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演算法筆試面試

發布時間:2023-06-05 17:48:17

Ⅰ 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?



Ⅱ 演算法面試

我在《再談「我是怎麼招程序員」》中比較保守地說過,「問難的演算法題並沒有錯,錯的很多面試官只是在膚淺甚至錯誤地理解著面試演算法題的目的。」,今天,我想加強一下這個觀點——我反對純演算法題面試!(注意,我說的是純演算法題)圖片源Wikipedia(點擊圖片查看詞條)我再次引用我以前的一個觀點——能解演算法題並不意味著這個人就有能力就能在工作中解決問題,你可以想想,小學奧數題可能比這些題更難,但並不意味著那些奧數能手就能解決實際問題。好了,讓我們來看一個示例(這個示例是昨天在微博上的一個討論),這個題是——「找出無序數組中第2大的數」,幾乎所有的人都用了O(n)的演算法,我相信對於我們這些應試教育出來的人來說,不用排序用O(n)演算法是很正常的事,連我都不由自主地認為O(n)演算法是這個題的標准答案。我們太習慣於標准答案了,這是我國教育最悲哀的地方。(廣義的洗腦就是讓你的意識依賴於某個標准答案,然後通過給你標准答案讓你不會思考而控制你)功能性需求分析試想,如果我們在實際工作中得到這樣一個題 我們會怎麼做?我一定會分析這個需求,因為我害怕需求未來會改變,今天你叫我找一個第2大的數,明天你找我找一個第4大的數,後天叫我找一個第100大的數,我不搞死了。需求變化是很正常的事。分析完這個需求後,我會很自然地去寫找第K大數的演算法——難度一下子就增大了。很多人會以為找第K大的需求是一種「過早擴展」的思路,不是這樣的,我相信我們在實際編碼中寫過太多這樣的程序了,你一定不會設計出這樣的函數介面 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len),就好像你不會設計出 DestroyBaghdad(); 這樣的介面,而是設計一個DestoryCity( City& ); 的介面,而把Baghdad當成參數傳進去!所以,你應該是聲明一個叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth),把2當成參數傳進去。這是最基本的編程方法,用數學的話來說,叫代數!最簡單的需求分析方法就是把需求翻譯成函數名,然後看看是這個介面不是很二?!(註:不要糾結於FindMaxNum()或FindMinNum(),因為這兩個函數名的業務意義很清楚了,不像Find2ndMaxNum()那麼二)非功能性需求分析性能之類的東西從來都是非功能性需求,對於演算法題,我們太喜歡研究演算法題的空間和時間復雜度了。我們希望做到空間和時間雙豐收,這是演算法學術界的風格。所以,習慣於標准答案的我們已經失去思考的能力,只會機械地思考演算法之內的性能,而忽略了演算法之外的性能。如果題目是——「從無序數組中找到第K個最大的數」,那麼,我們一定會去思考用O(n)的線性演算法找出第K個數。事實上,也有線性演算法——STL中可以用nth_element求得類似的第n大的數,其利用快速排序的思想,從數組S中隨機找出一個元素X,把數組分為兩部分Sa和Sb。Sa中的元素大於等於X,Sb中元素小於X。這時有兩種情況:1)Sa中元素的個數小於k,則Sb中的第 k-|Sa|個元素即為第k大數;2) Sa中元素的個數大於等於k,則返回Sa中的第k大數。時間復雜度近似為O(n)。搞學術的nuts們到了這一步一定會歡呼勝利!但是他們哪裡能想得到性能的需求分析也是來源自業務的!我們一說性能,基本上是個人都會問,請求量有多大?如果我們的FindKthMaxNum()的請求量是m次,那麼你的這個每次都要O(n)復雜度的演算法得到的效果就是O(n*m),這一點,是書獃子式的學院派人永遠想不到的。因為應試教育讓我們不會從實際思考了。工程式的解法根據上面的需求分析,有軟體工程經驗的人的解法通常會這樣:1)把數組排序,從大到小。2)於是你要第k大的數,就直接訪問 array[k]。排序只需要一次,O(n*log(n)),然後,接下來的m次對FindKthMaxNum()的調用全是O(1)的,整體復雜度反而成了線性的。其實,上述的還不是工程式的最好的解法,因為,在業務中,那數組中的數據可能會是會變化的,所以,如果是用數組排序的話,有數據的改動會讓我重新排序,這個太耗性能了,如果實際情況中會有很多的插入或刪除操作,那麼可以考慮使用B+樹。工程式的解法有以下特點:1)很方便擴展,因為數據排好序了,你還可以方便地支持各種需求,如從第k1大到k2大的數據(那些學院派寫出來的代碼在拿到這個需求時又開始撓頭苦想了)2)規整的數據會簡化整體的演算法復雜度,從而整體性能會更好。(公欲善其事,必先利其器)3)代碼變得清晰,易懂,易維護!(學院派的和STL一樣的近似O(n)復雜度的演算法沒人敢動)爭論你可能會和我有以下爭論,如果程序員做這個演算法題用排序的方式,他一定不會像你想那麼多。是的,你說得對。但是我想說,很多時候,我們直覺地思考,恰恰是正確的路。因為「排序」這個思路符合人類大腦處理問題的方式,而使用學院派的方式是反大腦直覺的。反大腦直覺的,通常意味著晦澀難懂,維護成本上升。就是一道面試題,我就是想測試一下你的演算法技能,這也扯太多了。沒問題,不過,我們要清楚我們是在招什麼人?是一個只會寫演算法的人,還是一個會做軟體的人?這個只有你自己最清楚。這個演算法題太容易誘導到學院派的思路了。是的這道「找出第K大的數」,其實可以變換為更為業務一點的題目——「我要和別的商戶競價,我想排在所有競爭對手報價的第K名,請寫一個程序,我輸入K,和一個商品名,系統告訴我應該訂多少價?(商家的所有商品的報價在一數組中)」——業務分析,整體性能,演算法,數據結構,增加需求讓應聘者重構,這一個問題就全考了。你是不是在說演算法不重要,不用學?千萬別這樣理解我,搞得好像如果面試不面,我就可以不學。演算法很重要,演算法題能鍛煉我們的思維,而且也有很多實際用處。我這篇文章不是讓大家不要去學演算法,這是完全錯誤的,我是讓大家帶著業務問題去使用演算法。問你業務問題,一樣會問到演算法題上來。小結看過這上面的分析,我相信你明白我為什麼反對純演算法面試題了。原因就是純演算法的面試題根本不能反應一個程序的綜合素質!那麼,在面試中,我們應該要考量程序員的那些綜合素質呢?我以為有下面這些東西:會不會做需求分析?怎麼理解問題的?解決問題的思路是什麼?想法如何?會不會對基礎的演算法和數據結構靈活運用?另外,我們知道,對於軟體開發來說,在工程上,難是的下面是這些挑戰:軟體的維護成本遠遠大於軟體的開發成本。軟體的質量變得越來越重要,所以,測試工作也變得越來越重要。軟體的需求總是在變的,軟體的需求總是一點一點往上加的。程序中大量的代碼都是在處理一些錯誤的或是不正常的流程。所以,對於編程能力上,我們應該主要考量程序員的如下能力:設計是否滿足對需求的理解,並可以應對可能出現的需求變化。

Ⅲ 面試最常考的 100 道演算法題分類整理

大家好,我是 「負雪明早沖燭」 ,一位用 7 年寫槐毀了 1000 篇 LeetCode 演算法題題解的程序員。歡迎關注。

粉絲常說: LeetCode 演算法題太多了,准備面試該刷哪些題目

我之前根據 LeetCode 上面的點贊量分享過: LeetCode 上最經典的 100 道演算法題 。

這 100 道題目都屬於經典題目了,面試也常考,不過我還是不放心呢,畢竟 經典題 ≠ 面試題 呀!

但如果想知道面試常考的 100 道演算法題的話,需要至少整理 1000 篇面經吧?這個工作量可不小啊!

還好,網上有個開源項目,幫我們做了這件事情,這個項目就是 CodeTop

這是網站的界面(地址: https://codetop.cc/home ),展示的就是每個面試題目出現的頻度情況,甚至區分了公司和崗位:

這是開源項目的 GitHub 主頁,已經 11.5k star ⭐️ 了:

這個項目中的題目來源是牛客網的面經、網友投票等,而且持續更新中,所以還是比較可靠的。

我對這個項目做了陸明殲整理,分類整理出來面試常考的 100 道演算法題。

在整理之後,我對結果還是有點 驚訝 的!因為一些常見的數據結構與演算法,竟然沒有在常考面試中出現過!

比如前綴和、前綴樹、並查集、圖,這些都沒有出現……

最常考面試題還是很基本的鏈表、二叉樹、動態規劃等等,是不是符合你的認知呢?

強烈建議大家在面試前把這 100 道題目搞懂!

作為寵粉達人,我提供了 3 種方式查看這 100 道題目:

沒有任何套路,直接分享給大家!

在線查看地址: https://www.mubucm.com/doc/7jiBYKCKqet

在線查看地址: https://leetcode-cn.com/problem-list/q3iOID0B/

所有題目的地址如下:

前序遍歷

中序遍歷

層序遍歷

視圖

如果你覺得對你有幫助的話,求贊、求分享、求收藏。你的每一點鼓勵都是對我的最大幫助!

Ⅳ 大廠面試演算法是通過提問的方式還是通過筆試的方式

大家好,我是Severus,一個在某廠做中文文本理解的程序員。同時,也感謝小軼與我一同討論和梳理本文的內容。

2021年的秋季招聘已經過去了,大概是從著名的「擁抱變化」開始,每一年的秋季招聘,都能看到知乎裡面的陣陣哀嚎,比如,2020年演算法崗一片紅海,2021年演算法崗灰飛煙滅,2022年演算法崗人間地獄……。演算法崗招聘標准看上稿謹去水漲船高,「內卷」這個詞用在純薯近幾年的校園招聘上再合適不做敬者過。

我瀏覽各個技術公眾號,或者技術交流平台,也是充斥著各種各樣的面經、秋招指南等等。我深感其中存在許多觀點很是有誤人子弟的可能性。大概是由於這些文章多來源於當年剛剛斬獲 offer 的畢業生,以至於這些經驗也只是站在作者個人的面試經歷來說,普適性很低。另外,應試者自身可能也並不清楚自己秋招成功,為面試官所賞識的關鍵點是什麼,因而 ta 所分享的秋招攻略可能也頗具誤導性。

那今天,我作為一個工作了6年,同時也是一個有相當經驗的面試官,乘著現在的 offer 已經該發都發了,來分享一下我 從一個面試官的角度,是怎麼看待演算法崗求職的 。當然,以下的面試風格,有我非常濃厚的個人印記。我的工作,兼有基礎演算法研發、前沿探索以及部分工程、落地應用開發,所以自有我的面試要求及職業發展規劃,但我也敢說,搞得定我,就能搞得定大部分一二面面試官。

這篇文章將圍繞以下幾個問題展開。前兩個問題其實是我關於演算法崗求職的一些概括性的觀點,後面三個問題會涉及具體的面試細節。

Ⅳ 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燃銀坦時候,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。搏彎也許看起來簡單,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皮桐現,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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Ⅵ 經典筆試面試知識整理,數據結構與演算法(代碼演示)

題目描述:

在一個二維數組中,每一行都按照從左到右遞增的順序排序,每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函數,輸入這樣的一個二維數組和一個整數,判斷數組中是否含有該整數。

輸入描述: array: 待查找的二維數組 target:查找的數字

輸出描述:

查找到返回true,查找不到返回false

題目描述:

請實現一個函數,將一個字元串中的空格替換成「%20」。例如,當字元串為We Are Happy.則經過替換之後的字元串為We%20Are%20Happy。

題目描述: 輸入一個鏈表,從尾到頭列印鏈表每個節點的值。

輸入描述: 輸入為鏈表的表頭

輸出描述: 輸出為需要列印的「新鏈表」的表頭

題目描述:

輸入某二叉樹的前序遍歷和中序遍歷的結果,請重建出該二叉樹。假設輸入的前序遍歷和中序遍歷的結果中都不含重復的數字。

例如輸入前序遍歷序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍歷序列{4,7,2,1,5,3,8,6},則重建二叉樹並返回。

題目描述:

把一個數組最開始的若干個元素搬到數組的末尾,我們稱之為數組的旋轉。輸入一個遞增排序的數組的一個旋轉,輸出旋轉數組的最小元素。

例如數組{3,4,5,1,2}為{1,2,3,4,5}的一個旋轉,該數組的最小值為1。 NOTE:給出的所有元素都大於0,若數組大小為0,請返回0。

1、題目描述:

大家都知道斐波那契數列,現在要求輸入一個整數n,請你輸出斐波那契數列的第n項。n<=39

2、題目描述:

一隻青蛙一次可以跳上1級台階,也可以跳上2級。求該青蛙跳上一個n級的台階總共有多少種跳法。

3、題目描述:

一隻青蛙一次可以跳上1級台階,也可以跳上2級……它也可以跳上n級。求該青蛙跳上一個n級的台階總共有多少種跳法。

4、題目描述:

我們可以用2*1的小矩形橫著或者豎著去覆蓋更大的矩形。請問用n個2*1的小矩形無重疊地覆蓋一個2*n的大矩形,總共有多少種方法?

1、題目描述:

輸入一個整數,輸出該數二進製表示中1的個數。其中負數用補碼表示。

2、題目描述:

給定一個double類型的浮點數base和int類型的整數exponent。求base的exponent次方。

題目描述:

輸入一個整數數組,實現一個函數來調整該數組中數字的順序,使得所有的奇數位於數組的前半部分,所有的偶數位於位於數組的後半部分,並保證奇數和奇數,偶數和偶數之間的相對位置不變。

題目描述:

用兩個棧來實現一個隊列,完成隊列的Push和Pop操作, 隊列中的元素為int類型。

題目描述:

輸入一個鏈表,輸出該鏈表中倒數第k個結點。

java面試筆試,數據結構和演算法考到什麼程度

你說的那個數據結構不一定考的。
Java面試就那麼點東西,各個公司也不一樣。
有的分筆試和機試。這些公司想看看實際面試人員的能力,節省了以後的時候。
筆試中,無非就是一些概念性的東西巴了。
比如:jsp是servlet嗎?
servlet的生存周期;還有一些面向對象的知識。這些平常用心的話都沒問題,即使臨陣磨槍也行。
那麼機試就的要看你自己的能力了,對框架的屬性程度。還有就是在也不能常見的對數據
庫的CRUD也就是增刪改查操作。機試都好這口。
其實面試如果也沒筆試機試那麼就問幾道題的話,如果是技術人,幾道題下來就知道你的底子了,在問些邏輯上的也就知道要你還是不要你了。
在有你要對一些資料庫知識了解一些。
做java的
oracle
得達到掌握
sql
server
了解就行
基本語法啥的就可以了
mysql
這個也得達到掌握
別的就不要會用到

Ⅷ 面試筆試中讓設計一種演算法,是不是必須要寫出代碼來啊

一般面試考演算法會考察你幾個方面
1. 如果考官覺得你基礎知識不錯,考演算法一般就是看你對一些常見知道的熟練程度,是否會靈活運用。就是看你有沒有解決一個新問題的能力。一般偽代碼說想法就行,一般會較難的問題。
2. 若覺得你的基礎知識不行,可能目的就是探查你有沒有基礎的代碼能力了。因為有很多人能說,但是不能寫,哈哈。
3. 有些公司一定要求是要寫代碼的。或者有一些考官是這種風格的。但是寫的話多半都是簡單的,所以有機會多熟悉一下,基本的像排序,冒泡,快排什麼的啦。

Ⅸ 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?



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