面试-java算法题：
1.编写一个程序，输入n,求n！（用递归的方式实现）。
public static long fac(int n){ if(n<=0) return 0; else if(n==1) return 1; else return n*fac(n-1);
} public static void main(String [] args) {
System.out.println(fac(6));
}
2.编写一个程序，有1，2,3,4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？
public static void main(String [] args) { int i, j, k; int m=0; for(i=1;i<=4;i++) for(j=1;j<=4;j++) for(k=1;k<=4;k++){ if(i!=j&&k!=j&&i!=k){
System.out.println(""+i+j+k);
m++;
}
}
System.out.println("能组成："+m+"个");
}
3.编写一个程序，将text1.txt文件中的单词与text2.txt文件中的单词交替合并到text3.txt文件中。text1.txt文件中的单词用回车符分隔，text2.txt文件中用回车或空格进行分隔。
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
public class text{
public static void main(String[] args) throws Exception{
String[] a = getArrayByFile("text1.txt",new char[]{'\n'});
String[] b = getArrayByFile("text2.txt",new char[]{'\n',' '});
FileWriter c = new FileWriter("text3.txt");
int aIndex=0; int bIndex=0;
while(aIndex<a.length){
c.write(a[aIndex++] + "\n");
if(bIndex<b.length)
c.write(b[bIndex++] + "\n");
}
while(bIndex<b.length){
c.write(b[bIndex++] + "\n");
}
c.close();
}
public static String[] getArrayByFile(String filename,char[] seperators) throws Exception{
File f = new File(filename);
FileReader reader = new FileReader(f);
char[] buf = new char[(int)f.length()];
int len = reader.read(buf);
String results = new String(buf,0,len);
String regex = null;
if(seperators.length >1 ){
regex = "" + seperators[0] + "|" + seperators[1];
}else{
regex = "" + seperators[0];
}
return results.split(regex);
}
}
4.639172每个位数上的数字都是不同的，且平方后所得数字的所有位数都不会出现组成它自身的数字。（639172*639172=408540845584），类似于639172这样的6位数还有几个？分别是什么？
这题采用的HashMap结构判断有无重复，也可以采用下题的数组判断。
public void selectNum(){
for(long n = 100000; n <= 999999;n++){
if(isSelfRepeat(n)) //有相同的数字，则跳过
continue;
else if(isPingFangRepeat(n*n,n)){ //该数的平方中是否有与该数相同的数字
continue;
} else{ //符合条件，则打印 System.out.println(n);
}
}
} public boolean isSelfRepeat(long n){
HashMap<Long,String> m=new HashMap<Long,String>(); //存储的时候判断有无重复值
while(n!=0){ if(m.containsKey(n%10)){ return true;
} else{
m.put(n%10,"1");
}
n=n/10;
} return false;
} public boolean isPingFangRepeat(long pingfang,long n){
HashMap<Long,String> m=new HashMap<Long,String>(); while(n!=0){
m.put(n%10,"1");
n=n/10;
} while(pingfang!=0){ if(m.containsKey(pingfang%10)){ return true;
}
pingfang=pingfang/10;
} return false;
} public static void main(String args[]){ new test().selectNum();
}
5.比如，968548+968545=321732732它的答案里没有前面两个数里的数字，有多少这样的6位数。
public void selectNum(){
for(int n = 10; n <= 99;n++){
for(int m = 10; m <= 99;m++){ if(isRepeat(n,m)){ continue;
} else{
System.out.println("组合是"+n+","+m);
}
}
}
} public boolean isRepeat(int n,int m){ int[] a={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}; int s=n+m; while(n!=0){
a[n%10]=1;
n=n/10;
} while(m!=0){
a[m%10]=1;
m=m/10;
} while(s!=0){ if(a[s%10]==1){ return true;
}
s=s/10;
} return false;
} public static void main(String args[]){ new test().selectNum();
}
6.给定String,求此字符串的单词数量。字符串不包括标点，大写字母。例如 String str="hello world hello hi";单词数量为3，分别是：hello world hi。
public static void main(String [] args) { int count = 0;
String str="hello world hello hi";
String newStr="";
HashMap<String,String> m=new HashMap<String,String>();
String [] a=str.split(" "); for (int i=0;i<a.length;i++){ if(!m.containsKey(a[i])){
m.put(a[i],"1");
count++;
newStr=newStr+" "+a[i];
}
}
System.out.println("这段短文单词的个数是："+count+","+newStr);
}
7.写出程序运行结果。
public class Test1 { private static void test(int[]arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { try { if (arr[i] % 2 == 0) { throw new NullPointerException();
} else {
System.out.print(i);
}
} catch (Exception e) {
System.out.print("a ");
} finally {
System.out.print("b ");
}
}
}
public static void main(String[]args) { try {
test(new int[] {0, 1, 2, 3, 4, 5});
} catch (Exception e) {
System.out.print("c ");
}
}
}
运行结果：a b 1b a b 3b a b 5b
public class Test1 { private static void test(int[]arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { try { if (arr[i] % 2 == 0) { throw new NullPointerException();
} else {
System.out.print(i);
}
}
finally {
System.out.print("b ");
}
}
}
public static void main(String[]args) { try {
test(new int[] {0, 1, 2, 3, 4, 5});
} catch (Exception e) {
System.out.print("c ");
}
}
}
运行结果：b c
8.单词数
统计一篇文章里不同单词的总数。
Input
有多组数据，每组一行，每组就是一篇小文章。每篇小文章都是由小写字母和空格组成，没有标点符号，遇到#时表示输入结束。
Output
每组值输出一个整数，其单独成行，该整数代表一篇文章里不同单词的总数。
Sample Input
you are my friend
#
Sample Output
4
public static void main(String [] args) {
List<Integer> countList=new ArrayList<Integer>(); int count;
HashMap<String,String> m;
String str; //读取键盘输入的一行（以回车换行为结束输入） String[] a;
Scanner in=new Scanner(System.in);
while( !(str=in.nextLine()).equals("#") ){
a=str.split(" ");
m=new HashMap<String,String>();
count = 0; for (int i=0;i<a.length;i++){ if(!m.containsKey(a[i]) && (!a[i].equals(""))){
m.put(a[i],"1");
count++;
}
}
countList.add(count);
}s for(int c:countList)
System.out.println(c);
}
❷ java最常用的几种加密算法
简单的Java加密算法有：
第一种. BASE
Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如，在Java Persistence系统Hibernate中，就采用了Base来将一个较长的唯一标识符（一般为-bit的UUID）编码为一个字符串，用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中，也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL（包括隐藏表单域）中的形式。此时，采用Base编码具有不可读性，即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。
第二种. MD
MD即Message-Digest Algorithm （信息-摘要算法），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD的前身有MD、MD和MD。
MD算法具有以下特点：
压缩性：任意长度的数据，算出的MD值长度都是固定的。
容易计算：从原数据计算出MD值很容易。
抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改个字节，所得到的MD值都有很大区别。
弱抗碰撞：已知原数据和其MD值，想找到一个具有相同MD值的数据（即伪造数据）是非常困难的。
强抗碰撞：想找到两个不同的数据，使它们具有相同的MD值，是非常困难的。
MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串）。除了MD以外，其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三种.SHA
安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准（Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于^位的消息，SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串输入码（称为预映射或信息），并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值（也称为信息摘要或信息认证代码）的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。
SHA-与MD的比较
因为二者均由MD导出，SHA-和MD彼此很相似。相应的，他们的强度和其他特性也是相似，但还有以下几点不同：
对强行攻击的安全性：最显着和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术，产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作，而对SHA-则是^数量级的操作。这样，SHA-对强行攻击有更大的强度。
对密码分析的安全性：由于MD的设计，易受密码分析的攻击，SHA-显得不易受这样的攻击。
速度：在相同的硬件上，SHA-的运行速度比MD慢。
第四种.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鉴别码，基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是，用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识，用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块，即MAC，并将其加入到消息中，然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。
❸ java最大最小值算法 已给出8个数
可以使用冒泡排序，最值在两端（得到最大值和最小值），多少个数字都不是问题
intscore[]={20,50,15,66,35,40,80,67};
for(inti=0;i<score.length-1;i++){
for(intj=0;j<score.length-i-1;j++){
if(score[j]<score[j+1]){
inttemp=score[j];
score[j]=score[j+1];
score[j+1]=temp;
}
}
System.out.print("第"+(i+1)+"次排序结果：");
for(inta=0;a<score.length;a++){
System.out.print(score[a]+" ");
}
System.out.println("");
}
System.out.print("最终排序结果：");
for(inta=0;a<score.length;a++){
System.out.print(score[a]+" ");
}
System.out.println();
System.out.println("最大值："+score[0]);
System.out.println("最小值:"+score[score.length-1]);
❹ java算法一个小问题！！！！！代码如下：
是吗？冒泡排序不需要用mark进行标记吧？还有，你让i=0，会少一次排序的。我是这样写的：
int temp=0;
for(int i=0;i<values.length;i++){
for(int j=0;j<values.length-i-1;j++){
if(values[j]<values[j+1]){
temp=values[j];
values[j]=values[j+1];
values[j+1]=temp;}}}
❺ 请用java设计一个算法
有一种非常简单的做法，直接利用现有的java API帮助你解决解决这个问题。
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class Test{
//newArray[] 为需要传入的数组对象
public static void reSortArray(String newArray[]){
String[] array = new String[]{"admin","viewer","operator","designer"}; //定义标准数组对象
final String str = Arrays.toString(array); //将标准数组对象中的数据转化为String
//使用Arrays类已实现好的数组排序方法，传入要排序的数组，以及比较器
Arrays.sort(newArray,new Comparator<String>(){
public int compare(String o1, String o2) {
return str.indexOf(o1)-str.indexOf(o2);
} } );
System.out.println(Arrays.toString(newArray)); //打印出排序后的数组内容
}
public static void main(String[] args) {
Test.reSortArray(new String[]{"operator","viewer","admin"} );//输出admin、viewer、operator
}
}
以上排序操作均由java api帮我们完成，性能方面比我们一个个比较要好的多。楼主如果对上述方法有啥不理解的地方，可以M我。
❻ java 什么算法压缩文件最小
有三种方式实现java压缩：
1、jdk自带的包java.util.zip.ZipOutputStream，不足之处，文件（夹）名称带中文时，出现乱码问题，实现代码如下：
/**
* 功能：把 sourceDir 目录下的所有文件进行 zip 格式的压缩，保存为指定 zip 文件
* @param sourceDir 如果是目录，eg：D:\\MyEclipse\\first\\testFile，则压缩目录下所有文件；
* 如果是文件，eg：D:\\MyEclipse\\first\\testFile\\aa.zip，则只压缩本文件
* @param zipFile 最后压缩的文件路径和名称,eg:D:\\MyEclipse\\first\\testFile\\aa.zip
*/
public File doZip(String sourceDir, String zipFilePath) throws IOException {
File file = new File(sourceDir);
File zipFile = new File(zipFilePath);
ZipOutputStream zos = null;
try {
// 创建写出流操作
OutputStream os = new FileOutputStream(zipFile);
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(os);
zos = new ZipOutputStream(bos);
String basePath = null;
// 获取目录
if(file.isDirectory()) {
basePath = file.getPath();
}else {
basePath = file.getParent();
}
zipFile(file, basePath, zos);
}finally {
if(zos != null) {
zos.closeEntry();
zos.close();
}
}
return zipFile;
}
/**
* @param source 源文件
* @param basePath
* @param zos
*/
private void zipFile(File source, String basePath, ZipOutputStream zos)
throws IOException {
File[] files = null;
if (source.isDirectory()) {
files = source.listFiles();
} else {
files = new File[1];
files[0] = source;
}
InputStream is = null;
String pathName;
byte[] buf = new byte[1024];
int length = 0;
try{
for(File file : files) {
if(file.isDirectory()) {
pathName = file.getPath().substring(basePath.length() + 1) + "/";
zos.putNextEntry(new ZipEntry(pathName));
zipFile(file, basePath, zos);
}else {
pathName = file.getPath().substring(basePath.length() + 1);
is = new FileInputStream(file);
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(is);
zos.putNextEntry(new ZipEntry(pathName));
while ((length = bis.read(buf)) > 0) {
zos.write(buf, 0, length);
}
}
}
}finally {
if(is != null) {
is.close();
}
}
}
2、使用org.apache.tools.zip.ZipOutputStream，代码如下，
package net.szh.zip;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.util.zip.CRC32;
import java.util.zip.CheckedOutputStream;
import org.apache.tools.zip.ZipEntry;
import org.apache.tools.zip.ZipOutputStream;
public class ZipCompressor {
static final int BUFFER = 8192;
private File zipFile;
public ZipCompressor(String pathName) {
zipFile = new File(pathName);
}
public void compress(String srcPathName) {
File file = new File(srcPathName);
if (!file.exists())
throw new RuntimeException(srcPathName + "不存在！");
try {
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(zipFile);
CheckedOutputStream cos = new CheckedOutputStream(fileOutputStream,
new CRC32());
ZipOutputStream out = new ZipOutputStream(cos);
String basedir = "";
compress(file, out, basedir);
out.close();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private void compress(File file, ZipOutputStream out, String basedir) {
/* 判断是目录还是文件 */
if (file.isDirectory()) {
System.out.println("压缩：" + basedir + file.getName());
this.compressDirectory(file, out, basedir);
} else {
System.out.println("压缩：" + basedir + file.getName());
this.compressFile(file, out, basedir);
}
}
/** 压缩一个目录 */
private void compressDirectory(File dir, ZipOutputStream out, String basedir) {
if (!dir.exists())
return;
File[] files = dir.listFiles();
for (int i = 0; i < files.length; i++) {
/* 递归 */
compress(files[i], out, basedir + dir.getName() + "/");
}
}
/** 压缩一个文件 */
private void compressFile(File file, ZipOutputStream out, String basedir) {
if (!file.exists()) {
return;
}
try {
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(
new FileInputStream(file));
ZipEntry entry = new ZipEntry(basedir + file.getName());
out.putNextEntry(entry);
int count;
byte data[] = new byte[BUFFER];
while ((count = bis.read(data, 0, BUFFER)) != -1) {
out.write(data, 0, count);
}
bis.close();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
3、可以用ant中的org.apache.tools.ant.taskdefs.Zip来实现，更加简单。
package net.szh.zip;
import java.io.File;
import org.apache.tools.ant.Project;
import org.apache.tools.ant.taskdefs.Zip;
import org.apache.tools.ant.types.FileSet;
public class ZipCompressorByAnt {
private File zipFile;
public ZipCompressorByAnt(String pathName) {
zipFile = new File(pathName);
}
public void compress(String srcPathName) {
File srcdir = new File(srcPathName);
if (!srcdir.exists())
throw new RuntimeException(srcPathName + "不存在！");
Project prj = new Project();
Zip zip = new Zip();
zip.setProject(prj);
zip.setDestFile(zipFile);
FileSet fileSet = new FileSet();
fileSet.setProject(prj);
fileSet.setDir(srcdir);
//fileSet.setIncludes("**/*.java"); 包括哪些文件或文件夹 eg:zip.setIncludes("*.java");
//fileSet.setExcludes(...); 排除哪些文件或文件夹
zip.addFileset(fileSet);
zip.execute();
}
}
测试一下
package net.szh.zip;
public class TestZip {
public static void main(String[] args) {
ZipCompressor zc = new ZipCompressor("E:\\szhzip.zip");
zc.compress("E:\\test");
ZipCompressorByAnt zca = new ZipCompressorByAnt("E:\\szhzipant.zip");
zca.compress("E:\\test");
}
}
❼ 用java实现在一个数组中找最小数的算法
Arrays.sort在SUN的VM上复杂度n*log(n)
任何排序都要至少遍历一次数组的，不遍历数组的话......恐怕没戏。
❽ java十大算法
算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5. 将另一序列剩下的所有元素
❾ java 小算法题String2Map
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Test
{
public static void main(String[] args)
{
String s = "{a:'aaaaa',b:'bbbbb',c:'ccc'}";
String str = s.substring(1,s.length() - 1);
String[] arrStr = str.split(",");
//System.out.println(Arrays.toString(arrStr));
String[][] arrTemp = new String[3][2];
for(int i = 0;i < arrTemp.length;i++)
{
arrTemp[i] = arrStr[i].split(":");
}
//System.out.println(Arrays.deepToString(arrTemp));
Map<String,String> m = new HashMap<String,String>();
for(int i = 0;i < arrTemp.length;i++)
{
m.put(arrTemp[i][0],arrTemp[i][1].substring(1,arrTemp[i][1]
.length() - 1));
}
System.out.println(m);
}
}
❿ 求一个比较大小的JAVA算法
1.是的
2.a-可以直接求和，b-利用近似公式
3.近似公式为e=(1+1/n)^n,n->无穷大
4.这两个公式都需要运算n到足够大来减少误差
假如你运算到n=k满足精度需要了
那么你首先要保证当n=k-1时算出的值与n=k的值差别小于0.0001
假如需要考虑截断误差，那么你就要考虑到任何一个1/n或者1/n!的形式的截断误差，以及运算中每一步的累计误差，都是可以计算的
从累积误差的角度来说，第一个方法较优
因为每一个求和项目都是整数的倒数，只发生一次截断
之后的误差计算直接将最大误差可能求和就可以了
而且每一次迭代可以应用上一次的结果，效率较高
但是缺点是当n比较大的时候，n!也会是一个比较大的数，n的类型定义得不好会溢出
第二个方法就需要计算一次截断误差，并且计算n次方的误差累积