代码面试最常用的5大算法

1.String/Array

toCharArray() //get char array of a String

Arrays.sort()  //sort an array

Arrays.toString(char[] a) //convert to string

charAt(int x) //get a char at the specific index

length() //string length

length //array size 

substring(int beginIndex) 

substring(int beginIndex, int endIndex)

Integer.valueOf()//string to integer

String.valueOf()/integer to string

2.链表

在Java中实现链表是非常简单的，每个节点都有一个值，然后把它链接到下一个节点。 

class Node {

    int val;

    Node next;

 

    Node(int x) {

        val = x;

        next = null;

    }

}

比较流行的两个链表例子就是栈和队列。

栈Stack

class Stack{

    Node top; 

 

    public Node peek(){

        if(top != null){

            return top;

        }

 

        return null;

    }

 

    public Node pop(){

        if(top == null){

            return null;

        }else{

            Node temp = new Node(top.val);

            top = top.next;

            return temp;    

        }

    }

 

    public void push(Node n){

        if(n != null){

            n.next = top;

            top = n;

        }

    }

}

队列Queue

 

class Queue{

    Node first, last;

 

    public void enqueue(Node n){

        if(first == null){

            first = n;

            last = first;

        }else{

            last.next = n;

            last = n;

        }

    }

 

    public Node dequeue(){

        if(first == null){

            return null;

        }else{

            Node temp = new Node(first.val);

            first = first.next;

            return temp;

        }    

    }

}

3.树&堆

这里的树通常是指二叉树。

class TreeNode{

    int value;

    TreeNode left;

    TreeNode right;

} 

下面是一些与二叉树有关的概念：

 

 

• 二叉树搜索：对于所有节点，顺序是：left children <= current node <= right children；
• 平衡vs.非平衡：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树；
• 满二叉树：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点；
• 完美二叉树（Perfect Binary Tree）：一个满二叉树，所有叶子都在同一个深度或同一级，并且每个父节点都有两个子节点；
• 完全二叉树：若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。

 

堆（Heap）是一个基于树的数据结构，也可以称为优先队列（ PriorityQueue），在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。

 

4.排序

不同排序算法的时间复杂度，大家可以到wiki上查看它们的基本思想。

 

BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设，所有，它们不是一般的排序方法。 

5.递归和迭代

下面通过一个例子来说明什么是递归。

问题：

这里有n个台阶，每次能爬1或2节，请问有多少种爬法？

步骤1：查找n和n-1之间的关系

为了获得n，这里有两种方法：一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节，那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。 

步骤2：确保开始条件是正确的

f(0) = 0; 
f(1) = 1; 

public static int f(int n){

	if(n <= 2) return n;

	int x = f(n-1) + f(n-2);

	return x;

}

递归方法的时间复杂度指数为n，这里会有很多冗余计算。

 

 

 

f(5)

f(4) + f(3)

f(3) + f(2) + f(2) + f(1)

f(2) + f(1) + f(2) + f(2) + f(1)

该递归可以很简单地转换为迭代。 

 

 

public static int f(int n) {

 

	if (n <= 2){

		return n;

	}

 

	int first = 1, second = 2;

	int third = 0;

 

	for (int i = 3; i <= n; i++) {

		third = first + second;

		first = second;

		second = third;

	}

 

	return third;

}