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软件工程师面试常用算法

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-03-30 00:21:41 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

本文目录:

软件工程师面试常用算法(1)

算法是软件工程师面试中必识点,掌握常用算法不仅可以提高编程能力,还能帮助解决实际问题远~虑~算~法~网。本文将介绍一些常用的算法,提供相应的代码实现。

排序算法

排序算法是最基础的算法之一,它可以将一组乱序的数据按照一定的规则进行排序。常用的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归排序等。

  冒泡排序

  冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本想是通过交换相邻元素的位置来实现排序www.moneyprint.net。具体实现过程如下:

  ```python

  def bubble_sort(arr):

  n = len(arr)

  for i in range(n):

  for j in range(0, n-i-1):

  if arr[j] > arr[j+1]:

  arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

  return arr

  ```

  选择排序

选择排序是一种简单的排序算法,它的基本想是每次选择未排序序列中最小的元素,将其放到已排序序列的末尾。具体实现过程如下:

  ```python

def selection_sort(arr):

  n = len(arr)

for i in range(n):

  min_idx = i

for j in range(i+1, n):

if arr[j] < arr[min_idx]:

min_idx = j

  arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

  return arr

  ```

  插入排序

  插入排序是一种简单的排序算法,它的基本想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。具体实现过程如下:

  ```python

def insertion_sort(arr):

  n = len(arr)

  for i in range(1, n):

  key = arr[i]

  j = i-1

while j >= 0 and key < arr[j]:

  arr[j+1] = arr[j]

  j -= 1

  arr[j+1] = key

return arr

  ```

  快速排序

快速排序是一种高效的排序算法,它的基本想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,然后再分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。具体实现过程如下:

```python

  def quick_sort(arr):

  if len(arr) <= 1:

  return arr

  pivot = arr[len(arr)//2]

  left = [x for x in arr if x < pivot]

middle = [x for x in arr if x == pivot]

  right = [x for x in arr if x > pivot]

  return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

```

  归排序

  归排序是一种高效的排序算法,它的基本想是将待排序序列分成若个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将子序列合成一个有序的序列moneyprint.net。具体实现过程如下:

  ```python

  def merge_sort(arr):

  if len(arr) <= 1:

return arr

  mid = len(arr) // 2

  left = arr[:mid]

  right = arr[mid:]

  left = merge_sort(left)

right = merge_sort(right)

  return merge(left, right)

  def merge(left, right):

  result = []

  i = j = 0

while i < len(left) and j < len(right):

  if left[i] < right[j]:

  result.append(left[i])

  i += 1

  else:

result.append(right[j])

  j += 1

  result += left[i:]

result += right[j:]

  return result

```

软件工程师面试常用算法(2)

查找算法

  查找算法是在一组数据中查找特定元素的算法,常用的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

  线性查找

线性查找是一种简单的查找算法,它的基本想是从头到尾遍历待查找的序列,逐个比较每个元素,到找到目标元素者遍历完整个序列。具体实现过程如下:

```python

def linear_search(arr, target):

for i in range(len(arr)):

if arr[i] == target:

return i

  return -1

  ```

  二分查找

  二分查找是一种高效的查找算法,它的基本想是将有序序列分成两部分,每次取中间位置的元素进行比较,如果目标元素比中间元素小,则在左半部分继续查找,否则在右半部分继续查找,到找到目标元素者序列为空。具体实现过程如下:

  ```python

  def binary_search(arr, target):

  left = 0

  right = len(arr) - 1

  while left <= right:

mid = (left + right) // 2

  if arr[mid] == target:

  return mid

  elif arr[mid] < target:

  left = mid + 1

  else:

  right = mid - 1

  return -1

  ```

哈希查找

哈希查找是一种高效的查找算法,它的基本想是将待查找的元素通过哈希函数映到一个桶中,然后在桶中查找目标元素远.虑.算.法.网。具体实现过程如下:

  ```python

  def hash_search(arr, target):

  hash_table = {}

  for i in range(len(arr)):

if arr[i] not in hash_table:

  hash_table[arr[i]] = i

  if target in hash_table:

  return hash_table[target]

else:

  return -1

```

软件工程师面试常用算法(3)

图算法

  图算法是处理图数据结构的算法,常用的图算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。

  深度优先搜索

  深度优先搜索是一种遍历图的算法,它的基本想是从起点出发,尽可能深地搜索每个节点,到找到目标节点者遍历完整个图。具体实现过程如下:

  ```python

def dfs(graph, start, end):

  visited = set()

  stack = [(start, [start])]

  while stack:

(node, path) = stack.pop()

if node not in visited:

  if node == end:

  return path

  visited.add(node)

for neighbor in graph[node]:

stack.append((neighbor, path + [neighbor]))

  return None

  ```

  广度优先搜索

  广度优先搜索是一种遍历图的算法,它的基本想是从起点出发,按照距离逐层搜索每个节点,到找到目标节点者遍历完整个图。具体实现过程如下:

```python

  def bfs(graph, start, end):

visited = set()

  queue = [(start, [start])]

  while queue:

  (node, path) = queue.pop(0)

  if node not in visited:

  if node == end:

  return path

visited.add(node)

for neighbor in graph[node]:

queue.append((neighbor, path + [neighbor]))

  return None

  ```

最短路径算法

  最短路径算法是一种计算图中两个节点之间最短路径的算法,常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等欢迎www.moneyprint.net

  以下是Dijkstra算法的实现过程:

  ```python

  def dijkstra(graph, start, end):

  dist = {node: float('inf') for node in graph}

dist[start] = 0

queue = [(start, 0)]

while queue:

  (node, cost) = queue.pop(0)

  if node == end:

  return cost

  if cost < dist[node]:

dist[node] = cost

for neighbor in graph[node]:

queue.append((neighbor, cost + graph[node][neighbor]))

  return -1

```

总结

  本文介绍常用的排序算法、查找算法图算法,提供相应的代码实现。掌握这些算法可以帮助软件工程师提高编程能力,解决实际问题。

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