代码面试最常用的10大算法

在程序员的职业生涯中，算法亦算是一门基础课程，尤其是在面试的时候，很多公司都会让程序员编写一些算法实例，例如快速排序、二叉树查找等等。

本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10大算法类型，想要真正了解这些算法的原理，还需程序员们花些功夫。

1.String/Array/Matrix

在Java中，String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码，下面这个方法大家应该记住：

toCharArray() //get char array of a String
Arrays.sort()  //sort an array
Arrays.toString(char[] a) //convert to string
charAt(int x) //get a char at the specific index
length() //string length
length //array size 
substring(int beginIndex) 
substring(int beginIndex, int endIndex)
Integer.valueOf()//string to integer
String.valueOf()/integer to string

String/arrays很容易理解，但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决，例如动态编程、递归等。

下面列出一些需要高级算法才能解决的经典问题：

• Evaluate Reverse Polish Notation
• Longest Palindromic Substring
• 单词分割
• 字梯
• Median of Two Sorted Arrays
• 正则表达式匹配
• 合并间隔
• 插入间隔
• Two Sum
• 3Sum
• 4Sum
• 3Sum Closest
• String to Integer
• 合并排序数组
• Valid Parentheses
• 实现strStr()
• Set Matrix Zeroes
• 搜索插入位置
• Longest Consecutive Sequence
• Valid Palindrome
• 螺旋矩阵
• 搜索一个二维矩阵
• 旋转图像
• 三角形
• Distinct Subsequences Total
• Maximum Subarray
• 删除重复的排序数组
• 删除重复的排序数组2
• 查找没有重复的最长子串
• 包含两个独特字符的最长子串
• Palindrome Partitioning

2.链表

在Java中实现链表是非常简单的，每个节点都有一个值，然后把它链接到下一个节点。

class Node {
	int val;
	Node next;
 
	Node(int x) {
		val = x;
		next = null;
	}
}

比较流行的两个链表例子就是栈和队列。

栈（Stack）

class Stack{
	Node top; 
 
	public Node peek(){
		if(top != null){
			return top;
		}
 
		return null;
	}
 
	public Node pop(){
		if(top == null){
			return null;
		}else{
			Node temp = new Node(top.val);
			top = top.next;
			return temp;	
		}
	}
 
	public void push(Node n){
		if(n != null){
			n.next = top;
			top = n;
		}
	}
}

队列（Queue）

class Queue{
	Node first, last;
 
	public void enqueue(Node n){
		if(first == null){
			first = n;
			last = first;
		}else{
			last.next = n;
			last = n;
		}
	}
 
	public Node dequeue(){
		if(first == null){
			return null;
		}else{
			Node temp = new Node(first.val);
			first = first.next;
			return temp;
		}	
	}
}

值得一提的是，Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类，链表也可以作为一个队列使用（add()和remove()）。（链表实现队列接口）如果你在面试过程中，需要用到栈或队列解决问题时，你可以直接使用它们。

在实际中，需要用到链表的算法有：

• 插入两个数字
• 重新排序列表
• 链表周期
• Copy List with Random Pointer
• 合并两个有序列表
• 合并多个排序列表
• 从排序列表中删除重复的
• 分区列表
• LRU缓存

3.树&堆

这里的树通常是指二叉树。

class TreeNode{
	int value;
	TreeNode left;
	TreeNode right;
} 

下面是一些与二叉树有关的概念：

• 二叉树搜索：对于所有节点，顺序是：left children <= current node <= right children；
• 平衡vs.非平衡：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树；
• 满二叉树：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点；
• 完美二叉树（Perfect Binary Tree）：一个满二叉树，所有叶子都在同一个深度或同一级，并且每个父节点都有两个子节点；
• 完全二叉树：若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。

堆（Heap）是一个基于树的数据结构，也可以称为优先队列（ PriorityQueue），在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。

下面列出一些基于二叉树和堆的算法：

• 二叉树前序遍历
• 二叉树中序遍历
• 二叉树后序遍历
• 字梯
• 验证二叉查找树
• 把二叉树变平放到链表里
• 二叉树路径和
• 从前序和后序构建二叉树
• 把有序数组转换为二叉查找树
• 把有序列表转为二叉查找树
• 最小深度二叉树
• 二叉树最大路径和
• 平衡二叉树

本文借鉴：http://www.csdn.net/article/2014-04-10/2819237-Top-10-Algorithms-for-Coding-Interview（。。。。）

未完待续请看下一篇http://blog.csdn.net/u011225629/article/details/48320669