或缺的基础知识。掌握这些知识，有助于提高编程能力、解决实际和提高面试成功率。在面试过程中，要熟悉常见的数据结构和算法，并能够根据实际情况选择合适的算法解决。