计算机专业面试常见基础数据结构与算法概述

一、数据结构概述

在计算机科学中，数据结构是组织、存储和访问数据的。它不仅决定了数据处理的效率，还直接影响到程序的复杂性和可维护性。是一些基本的数据结构概述：

1. 线性结构：线性结构是指数据元素之间存在一对一的线性关系。常见的线性结构有：

– 数组：固定大小的连续内存空间，用于存储元素。

– 链表：由节点组成的序列，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

– 栈：遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构。

– 队列：遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。

2. 非线性结构：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。常见的非线性结构有：

– 树：是一种层次结构，每个节点有零个或多个子节点。

– 图：由节点（顶点）和边组成，边可以是无向的或方向的。

二、算法概述

算法是一系列解决的步骤，它指导计算机如何处理数据。是一些基本的算法概念：

1. 算法复杂度：算法复杂度是衡量算法效率的重要指标，包括时间复杂度和空间复杂度。

– 时间复杂度：表示算法执行所需的时间，用大O符号表示，如O(1)、O(n)、O(n^2)等。

– 空间复杂度：表示算法执行所需的空间，同样用大O符号表示。

2. 常用算法：

– 排序算法：用于对数据进行排序，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

– 查找算法：用于在数据集中查找特定元素，常见的查找算法有顺序查找、二分查找等。

– 动态规划：用于解决最优化通过将分解为更小的子并存储已解决子的解，以避免重复计算。

三、面试常见及答案

在计算机专业面试中，数据结构和算法的非常常见。是一些可能的及其答案：

1. ：什么是数组？

– 答案：数组是一种线性数据结构，用于存储具有相同数据类型的元素序列。数组在内存中占用连续的空间，可以通过索引快速访问任意元素。

2. ：解释冒泡排序的时间复杂度。

– 答案：冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，n是数组的长度。在最坏的情况下，冒泡排序需要比较和交换每一对相邻的元素。

3. ：什么是动态规划？

– 答案：动态规划是一种算法设计技术，用于解决最优化。它通过将分解为更小的子并存储已解决子的解，以避免重复计算。

4. ：请实现一个链表。

– 答案：链表是一种线性数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。是一个简单的链表实现：

python

class Node:

def __init__(self, data):

self.data = data

self.next = None

class LinkedList:

def __init__(self):

self.head = None

def append(self, data):

new_node = Node(data)

if not self.head:

self.head = new_node

return

last_node = self.head

while last_node.next:

last_node = last_node.next

last_node.next = new_node

def display(self):

current_node = self.head

while current_node:

print(current_node.data, end=' ')

current_node = current_node.next

print()

5. ：解释二分查找算法。

– 答案：二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。它通过将数组分为两半，并根据目标值与中间值的比较，不断缩小查找范围，直到找到目标元素或确定不存在。

通过以上的回答，面试官可以评估你的计算机基础知识，以及对数据结构和算法的理解和应用能力。