正文

揭秘移动端编程面试：必备算法题库全攻略

/0 浏览量
1228

引言

在移动端编程领域，面试是一个充满挑战的过程。面试官往往会通过一系列问题来考察应聘者的技术能力、问题解决能力和编码技巧。其中，算法题是面试中的一个重要环节。本文将为您提供一个全面的移动端编程面试必备算法题库，帮助您在面试中脱颖而出。

面试题分类

1. 排序算法

快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种高效的排序算法，采用分而治之的策略，将大问题分解为小问题。

public class QuickSort {
    public void sort(int[] arr) {
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    private void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left < right) {
            int partitionIndex = partition(arr, left, right);
            quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);
            quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);
        }
    }

    private int partition(int[] arr, int left, int right) {
        int pivot = arr[right];
        int i = (left - 1);
        for (int j = left; j < right; j++) {
            if (arr[j] <= pivot) {
                i++;
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
        int temp = arr[i + 1];
        arr[i + 1] = arr[right];
        arr[right] = temp;
        return i + 1;
    }
}

归并排序（Merge Sort）

归并排序是一种稳定的排序算法，同样采用分而治之的策略。

public class MergeSort {
    public void sort(int[] arr) {
        if (arr.length < 2) {
            return;
        }
        int mid = arr.length / 2;
        int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, mid);
        int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, mid, arr.length);
        sort(left);
        sort(right);
        merge(arr, left, right);
    }

    private void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {
        int i = 0, j = 0, k = 0;
        while (i < left.length && j < right.length) {
            if (left[i] <= right[j]) {
                arr[k++] = left[i++];
            } else {
                arr[k++] = right[j++];
            }
        }
        while (i < left.length) {
            arr[k++] = left[i++];
        }
        while (j < right.length) {
            arr[k++] = right[j++];
        }
    }
}

2. 查找算法

线性查找（Linear Search）

线性查找是最简单的一种查找算法，遍历整个数组，逐个比较。

public class LinearSearch {
    public int search(int[] arr, int key) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] == key) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

二分查找（Binary Search）

二分查找适用于有序数组，通过比较中间元素与目标值，不断缩小查找范围。

public class BinarySearch {
    public int search(int[] arr, int key) {
        int left = 0, right = arr.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (arr[mid] == key) {
                return mid;
            } else if (arr[mid] < key) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return -1;
    }
}

3. 链表操作

链表反转（Reverse Linked List）

链表反转是考察链表操作能力的一个经典问题。

public class ListNode {
    int val;
    ListNode next;
    ListNode(int x) { val = x; }
}

public class ReverseLinkedList {
    public ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode prev = null;
        ListNode current = head;
        while (current != null) {
            ListNode nextTemp = current.next;
            current.next = prev;
            prev = current;
            current = nextTemp;
        }
        return prev;
    }
}

4. 栈与队列

栈实现队列（Stack to Queue）

使用栈实现队列是一种考察数据结构灵活运用的问题。

import java.util.Stack;

public class StackToQueue {
    private Stack<Integer> stack1 = new Stack<>();
    private Stack<Integer> stack2 = new Stack<>();

    public void push(int x) {
        stack1.push(x);
    }

    public int pop() {
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.isEmpty()) {
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.pop();
    }

    public int peek() {
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.isEmpty()) {
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return stack1.isEmpty() && stack2.isEmpty();
    }
}

5. 树与图

二叉树遍历（Binary Tree Traversal）

二叉树遍历是考察对树结构理解的问题。

public class BinaryTree {
    public static class TreeNode {
        int val;
        TreeNode left;
        TreeNode right;
        TreeNode(int x) { val = x; }
    }

    public static void inorderTraversal(TreeNode root) {
        if (root != null) {
            inorderTraversal(root.left);
            System.out.print(root.val + " ");
            inorderTraversal(root.right);
        }
    }
}

拓扑排序（Topological Sort）

拓扑排序是图论中的一个经典问题。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;

public class TopologicalSort {
    public List<Integer> topologicalSort(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>();
        for (int[] p : prerequisites) {
            graph.computeIfAbsent(p[0], k -> new ArrayList<>()).add(p[1]);
        }

        List<Integer> inDegree = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            inDegree.add(0);
        }

        for (Map.Entry<Integer, List<Integer>> entry : graph.entrySet()) {
            for (int v : entry.getValue()) {
                inDegree.set(v, inDegree.get(v) + 1);
            }
        }

        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (inDegree.get(i) == 0) {
                queue.offer(i);
            }
        }

        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        while (!queue.isEmpty()) {
            int current = queue.poll();
            result.add(current);
            for (int next : graph.get(current)) {
                inDegree.set(next, inDegree.get(next) - 1);
                if (inDegree.get(next) == 0) {
                    queue.offer(next);
                }
            }
        }

        return result;
    }
}

总结

本文提供了一个全面的移动端编程面试必备算法题库，涵盖了排序、查找、链表操作、栈与队列、树与图等常见问题。通过掌握这些算法，您将能够在面试中更加自信地展示自己的技术实力。祝您面试顺利！

-- 展开阅读全文 --