计算机基础面试题 |05.精选计算机基础面试题

前端开发工程师（主业）、技术博主（副业）、已过CET6
阿珊和她的猫_CSDN个人主页
牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》
蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云课上架的前后端实战课程《Vue.js 和 Egg.js 开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握 uni-app》

17. 什么是算法？请解释一下算法的特性以及评价算法效率的方法。

算法是指为了解决一个具体问题而设计的步骤序列，它包括输入数据的处理和输出结果的计算。算法的特性包括：

1. 确定性：算法的执行结果是确定的，不会受到输入数据的影响。
2. 高效性：算法的执行时间应尽量短，以减少计算资源的使用。
3. 可读性：算法的描述应清晰明了，便于他人理解和维护。
4. 健壮性：算法的实现应考虑到各种异常情况，确保算法的正确性和稳定性。

评价算法效率的方法包括：

1. 时间复杂度：时间复杂度是指算法在运行时所需的时间资源，它反映了算法执行的次数与问题规模的关系。常用的时间复杂度分析方法包括：O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等。
2. 空间复杂度：空间复杂度是指算法在运行时所需的空间资源，它反映了算法所需存储的数据与问题规模的关系。常用的空间复杂度分析方法包括：O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等。
3. 稳定性：稳定性是指算法在处理相同输入时，输出结果是否保持不变。
4. 健壮性：健壮性是指算法在处理异常输入时，是否能够正确处理并保证算法的稳定性。

总之，算法的效率是评价算法的一个重要指标，时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键指标。同时，算法的健壮性和可读性也是评估算法的一个重要方面。

18. 请解释一下什么是栈和队列，以及它们在计算机科学中的应用。

栈和队列是计算机科学中常用的数据结构，它们在编程中广泛应用。

• 栈（Stack）是一种后进先出（Last In First Out, LIFO）的数据结构，它按照数据的先后顺序存储数据，但只能从栈顶进行数据的读取和写入。栈可以存储整数、浮点数、对象等类型的数据。栈的主要操作包括：入栈（Push）、出栈（Pop）、栈顶元素（Top）等。

• 队列（Queue）是一种先进先出（First In First Out, FIFO）的数据结构，它按照数据的先后顺序存储数据，但只能从队列头进行数据的读取和写入。队列可以存储整数、浮点数、对象等类型的数据。队列的主要操作包括：入队（Enqueue）、出队（Dequeue）、队首元素（Front）等。

栈和队列在计算机科学中的应用非常广泛，特别是在处理并发请求和数据结构设计方面。例如，在多进程环境下，可以使用栈来存储进程之间的消息，实现进程之间的通信。在图形用户界面（GUI）编程中，可以使用队列来管理窗口的切换顺序，实现窗口的快速切换。在数据库系统中，可以使用队列来处理并发请求，实现高并发请求的处理。

总之，栈和队列是计算机科学中常用的数据结构，它们在编程中广泛应用，特别是在处理并发请求和数据结构设计方面具有非常重要的意义。

19. 请解释一下什么是图的遍历和搜索算法，列举几种常见的图遍历算法。

图的遍历和搜索算法是指针对图这种数据结构的操作方法，它们可以帮助我们寻找图中满足特定条件的顶点或边。

图的遍历是指按照一定顺序访问图中的所有顶点，通常使用深度优先遍历、广度优先遍历、层次遍历等算法实现。

图的搜索是指针对特定目标顶点，寻找一条从起始顶点到目标顶点的路径，通常使用深度优先搜索、广度优先搜索、双向搜索等算法实现。

以下是几种常见的图遍历算法：

1. 深度优先遍历（Depth-First Search, DFS）：从给定顶点出发，沿着一个路径尽可能深地搜索图，直到达到目标顶点或无路可走。
2. 广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）：从给定顶点出发，按照距离顶点越近优先的原则，沿着一个路径搜索图，直到达到目标顶点或无路可走。
3. 层次遍历（Level-Order Traversal）：按照层次顺序访问图中的所有顶点，即按照顶点的层次关系进行访问。
4. 双向搜索（Bidirectional Search）：从起始顶点出发，同时从目标顶点出发，沿着两条路径搜索图，直到找到一条连接起始顶点和目标顶点的路径。

这些算法可以帮助我们寻找图中满足特定条件的顶点或边，如寻找连通分量、寻找最短路径、寻找拓扑排序等。

20. 什么是哈希表？请解释一下哈希表的原理和常见的哈希冲突解决方法。

哈希表是一种用于存储键值对的线性数据结构，其中键是唯一的，值可以有多个。哈希表通过哈希函数将键映射到数组的索引位置，从而实现快速查找和插入。哈希表的查询和插入操作的平均时间复杂度为O(1)。

哈希表的原理是使用哈希函数将键映射到数组的索引位置，然后通过该索引位置访问对应的值。哈希函数将键映射到哈希值，哈希值通常是一个整数。哈希值越接近数组的索引，哈希表的性能就越好。

常见的哈希冲突解决方法包括：

1. 开放寻址法（Open Addressing）：当哈希表中的某个位置已经被占用时，开放寻址法会尝试将哈希值映射到一个新的位置，直到找到一个空的索引位置。常用的开放寻址法包括线性探测（Linear Probing）和二次探测（Quadratic Probing）。
2. 链地址法（Chaining）：当哈希表中的某个位置已经被占用时，链地址法会在该位置上添加一个链表，将冲突的键值对添加到链表中。这样，即使哈希表中的某个位置已经被占用，也可以通过链表快速访问到冲突的键值对。
3. 开放寻址法与链地址法的组合：将这两种方法结合起来使用，可以在一定程度上解决哈希冲突。

总之，哈希表是一种高效的数据结构，可以快速查找和插入键值对。哈希冲突是哈希表中常见的现象，可以通过开放寻址法和链地址法等方法解决。