全栈工程师
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要面试算法工程师，大神给点相关经验啊
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我有更好的答案
算法是比较复杂又基础的学科，每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计，以下这18个问题是面试中最容易遇到的，本文给出了一些基本答案，供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。1)请简单解释算法是什么?算法是一个定义良好的计算过程，它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说，它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。2)解释什么是快速排序算法?快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则，这种类型的算法占用空间较小，它将待排序列表分为三个主要部分：·小于Pivot的元素·枢轴元素Pivot(选定的比较值)·大于Pivot的元素3)解释算法的时间复杂度?算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间，它通常用大O表示法来表示。4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么?用于时间复杂度的符号类型包括：·Big Oh：它表示小于或等于目标多项式·Big Omega：它表示大于或等于目标多项式·Big Theta：它表示与目标多项式相等·Little Oh：它表示小于目标多项式·Little Omega：它表示大于目标多项式5)解释二分法检索如何工作?在二分法检索中，我们先确定数组的中间位置，然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较，若小于数组中间值，则要查找的值应位于该中间值之前，依此类推，不断缩小查找范围，直至得到最终结果。6)解释是否可以使用二分法检索链表?由于随机访问在链表中是不可接受的，所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此，对于链表来说，二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。7)解释什么是堆排序?堆排序可以看成是选择排序的改进，它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域，通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。8)说明什么是Skip list?Skip list数据结构化的方法，它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中，每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联，删除操作可删除指定的键。9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少?插入排序是一种就地排序算法，这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序，它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧，从而使空间复杂度为O(1)。10)解释什么是“哈希算法”，它们用于什么?“哈希算法”是一个哈希函数，它使用任意长度的字符串，并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。11)解释如何查找链表是否有循环?要知道链表是否有循环，我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针，并且在处理两个节点之后增加一个指针，并且在处理每个节点之后，遇到指针指向同一个节点的情况，这只有在链表有循环时才会发生。12)解释加密算法的工作原理?加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本，算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大，创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块，而有些则使用流方法。13)列出一些常用的加密算法?一些常用的加密算法是：·3-way·Blowfish·CAST·CMEA·GOST·DES 和Triple DES·IDEA·LOKI等等14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别?·最佳情况：算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如，我们进行二分法检索，如果目标值位于正在搜索的数据中心，则这就是最佳情况，最佳情况时间复杂度为0。·最差情况：给定算法的最差输入参考。例如快速排序，如果选择关键值的子列表的最大或最小元素，则会导致最差情况出现，这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。15)解释什么是基数排序算法?基数排序又称“桶子法”，是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。16)解释什么是递归算法?递归算法是一个解决复杂问题的方法，将问题分解成较小的子问题，直到分解的足够小，可以轻松解决问题为止。通常，它涉及一个调用自身的函数。17)提到递归算法的三个定律是什么?所有递归算法必须遵循三个规律：·递归算法必须有一个基点·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程·递归算法必须自我调用18)解释什么是冒泡排序算法?冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中，要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误，将交换值并以正确的顺序排列，直到最终结果“浮”出水面。满意记得采纳哈
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集灵台二首·其一(张祜)
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求 玩转算法面试 C++主讲同步配套Java代码 Leetcode题库详解
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玩转算法面试 C++主讲同步配套Java代码 Leetcode题库详解
教程目录：
1.算法面试到底是什么鬼?
一提起算法面试，很多同学就会心有余悸。可其实，大多数企业的算法面试，并没有那么可怕。并不是一定要啃完整本《算法导论》，才能玩儿转算法面试；也并不是只有ACM参赛选手，才能笑傲算法面试。恰恰相反，大多数算法面试关注的算法思维，其实很基础。在这一章，和大家聊一聊，算法面试，到底是什么鬼？
2.面试中的复杂度分析
很多同学一提起复杂度分析就头疼，马上想起了《算法导论》中复杂的数学推导。但其实在一般的企业面试中，对复杂度的分析要求并没有那么高，但也是绕不过去的坎儿。在这一章，和大家介绍一下，面试中需要掌握的复杂度分析
3.数组中的问题其实最常见
面试中的算法问题，有很多并不需要复杂的数据结构支撑。就是用数组，就能考察出很多东西了。其实，经典的排序问题，二分搜索等等问题，就是在数组这种最基础的结构中处理问题的。在这一章中，我们学习常见的数组中处理问题的方法。
4.查找表相关问题
查找，是使用计算机处理问题时的一个最基本的任务，因此也是面试中非常常见的一类问题。很多算法问题的本质，就是要能够高效查找。学会使用系统库中的map和set，就已经成功了一半。
5.在链表中穿针引线
链表是一种特殊的线性结构，由于不能像数组一样进行随机的访问，所以和链表相关的问题有他自身的特点。我将之称为穿针引线。我们在这一章，就来看一看，如何在链表中穿针引线。
6.栈，队列，优先队列
栈和队列虽然是简单的数据结构，但是使用这些简单的数据结构所解决的算法问题不一定简单。在这一章里，我们将来探索，和栈与队列相关的算法问题。
7.二叉树和递归
递归，是使用计算机解决问题的一种重要的思考方式。而二叉树由于其天然的递归结构，使得基于二叉树的算法，均拥有着递归性质。使用二叉树，是研究学习递归算法的最佳入门方式。在这一章里，我们就来看一看二叉树中的递归算法。
8.递归和回溯法
回溯法是解决很多算法问题的常见思想，甚至可以说是传统人工智能的基础方法。其本质依然是使用递归的方法在树形空间中寻找解。在这一章，我们来具体看一下将递归这种技术使用在非二叉树的结构中，从而认识回溯这一基础算法思想。
9.动态规划基础
很多同学听到“动态规划”的名称可能会望而生畏，觉得动态规划的问题都很复杂。但其实，动态规划本质依然是递归算法，只不过是满足特定条件的递归算法。在这一章里，我们就来逐步解开动态规划的神秘面纱
10.贪心算法
通常同学们可能会认为贪心算法比较简单。确实，通常贪心算法的实现非常容易，但是，一个问题是否能够使用贪心算法，是一定要小心的。我们在这一章来看一看，贪心算法可能会有哪些坑。
哪位大神保存了，分享一下，谢谢。
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谢谢@Thanks！
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看着像，感谢
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