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从零到一构建算法核心知识地图,打通你的任督二脉~

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Awesome-Algorithm-Study

从零构建算法核心知识地图,打通你的任督二脉~

什么是算法面试?

  • 1、不代表能够"正确"回答每一个算法问题,但是合理的思考方向其实更重要,也是正确完成算法面试的前提。
  • 2、算法面试优秀并不意味着技术面试优秀,而技术面试优秀也并不意味着能够拿到 Offer。
  • 3、把面试的过程看作是和面试官一起探讨一个问题的解决方案。对于问题的细节和应用场景,可以和面试官沟通。而这种沟通本身也是非常重要的,它暗示着你思考问题的方式。
  • 4、如果是非常难的问题,对于你的竞争对手来说,也是难的。关键在于你所表达出的解决问题的思路。甚至通过表达解题思路的方向,得出结论:这个问题的解决方案,应该在哪一个领域,我们可以通过查阅或者进一步学习解决问题。例如:对于一组数据进行排序?思考:这组数据有什么特征?
    • 1)、有没有可能包含有大量重复元素?如果有这种可能的话,三路快排是更好的选择。否则使用普通快排即可。
    • 2)、是否大部分数据距离它正确的位置很近?是否近乎有序?如果是这样的话,插入排序是更好的选择。
    • 3)、是否数据的取值范围非常有限?比如对学生成绩排序,如果是这样的话,计数排序是更好的选择。
    • 4)、是否需要稳定的排序?如果是的话,归并排序是更好地选择。
    • 5)、是否是使用链表存储的?如果是的话,归并排序是更好地选择,因为快排非常依赖于数组的随机访问。
    • 6)、数据的大小是否可以装载到内存里?不能的话,需要使用外排序。

如何准备算法面试?

在学习和实践做题之间,要掌握平衡。

如何回答算法面试问题?

1、注意题目中的条件,例如

  • 1)、给定一个有序的数组。
  • 2)、设计一个 O(nlogn) 的算法。
  • 3)、无需考虑额外的空间。
  • 4)、数据规模大概是10000。

2、当没有思路时

  • 1)、设计几个简单的测试用例,试验一下。
  • 2)、不要忽视暴力解法。暴力解法通常是思考的起点。

3、优化算法

  • 1)、遍历常见的算法思路。
  • 2)、遍历常见的数据结构。
  • 3)、空间和时间的交互(哈希表)。

4、预处理信息(排序)

5、在瓶颈处寻找答案:O(nlogn) + O(n^2)、O(n^3)

6、实际编写问题

  • 1)、极端条件的判断:数组为空?字符串为空?数量为0?指针为 NULL?
  • 2)、合理的变量名。
  • 3)、注意代码的模块化、复用性。

7、面试答题四件套:

  • 1、询问:题目细节、边界条件、可能的极端错误情况。
  • 2、可能的解决方案:1)、时间 & 空间。2)、最优解。
  • 3、编码。
  • 4、测试用例。

时间复杂度

1、到底什么是大 O?

n 表示数据规模,O(f(n)) 表示运行算法所需要执行的指令数,和 f(n) 成正比。

2、数据规模的概念——如果想在1s之内解决问题

  • 1)、O(n^2) 的算法可以处理大约10^4级别的数据。
  • 2)、O(n) 的算法可以处理大约10^8级别的数据。
  • 3)、O(nlogn) 的算法可以处理大约10^7级别的数据。

3、空间复杂度

  • 1)、多开一个辅助的数组:O(n)。
  • 2)、多开一个辅助的二维数组:O(n^2)。
  • 3)、多开常数空间:O(1)。
  • 4)、递归是有空间代价的,递归 n 次,空间复杂度就为 O(n)。

4、简单的时间复杂度分析

为什么要用大O,叫做大O(n)?

忽略了常数,实际时间 T = c1 * n + c2。

为甚不加上其中每一个常数项,而是要忽略它?

比如说把一个数组中的元素取出来这个操作,很有可能不同的语音基于不同的实现,它实际运行的时间是不等的。 就算转换成机器码,它对应的那个机器码的指令数也有可能是不同的。就算指令数是相同的,同样一个指令在 CPU 的底层,你使用的 CPU 不同,很有可能执行的操作也是不同的。所以,在实际上我们大概能说出来这个 c1 是多少,但是很难准确判断其具体的值。

大O的表示的是渐进时间复杂度,当 n 趋近于无穷大的时候,其算法谁快谁慢。

5、亲自试验自己算法的时间复杂度

O(log(n)) 与 O(n) 有着本质的差别。

6、递归算法的复杂度分析

  • 1)、不是有递归的函数就是一定是 O(nlogn) 的。
  • 2)、递归中进行一次递归调用:递归函数的时间复杂度为 O(T * depth)。
  • 3)、递归中进行多次递归调用:画出递归树,计算调用次数。例如2次递归调用:2^0 + ... 2^n = 2^(n+1) - 1 = O(2^n)
  • 4)、主定理:归纳了递归函数所计算时间复杂度的所有情况。

7、均摊时间复杂度分析(Amortized Time Analysis)与 避免复杂度的震荡

均摊时间复杂度分析

假设 capacity = n,n + 1 次 addLast/removeLast,触发 resize,总共进行 2n + 1 次基本操作平均来看,每次 addLast/removeLast 操作,进行 2 次基本操作均摊计算,时间复杂度为 O(1)。

复杂度震荡

当反复先后调用 addLast/removeLast 进行操作时,会不断地进行 扩容/缩容,此时时间复杂度为 O(n)出现问题的原因:removeLast 时 resize 过于着急。 解决方案:Lazy (在这里是 Lazy 缩容)等到 size == capacity / 4 时,才将 capacity 减半。

目录

一、排序算法

  • 待排序的元素需要实现 Java 的 Comparable 接口,该接口有 compareTo() 方法,可以用它来判断两个元素的大小关系。
  • 使用辅助函数 less() 和 swap() 来进行比较和交换的操作,使得代码的可读性和可移植性更好。
  • 排序算法的成本模型是比较和交换的次数。
算法 稳定性 时间复杂度 空间复杂度 备注
选择排序 × N2 1
冒泡排序 N2 1
插入排序 N ~ N2 1 时间复杂度和初始顺序有关
希尔排序 × N 的若干倍乘于递增序列的长度 1 改进版插入排序
快速排序 × NlogN logN
三向切分快速排序 × N ~ NlogN logN 适用于有大量重复主键
归并排序 NlogN N
堆排序 × NlogN 1 无法利用局部性原理

快速排序是最快的通用排序算法,它的内循环的指令很少,而且它还能利用缓存,因为它总是顺序地访问数据。它的运行时间近似为 ~cNlogN,这里的 c比其它线性对数级别的排序算法都要小。

使用三向切分快速排序,实际应用中可能出现的某些分布的输入能够达到线性级别,而其它排序算法仍然需要线性对数时间。

Java 主要排序方法为 java.util.Arrays.sort(),对于原始数据类型使用三向切分的快速排序,对于引用类型使用归并排序。

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二、数组

数组最大的优点:快速查询,动态数组实现:

  • 数组最好应用于"索引有语义"的情况(但并非所有有语义的索引都适用于数组,例如身份证号码)

  • 我们需要额外处理索引有语义的情况

  • 数组的容量:capacity,数组的大小:size,初始为0

  • 1、实现基本功能:增删改查、各种判断方法等等

  • 2、使用 泛型 让我们的数据结构可以放置 "任何"(不可以是基本数据类型,只能是类对象,好在每一个基本类型都有一个对应的包装类,它们之间可以自动进行装箱和拆箱的操作) 的数据类型

  • 3、数组的扩容与缩容,手写时的易错点: - 1、注意数组的下标 - 2、注意 size 与 capacity 的区别

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三、队列

队列的基本应用 - 广度优先遍历

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四、栈

栈的应用:

  • 1)、无处不在的撤销操作
  • 2)、系统栈的调用(操作系统)
  • 3)、括号匹配(编译器)

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五、链表

链表,在节点间穿针引线。

为什么链表很重要?

  • 不同于 动态数组、栈、队列的实现:其底层是依托静态数组,靠 resize 解决固定容量问题,

  • 链表是真正的动态数据结构,也是最简单的动态数据结构。

  • 能够帮助我们更深入地理解引用(指针)与递归。

  • 优势:真正的动态,不需要处理固定容量的问题。

  • 逆势:不同于数组其底层的数据是连续分布的,链表底层的数据分布是随机的,紧靠next(pre)指针连接,因此链表相对于数组丧失了随机访问的能力。

数组和链表的区别?

  • 数组最好被应用于索引有语义的情况,例如 Students[1]。最大的优势:支持动态查询。
  • 链表不能被应用于索引有语义的情况。最大的优势:动态。

链表的时间复杂度:

  • 增: O(n)
  • 删: O(n)
  • 改: O(n)
  • 查: O(n)

总结:链表不适合去修改,且只适合 增、删、查 链表头的元素,此时时间复杂度为 O(1)。

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六、哈希表

什么是哈希函数?

哈希函数:将 "键" 转换为 "索引",每一个 "键" 对应唯一的一个索引。

  • 很难保证每一个 "键" 通过哈希函数的转换对应不同的 "索引",因此会产生哈希冲突。
  • "键" 通过哈希函数得到的 "索引" 分布越均匀越好。
  • 在哈希表(空间换时间)上操作,主要要考虑如何解决哈希冲突。

哈希函数的设计

通用的方法——转换为整形处理:

1、小范围正整数直接使用。

2、小范围负整数进行偏移。(-100100 => 0200)

3、大整数:通常做法——取模,例如对身份证号取模后6位,即取最后6位, 因为倒数第5、6位是表示1~31,所以会导致分布不均匀的情况。 一个简单的解决办法就是模一个素数,例如7. 素数取值表:http://planetmath.org/goodhashtableprimes

4、浮点型:在计算机中都是32位或64位的二进制表示,只不过计算机解析成了浮点数。我们可以直接将二进制转换为整形来处理。

5、字符串:

166 = 1 * 10^2 + 6 * 10^1 + 6 * 10^0
code = c * 26^3 + o * 26^2 + d * 26^1 + e * 26^0
code = c * B^3 + o * B^2 + d * B^1 + e * B^0
hash(code) = (c * B^3 + o * B^2 + d * B^1 + e * B^0) % M(素数)
降低计算量:
hash(code) = ((((c * B) + o) * B + d) * B) + e) % M
避免整形溢出:
hash(code) = ((((c % M) * B + o) % M * B + d) % M * B + e) % M
代码形式:
int hash = 0;
for(int i = 0;i < s.length();i++) {
    hash = (hash * B + s.charAt(i)) % M;
}

6、复合类型:也是利用字符串的上述公式,例如 Date:year、month、day。

hash(code) = (((date.year % M) * B + date.month) % M * B + date.day) % M

设计原则:

  • 1、一致性:如果 a == b,则 hash(a) == hash(b)
  • 2、高效性:计算高效简便
  • 3、均匀性:哈希值均匀分布

Java 中 Object 的 hashCode 是根据每一个对象的地址映射成整形。

哈希冲突的处理

1、链地址法(Separate Chaining):

  • 去掉 k1 符号:(hashCode(k1) & 0x7fffffff) % M,& 0x7fffffff 表示将 k1 最高位变为0。
  • HashMap 本质就是一个 TreeMap 数组。
  • HashSet 本质就是一个 TreeSet 数组。
  • Java8 之前,每一个位置对应一个链表,Java8 开始,当哈希冲突达到一定程度 (平均来讲,每一个位置存储的元素树多于某一个程度了),每一个位置从链表转成红黑树。
  • HashMap 容量的选取非常重要,恰当的容量能够避免数组扩容和尽量减少 hash 冲突。

算法复杂度分析:

总共有 M 个地址,如果放入哈希表的元素为 N。

  • 如果地址是链表:O(N/M)
  • 如果地址是平衡树:O(log(N/M))

为了实现均摊复杂度 O(1),需要对哈希表进行动态空间处理,即

  • 1、平均每个地址承载的元素多过一定程度,即扩容 N/M >= upperTol
  • 2、平均每个地址承载的元素少过一定程度,即缩容 N/M < lowerTol
  • 3、对于哈希表来说,元素树从 N 增加到 upperTol * N,地址空间翻倍
  • 4、每个操作在 O(LOWER_TOL)~O(UPPER_TOL) => O(1)

更复杂的动态空间处理方法

扩容 M -> 2 * M => 不是素数

解决方案:使用素数取值表中的值:http://planetmath.org/goodhashtableprimes

哈希表相比 AVL、红黑树 而言,牺牲了顺序性,换来了更好的性能。

集合、映射:

  • 1、有序集合(TreeSet)、有序映射(TreeMap):平衡树。
  • 2、无序集合(HashSet)、无序映射(HashMap):哈希表。

更多的哈希冲突处理方法:

1、开发地址法(线性探测法):对于开放地址法来说,每一个地址就是直接存元素, 即每一个地址都对所有的元素是开放的。如果有冲突,直接存到当前索引的下一个索引对应的位置, 如果位置还被占用,继续往下寻找即可。 (平方探测法): +1、+4、+9、+16。 (二次哈希法):使用另外一个 hash 算法来计算出下一个位置要去哪儿,hash2(key)。 负载率(LoaderFactory):元素占总容量比,超过它就需要进行扩容, 一般选取为50%,选取合适时间复杂度可以到达 O(1)。

2、再哈希法(Rehashing):使用另外一个 hash 算法来计算出下一个位置要去哪儿。

3、Coalesced Hashing:综合了 Separate Chaining 和 Open Addressing。

两类查找问题:

  • 1、查找有无:元素 a 是否存在?set;集合。
  • 2、查找对应关系(键值对应):元素 a 出现了几次?map;字典。

常见操作:

  • 1、insert
  • 2、find
  • 3、erase
  • 4、change(map)

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七、(二分搜索)树

树结构本身是一种天然的的组织结构,用树存储数据能更加高效地搜索。

二叉树:和链表一样,动态数据结构。二叉树天然的递归结构,空也是一颗二叉树。

  • 1)、对于每一个节点,最多能分成2个节点,即左孩子和右孩子。
  • 2)、没有孩子的节点称为叶子节点。
  • 3)、每一个孩子节点最多只能有一个父亲节点。
  • 4)、二叉树具有天然的递归结构,即每个节点的左右子树都是二叉树。

注意:一个节点也是二叉树、空也是二叉树。

满二叉树:除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点。

二分搜索树:

  • 1)、二分搜索树是一个二叉树,且其每一颗子树也是二分搜索树。
  • 2)、二分搜索树的每个节点的值大于其左子树的所有节点的值,小于其右子树的所有节点的值。
  • 3)、存储的元素必须有可比较性。
  • 4)、通常来说,二分搜索树不包含重复元素。如果想包含重复元素的话,只需定义: 左子树小于等于节点;或者右子树大于等于节点。注意:数组和链表可以有重复元素。

什么是遍历操作?

  • 1)、遍历就是把所有的节点都访问一遍。
  • 2)、访问的原因和业务相关。
  • 3)、在线性结构下,遍历是极其容易的,但是在树结构中,遍历会稍微有点难度。

如何对二叉树进行遍历?

对于遍历操作,两颗子树都要顾及。

  • 前序遍历:最自然和常用的遍历方式。规律:根左右
  • 中序遍历:规律:左根右
  • 后序遍历:中序遍历的结果就是我们在二叉搜索树中所有数据排序后的结果。规律:左右根。应用:为二分搜索树释放内存。

心算出二叉搜索树的前中后序遍历:每一个二叉树都会被访问三次,从根节点出发,

  • 前序遍历:当一个节点被访问第一次就记录它。
  • 中序遍历:当一个节点被访问第二次的时候记录它。
  • 后序遍历:当一个节点被访问第三次的时候才记录它。

前序遍历的非递归实现(深度优先遍历):需要使用栈记录下一步被访问的元素。

对于二叉搜索树的非递归实现一般有两种写法:

  • 1)、经典教科书写法。
  • 2)、完全模拟系统调用栈的写法。

层序遍历(广度优先遍历):需要使用队列记录当前出队元素的左右子节点。

广度优先遍历的意义:

  • 1)、在于快速地查询要搜索的元素。
  • 2)、更快地找到问题的解。
  • 3)、常用于算法设计中——无权图最短路径。
  • 4)、联想对比图的深度优先遍历与广度优先遍历。

从二分搜索树中删除最小值与最大值:往左走的最后一个节点即是存有最小值的节点,往右走的最后一个节点即是存有最大值的节点。

删除二分搜索树种的任意元素:

  • 1)、删除只有左孩子的节点。
  • 2)、删除只有右孩子的节点。
  • 3)、删除具有左右孩子的节点:

1、找到 s = min(d->right), s 是 d 的后继(successor)节点,也即 d 的右子树中的最小节点。 s->right = delMin(d->right), s->left = d->left, 删除 d,s 是新的子树的根。

2、找到 p = max(d->left), p 是 d 的前驱(predecessor)节点。

如何高效实现 rank(E 是排名第几的元素)? 如何高效实现 select(查找排名第10的元素)?

最好的方式是实现一个维护 size 的二分搜索树:给 Node 节点添加新的成员变量 size。

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八、映射

映射 Map

  • 1)、存储 Key:value 数据对的数据结构。
  • 2)、根据 Key,寻找 Value。

非常容易使用链表或者二分搜索树来实现。

                            LinkedListMap  BSTMap       平均      最差

add、remove、set、get、contains O(n) O(h) O(logn) O(n)

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九、堆、优先队列

  • 普通队列:先进先出,后进后出
  • 优先队列:出队顺序和入队顺序无关,和优先级相关

应用场景:操作系统的任务调度,动态 选择优先级最高的任务进行处理。医生和患者之间的关系。

优先队列底层实现 入队 出队
普通线性结构 O(1) O(n)
顺序线性结构 O(n) O(n)
 堆       |    O(logn)   |  O(logn) |

堆的基本结构

二叉堆:满足特殊性质的二叉树。

  • 1、二叉堆是一颗完全二叉树,完全二叉树即把元素顺序一层一层地排列成树的形状。
  • 2、堆中每一个元素的值都大于等于它的孩子节点。

用数组存储二叉树:

parent = (i - 1) / 2
leftNode = 2 * i + 1
rightNode = 2 * i + 2

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十、递归与回溯

递归:本质就是将原来的问题转换为更小的问题。

  • 1)、注意递归函数的宏观语义。
  • 2)、递归函数就是一个普通的函数,仅完成一个功能而已。

递归算法通常分为两步:

  • 1)、求解基本问题。
  • 2)、把原问题转化为更小的问题。

递归调用是有代价的:函数调用 + 系统栈空间

其它常见的链表类型:

  • 1)、双向链表,每一个 ListNode 同时具有 pre、next 指针
  • 2)、双向循环链表:能够更进一步地封装很多便利的操作,Java 中的 LinkedList 的本质就是双向循环链表。
  • 3)、数组链表:如果明确知道要存储元素的总数,使用数组链表会更加方便,数组中存储一个个的 Node,Node 包含元素 e 与 int 型的 next 指针。

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十一、动态规划

什么是动态规划?

斐波那契数列——解决递归中的 重叠子问题 && 最优子结构:通过求子问题的最优解,可以获得原问题的最优解:

  • 1、记忆化搜索避免重复运算,自上而下的解决问题。
  • 2、动态规划,自下而上的解决问题。

动态规划将是将原问题拆解成若干个子问题,同时保存子问题的答案,使得每个子问题只求解一次,最终获得原问题的答案。

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十二、贪心算法

贪心算法: 它也存在最小生成树与最短路径中。

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十三、其它问题

Bloom Filter 布隆过滤器:

  • 1、一个很长的二进制向量和一个映射函数。
  • 2、用于检索一个元素是否在一个集合中。
  • 3、优点是空间和查询时间效率越超一般算法,缺点是有一定的误识别率(仅当存在时)和删除困难,所以仅仅是一个预先处理模块。

位运算操作:

  • 1、X & 1 == 1 OR == 0 判断奇偶(X % 2 == 1)
  • 2、X = X & (X-1) => 清零最低位的1
  • 3、X & -X => 得到最低位的1。

0s 表示一串 0,1s 表示一串 1。

x ^ 0s = x      x & 0s = 0      x | 0s = x
x ^ 1s = ~x     x & 1s = x      x | 1s = 1s
x ^ x = 0       x & x = x       x | x = x

利用 x ^ 1s = ~x 的特点,可以将一个数的位级表示翻转;利用 x ^ x = 0 的特点,可以将三个数中重复的两个数去除,只留下另一个数。

1^1^2 = 2

利用 x & 0s = 0 和 x & 1s = x 的特点,可以实现掩码操作。一个数 num 与 mask:00111100 进行位与操作,只保留 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位。

01011011 &
00111100
--------
00011000

利用 x | 0s = x 和 x | 1s = 1s 的特点,可以实现设值操作。一个数 num 与 mask:00111100 进行位或操作,将 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位都设置为 1。

01011011 |
00111100
--------
01111111

位与运算技巧

n&(n-1) 去除 n 的位级表示中最低的那一位 1。例如对于二进制表示 01011011,减去 1 得到 01011010,这两个数相与得到 01011010。

01011011 &
01011010
--------
01011010

n&(-n) 得到 n 的位级表示中最低的那一位 1。-n 得到 n 的反码加 1,也就是 -n=~n+1。例如对于二进制表示 10110100,-n 得到 01001100,相与得到 00000100。

10110100 &
01001100
--------
00000100

n-(n&(-n)) 则可以去除 n 的位级表示中最低的那一位 1,和 n&(n-1) 效果一样。

移位运算

>> n 为算术右移,相当于除以 2n,例如 -7 >> 2 = -2。

11111111111111111111111111111001  >> 2
--------
11111111111111111111111111111110

>>> n 为无符号右移,左边会补上 0。例如 -7 >>> 2 = 1073741822。

11111111111111111111111111111001  >>> 2
--------
00111111111111111111111111111111

<< n 为算术左移,相当于乘以 2n。-7 << 2 = -28。

11111111111111111111111111111001  << 2
--------
11111111111111111111111111100100

mask 计算

  • 要获取 111111111,将 0 取反即可,~0。
  • 要得到只有第 i 位为 1 的 mask,将 1 向左移动 i-1 位即可,1<<(i-1) 。例如 1<<4 得到只有第 5 位为 1 的 mask :00010000。
  • 要得到 1 到 i 位为 1 的 mask,(1<<i)-1 即可,例如将 (1<<4)-1 = 00010000-1 = 00001111。
  • 要得到 1 到 i 位为 0 的 mask,只需将 1 到 i 位为 1 的 mask 取反,即 ~((1<<i)-1)。

Java 中的位操作

static int Integer.bitCount();           // 统计 1 的数量
static int Integer.highestOneBit();      // 获得最高位
static String toBinaryString(int i);     // 转换为二进制表示的字符串

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