目录
前言
1. 什么是数据结构?
2.什么是算法?
3.数据结构和算法的重要性
本文将开始介绍计算机里的数据结构。
数据结构是指数据对象中元素之间的关系,以及对这些关系的操作。数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系,例如数组、链表、栈和队列等。
非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系,例如树和图等。
数据结构的设计与实现是计算机科学中的一个重要研究领域,它关注如何组织和存储数据以便高效地访问和操作。选择合适的数据结构可以提高算法的效率,并优化程序的性能。常见的数据结构包括数组、链表、树、堆、图等。
在实际开发中,根据具体需求选择合适的数据结构是非常重要的。不同的数据结构适合处理不同类型的问题,例如数组适合于随机访问和顺序访问,链表适合于插入和删除操作,树适合于层次化结构。
数据结构的常见操作包括插入、删除、查找、遍历等。这些操作的时间复杂度取决于数据结构的选择和实现方式。常用的算法分析方法有平均情况分析和最坏情况分析,用来评估算法和数据结构的性能。
在编程语言中,常用的数据结构可以通过内置类型或者库来实现,例如数组、列表、字典等。此外,也可以根据需要自定义数据结构。数据结构的选择取决于问题的特点和解决方案的要求。
对于我的理解,可以将计算机比作人类的大脑,我们在做一道计算题或者在说出一句话,背诵一篇课文时,就是将大脑里的课文或数字想起来并进行运算,最后通过嘴巴说出来,但计算机唯一的好处就是记住了就不会忘,但缺点在于说出来比较困难。
于是数据结构出现了,如果将需要的数据(好比前面提到过的数字或课文)存放进计算机里,我们就得考虑如何取出才会更有效率,更加方便,其实数据结构就是数据在计算机内部的存储方式,为了满足不同的存取效率,就会有不同的数据结构。如果用人来对比的话,那就好比数据结构就是你背诵课文的方式,有些可以按顺序背,有些可以背开头,然后就顺着说出来了,但目的都是为了更加快速和方便的进行取出。
算法(Algorithm):就是定义良好的计算过程,他取一个或一组的值为输入,并产生出一个或一组值作为 输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果。说白了就是计算方法,在数学中,我们碰到的一系列计算问题,乘除加减,这些都是算法。
在校园招聘的笔试中:
目前校园招聘笔试一般采用Online Judge形式, 一般都是20-30道选择题+2道编程题,或者3-4道 编程题。
可以看出,现在公司对学生代码能力的要求是越来越高了,大厂笔试中几乎全是算法题而且难度 大,中小长的笔试中才会有算法题。算法不仅笔试中考察,面试中面试官基本都会让现场写代 码。而算法能力短期内无法快速提高了,至少需要持续半年以上算法训练积累,否则真正校招时 笔试会很艰难,因此算法要早早准备。
在校园招聘的面试中:
某学长CVTE面试:
1.怎么计算一个类到底实例化了多少对象?
2.如果还有一个派生类继承了这个类,那么如何计算这两个类,各自实例化了多少对象?
3.你了解联合体和结构体吗?
4.如何测试一个机器是大端还是小端?
5.你了解队列和栈吗?
6.怎么用两个栈实现一个队列。
7.你使用过模版吗?
8.写一个比较两个数大小的模板函数。
9.你使用过容器吗?
10.判断两个链表是否相交。
11.Vector和数组的区别。
12.你在学校里做的最满意的一个项目是什么?简述一下这个项目。
某学长腾讯的面试:
1、自我介绍
2、学习STL具体是怎么开展的?
3、如果一款产品给你怎么检测内存泄露?
4、进程间通信方式,共享内存是怎么实现的,会出现什么问题,怎么解决?
5、TCP为什么是可靠的?可靠是怎么保证的?为什么要三次握手?为什么三次握手就可以可靠?
6、Http数据分包问题;
7、Vector相关;
8、Hashmap相关;
9、红黑树的原理、时间复杂度等;
10、Memcpy和memmove的区别;
11、客户端给服务器发送数据,意图发送aaa,然后再发bbb,但是可能会出现aaabbb这种情 况,如何处理?
12、游戏的邮件服务器中每天会有玩家频繁的创建邮件和删除邮件,海量数据、大小不一,会有 哪些场景,怎么存储,邮件是怎么到内存的?
13、写一道算法题
某学姐百度的面试:
1.手写五道题,三道编程题,一道数据库,一道linux
2.数据库的题两问
3.算法了解的如何,插入排序编程
4.说一下IP,TCP,ARP
5.内核是什么
6.IP层主要功能
7.map和set底层
8.bootstrap的用法,html,html的全称
9.你觉得框架和库有啥区别
10.代码优化
11.哈希表
12.shell脚本
13.快速排序思想
14.递归是什么
15.分治是什么,与递归区别是什么
16.web平台是怎么做的
17.linux命令
18.了解些什么前沿的技术,英语怎么样,了解过什么英语的文献
学习数据结构和算法是计算机科学中的重要一环。以下是一些学习数据结构和算法的建议:
1. 学习基本概念:首先,了解数据结构和算法的基本概念。可以通过读书、观看网络教程或参加线下课程来学习。
2. 基础知识:掌握基本的数据结构,比如数组、链表、栈、队列和树等。了解它们的特点、操作和应用场景。
3. 算法设计与分析:学习不同的算法设计策略,如贪心、分治、动态规划和回溯等。了解算法的复杂度分析,包括时间复杂度和空间复杂度。
4. 实践编程:实践是学习数据结构和算法的关键。通过编写代码来实现和应用学到的数据结构和算法。可以使用不同的编程语言来实现,如C ++、Java或Python等。
5. 解决问题:尝试解决一些实际问题,如排序、查找、图遍历等。这有助于将学到的算法和数据结构应用到实际中。
6. 刷题:参加一些在线编程挑战,如LeetCode、HackerRank或Codeforces等。这些平台提供了大量的编程问题,能够锻炼你的编程和算法能力。
7. 参加讨论与学习小组:加入和数据结构和算法相关的学习小组或论坛,与其他学习者讨论和分享经验。这可以帮助你更好地理解和巩固所学的知识。
8. 继续学习:数据结构和算法是一个广阔的领域,不断学习和探索新的算法和数据结构是很重要的。阅读相关的学术研究、论文和书籍,以保持你的知识量。
总之,学习数据结构和算法需要时间和实践。这是一个长期的过程,但通过坚持不懈地学习和实践,你一定会不断进步。
学习数据结构是没有捷径的,只能一步一步走,在实践中不断运用所积累的数据结构,切记不能背代码,上一些刷题网站多刷刷题,去理解它们的思路。