面試常用演算法

『壹』 經典C語言面試演算法題

1.寫一個函數,它的原形是int continumax(char *outputstr,char *intputstr)

功能：

在字元串中找出連續最長的數字串，並把這個串的長度返回，並把這個最長數字串付給其中一個函數參數outputstr所指內存。例如："abcd12345ed125ss123456789"的首地址傳給intputstr後，函數將返回

9，outputstr所指的值為123456789。

#include

#include

#include

int FindMax_NumStr(char *outputstr,char *inputstr)

{

char *in = inputstr,*out = outputstr,*temp;

char *final;

int count = 0;

int maxlen = 0;

int i;

while(*in!='')

{

if(*in > 47 && *in < 58)

{

for(temp = in;*in> 47 && *in <58;in++)

count++;

}

else

in++;

if(maxlen < count)

{

maxlen = count;

count = 0;

final = temp;

}

}

for(i =0;i

{

*out = *final;

out++;

final++;

}

*out = '';

return maxlen;

}

void main(void)

{

char input[]="abc123def123456eec123456789dd";

char output[50] = {0};

int maxlen;

maxlen = FindMax_NumStr(output,input);

printf("the str %s ",output);

printf("the maxlen is %d ",maxlen);

}

2.求1000!的'未尾有幾個0;

求出1->1000里,能被5整除的數的個數n1,能被25整除的數的個數n2,能被125整除的數的個數n3,能被625整除的數的個數n4.1000!末尾的零的個數=n1+n2+n3+n4;

只要是末尾是5的數它乘以一個偶數就會出現一個0，而末尾是0的數乘以任何數也都會出現0

而末尾是0的如果是一個0肯定能被5整除，兩個0肯定能被25整數，以此類推3個0就能被5的三次方整除，也就是125

1000!就是1-1000數的相乘，能被5整除的所有數分別乘以一個偶數就會出現這些個的0，而例如100，既能被5整除，也能被25整除，所以就是兩個0

1000，既能被5，25，也能被125整除，所以算三個0

例如是10!=1*2*3*4*5*6*7*8*9*10，裡面有兩個數能被5整除，就是10和5，而

5隨便乘以一個偶數就出現一個0，而10乘以其它數也會出現一個0，所以10!會有兩個0

#include

#define NUM 1000

int find5(int num)

{

int ret = 0;

while(num%5==0)

{

num/=5;

ret++;

}

return ret;

}

int main(void)

{

int result = 0;

int i;

for(i=5;i<=NUM;i+=5)

result +=find5(i);

printf("the total zero number is %d ",result);

return 0;

}

3。編寫一個 C 函數，該函數在一個字元串中找到可能的最長的子字元串，且該字元串是由同一字元組成的。

char * search(char *cpSource, char ch)

{

char *cpTemp=NULL, *cpDest=NULL;

int iTemp, iCount=0;

while(*cpSource)

{

if(*cpSource == ch)

{

iTemp = 0;

cpTemp = cpSource;

while(*cpSource == ch)

++iTemp, ++cpSource;

if(iTemp > iCount)

iCount = iTemp, cpDest = cpTemp;

if(!*cpSource)

break;

}

++cpSource;

}

return cpDest;

}

『貳』 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？

『叄』 面試難點！常用演算法技巧之「滑動窗口」

滑動窗口，顧名思義，就是有一個大小可變的窗口，左右兩端方向一致的向前滑動（右端固定，左端滑動；左端固定，右端滑動）。

可以想像成隊列，一端在push元素，另一端在pop元素，如下所示：

假設有數組[a b c d e f g h]
一個大小為3的滑動窗口在其上滑動，則有:

1、單層循環

2、雙層循環

模板只是一個解題思路，具體的題目可能需要具體分析，但是大體框架是不變的。
記住: 多刷題，多總結，是王道

1、最長不含重復字元的子字元串

2、絕對差不超過限制的最長連續子數組

3、無重復字元的最長子串

4、替換後的最長重復字元

滑動窗口演算法就是用以解決數組/字元串的子元素問題
滑動窗口演算法可以將嵌套的for循環問題，轉換為單循環問題，降低時間復雜度

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『肆』 數據結構面試常見問題

數據結構面試常見問題

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。下面就是我整理的數據結構面試常見問題，一起來看一下吧。

數據結構面試常見問題 篇1

數據結構與演算法，這個部分的內容其實是十分的龐大，要想都覆蓋到不太容易。在校學習階段我們可能需要對每種結構，每種演算法都學習，但是找工作筆試或者面試的時候，要在很短的時間內考察一個人這方面的能力，把每種結構和演算法都問一遍不太現實。所以，實際的情況是，企業一般考察一些看起來很基本的概念和演算法，或者是一些變形，然後讓你去實現。也許看起來簡單，但是如果真讓你在紙上或者是計算機上快速地完成一個演算法，並且設計測試案例，最後跑起來，你就會發現會很難了。這就要求我們要熟悉，並牢固掌握常用的演算法，特別是那些看起來貌似簡單的演算法，正是這些用起來很普遍的演算法，才要求我們能很扎實的掌握，在實際工作中提高工作效率。遇到復雜的演算法，通過分析和扎實的基本功，應該可以很快地進行開發。

閑話少說，下面進入正題。

一.數據結構部分

1.數組和鏈表的區別。（很簡單，但是很常考，記得要回答全面）

C++語言中可以用數組處理一組數據類型相同的數據，但不允許動態定義數組的大小，即在使用數組之前必須確定數組的大小。而在實際應用中，用戶使用數組之前有時無法准確確定數組的大小，只能將數組定義成足夠大小，這樣數組中有些空間可能不被使用，從而造成內存空間的浪費。鏈表是一種常見的數據組織形式，它採用動態分配內存的形式實現。需要時可以用new分配內存空間，不需要時用將已分配的空間釋放，不會造成內存空間的浪費。

從邏輯結構來看：數組必須事先定義固定的長度（元素個數），不能適應數據動態地增減的情況，即數組的大小一旦定義就不能改變。當數據增加時，可能超出原先定義的元素個數；當數據減少時，造成內存浪費；鏈表動態地進行存儲分配，可以適應數據動態地增減的.情況，且可以方便地插入、刪除數據項。（數組中插入、刪除數據項時，需要移動其它數據項）。

從內存存儲來看：（靜態)數組從棧中分配空間（用NEW創建的在堆中）, 對於程序員方便快速,但是自由度小；鏈表從堆中分配空間, 自由度大但是申請管理比較麻煩.

1.從訪問方式來看：數組在內存中是連續存儲的，因此，可以利用下標索引進行隨機訪問；鏈表是鏈式存儲結構，在訪問元素的時候只能通過線性的方式由前到後順序訪問，所以訪問效率比數組要低。

2.鏈表的一些操作，如鏈表的反轉，鏈表存在環路的判斷（快慢指針），雙向鏈表，循環鏈表相關操作。

3.隊列（特殊的如優先順序隊列），棧的應用。（比如隊列用在消息隊列，棧用在遞歸調用中）

4.二叉樹的基本操作

二叉樹的三種遍歷方式（前序，中序，後序）及其遞歸和非遞歸實現，三種遍歷方式的主要應用（如後綴表達式等）。相關操作的時間復雜度。

5.字元串相關

整數，浮點數和字元串之間的轉換（atoi,atof,itoa）

字元串拷貝注意異常檢查，比如空指針，字元串重疊，自賦值，字元串結束符'/0'等。

二.演算法部分

1.排序演算法：

排序可以算是最基本的，最常用的演算法，也是筆試面試中最常被考察到的演算法。最基本的冒泡排序，選擇排序，插入排序要可以很快的用代碼實現，這些主要考察你的實際編碼能力。堆排序，歸並排序，快排序，這些演算法需要熟悉主要的思想，和需要注意的細節地方。需要熟悉常用排序演算法的時間和空間復雜度。

各種排序演算法的使用范圍總結：

（1）當數據規模較小的時候，可以用簡單的排序演算法如直接插入排序或直接選擇排序。

（2）當文件的初態已經基本有序時，可以用直接插入排序或冒泡排序。

（3）當數據規模比較大時，應用速度快的排序演算法。可以考慮用快速排序。當記錄隨機分布的時候，快排的平均時間最短，但可能出現最壞的情況，這時候的時間復雜度是O(n^2)，且遞歸深度為n,所需的棧空間問O(n)。

（4）堆排序不會出現快排那樣的最壞情況，且堆排序所需的輔助空間比快排要少。但這兩種演算法都不是穩定的，若要求排序時穩定的，可以考慮用歸並排序。

（5）歸並排序可以用於內排序，也可以用於外排序。在外排序時，通常採用多路歸並，並且通過解決長順串的合並，產生長的初始串，提高主機與外設並行能力等措施，以減少訪問外存額次數，提高外排序的效率。

2,查找演算法

能夠熟練寫出或者是上機編碼出二分查找的程序。

3.hash演算法

4.一些演算法設計思想。

貪心演算法，分治演算法，動態規劃演算法，隨機化演算法，回溯演算法等。這些可以根據具體的例子程序來復習。

5.STL

STL(Standard Template Library)是一個C++領域中，用模版技術實現的數據結構和演算法庫，已經包含在了C++標准庫中。其中的vecor,list,stack,queue等結構不僅擁有更強大的功能，還有了更高的安全性。除了數據結構外，STL還包含泛化了的迭代器，和運行在迭代器上的各種實用演算法。這些對於對性能要求不是太高，但又不希望自己從底層實現演算法的應用還是很具有誘惑力的。

數據結構面試常見問題 篇2

1. 什麼是數據結構？

數據結構是數據組織（存儲）和操作進行檢索和訪問的方式。它還定義了不同數據集相互關聯、建立關系和形成演算法的方式。

2. 描述數據結構的類型？

列表：鏈接到先前或/和後續數據項的相關事物的集合。

數組：所有相同的值的集合。

Records：欄位的集合，每個欄位都包含來自單一數據類型的數據。

樹：在分層框架中組織數據的數據結構。這種形式的數據結構遵循數據項插入、刪除和修改的順序。

表格：數據以行和列的形式保存。這些與記錄相當，因為數據的結果或更改反映在整個表中。

3. 什麼是線性數據結構？請舉例

如果數據結構的所有元素或數據項都按順序或線性順序排列，則數據結構是線性的。元素以非分層方式存儲，因此除了列表中的第一個和最後一個元素外，每個項目都有後繼者和前驅者。數組、堆棧、字元串、隊列和鏈表，都屬於線性數據結構。

4. 數據結構有哪些應用？

數值分析、操作系統、人工智慧、編譯器設計、資料庫管理、圖形、統計分析和模擬。

5、文件結構和存儲結構有什麼區別？

區別在於訪問的內存區域。存儲結構是指計算機系統內存中的數據結構，而文件結構是指輔助存儲器中的存儲結構。

6、什麼是多維數組？

多維數組的意思是指三維或者三維以上的數組。 三維數組具有高、寬、深的概念,或者說行、列、層的概念,即數組嵌套數組達到三維及其以上。是最常見的多維數組,由於其可以用來描述三維空間中的位置或狀態而被廣泛使用。

7. 什麼是鏈表數據結構？

這是最常見的數據結構面試問題之一，面試官希望你能給出全面的答案。嘗試盡可能多地解釋，而不是用一句話來完成你的答案！

它是一個線性數據結構或一系列數據對象，其中元素不存儲在相鄰的內存位置。元素使用指針鏈接以形成鏈。每個元素都是一個單獨的對象，稱為節點。每個節點有兩項：數據欄位和對下一個節點的引用。鏈表中的入口點稱為頭。如果列表為空，則頭部為空引用，最後一個節點具有對空的引用。

一個鏈表是一個動態的數據結構，其中節點的數量是不固定的，這樣的例子有擴大和縮小需求的能力。

它適用於以下情況：

我們處理未知數量的對象或不知道列表中有多少項目；

我們需要從列表中進行恆定時間的插入/刪除，就像在時間可預測性至關重要的實時計算中一樣；

不需要隨機訪問任何元素；

該演算法需要一個數據結構，無論對象在內存中的物理地址如何，都需要在其中存儲對象；

我們需要在列表中間插入項目，就像在優先隊列中一樣；

一些實現是堆棧和隊列、圖形、名稱目錄、動態內存分配以及對長整數執行算術運算

8.什麼是雙向鏈表？請舉例

它是鏈表的一種復雜類型（雙端 LL），其中一個節點有兩個鏈接，一個連接到序列中的下一個節點，另一個連接到前一個節點。這允許在兩個方向上遍歷數據元素。

舉例：

帶有下一個和上一個導航按鈕的音樂播放列表

具有 BACK-FORWARD 訪問頁面的瀏覽器緩存

瀏覽器上的撤消功能

9. 為什麼要做演算法分析？

一個問題可以使用多種解決演算法以多種方式解決。演算法分析提供對演算法所需資源的估計，以解決特定的計算問題。還確定了執行所需的時間和空間資源量。

演算法的時間復雜度量化了演算法運行所花費的時間，作為輸入長度的函數。空間復雜度量化了演算法佔用的空間或內存量，以作為輸入長度的函數運行。

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『伍』 快速了解常用的對稱加密演算法，再也不用擔心面試官的刨根問底

加密演算法通常被分為兩種： 對稱加密 和 非對稱加密 。其中，對稱加密演算法在加密和解密時使用的密鑰相同；非對稱加密演算法在加密和解密時使用的密鑰不同，分為公鑰和私鑰。此外，還有一類叫做 消息摘要演算法 ，是對數據進行摘要並且不可逆的演算法。

這次我們了解一下對稱加密演算法。

對稱加密演算法在加密和解密時使用的密鑰相同，或是使用兩個可以簡單地相互推算的密鑰。在大多數的對稱加密演算法中，加密和解密的密鑰是相同的。

它要求雙方在安全通信之前，商定一個密鑰。對稱演算法的安全性依賴於密鑰，泄漏密鑰就意味著任何人都可以對他們發送的信息進行解密，這也是對稱加密演算法的主要缺點之一。

常見的對稱加密演算法有：DES演算法、3DES演算法、AES演算法。

DES演算法（Data Encryption Standard）是一種常見的分組加密演算法。

分組加密演算法是將明文分成固定長度的組，每一組都採用同一密鑰和演算法進行加密，輸出也是固定長度的密文。

由IBM公司在1972年研製，1976年被美國聯邦政府的國家標准局確定為聯邦資料處理標准（FIPS），隨後在國際上廣泛流傳開來。

在DES演算法中，密鑰固定長度為64位。明文按64位進行分組，分組後的明文組和密鑰按位置換或交換的方法形成密文組，然後再把密文組拼裝成密文。

密鑰的每個第八位設置為奇偶校驗位，也就是第8、16、24、32、40、48、56、64位，所以密鑰的實際參與加密的長度為56位。

我們用Java寫個例子：

運行結果如下：

DES現在已經不是一種安全的加密方法，主要因為它使用的密鑰過短，很容易被暴力破解。

3DES演算法（Triple Data Encryption Algorithm）是DES演算法的升級版本，相當於是對明文進行了三次DES加密。

由於計算機運算能力的增強，DES演算法由於密鑰長度過低容易被暴力破解；3DES演算法提供了一種相對簡單的方法，即通過增加DES的密鑰長度來避免類似的攻擊，而不是設計一種全新的塊密碼演算法。

在DES演算法中，密鑰固定長度為192位。在加密和解密時，密鑰會被分為3個64位的密鑰。

加密過程如下：

解密過程如下：

我們用Java寫個例子：

運行結果如下：

雖然3DES演算法在安全性上有所提升，但是因為使用了3次DES演算法，加密和解密速度比較慢。

AES（Advanced Encryption Standard，高級加密標准）主要是為了取代DES加密演算法的，雖然出現了3DES的加密方法，但由於它的加密時間是DES演算法的3倍多，密鑰位數還是不能滿足對安全性的要求。

1997年1月2號，美國國家標准與技術研究院（NIST）宣布希望徵集高級加密標准，用以取代DES。全世界很多密碼工作者都提交了自己設計的演算法。經過甄選流程，高級加密標准由美國國家標准與技術研究院於2001年11月26日發布於FIPS PUB 197，並在2002年5月26日成為有效的標准。

該演算法為比利時密碼學家Joan Daemen和Vincent Rijmen所設計，結合兩位作者的名字，以 Rijndael 為名投稿高級加密標準的甄選流程。

AES演算法的密鑰長度是固定，密鑰的長度可以使用128位、192位或256位。

AES演算法也是一種分組加密演算法，其分組長度只能是128位。分組後的明文組和密鑰使用幾種不同的方法來執行排列和置換運算形成密文組，然後再把密文組拼裝成密文。

我們用Java寫個例子：

運行結果如下：

AES演算法是目前應用最廣泛的對稱加密演算法。

對稱加密演算法在加密和解密時使用的密鑰相同，常見的對稱加密演算法有：DES演算法、3DES演算法、AES演算法。
由於安全性低、加密解密效率低，DES演算法和3DES演算法是不推薦使用的，AES演算法是目前應用最廣泛的對稱加密演算法。

『陸』 面試官常問十大經典演算法排序（用python實現）

演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重

我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。

排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。

十大經典演算法可以分為兩大類：

比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。

非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。

演算法復雜度

冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。

基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。

每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。

將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。

從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。

該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。

選取一個基準值，小數在左大數在在右。

利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。

堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。

採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。

設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。

元素分布在桶中：

然後，元素在每個桶中排序：

取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。

上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。

參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html