在准备技术面试时，掌握一些常见的算法问题是至关重要的。本文将详细介绍面试中经常被问到的算法，帮助你在面试中脱颖而出。
1. 排序算法
快速排序
快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是分治法。通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准，另一部分大于基准，然后递归地对这两部分进行快速排序。
plaintext
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
const pivot = arr[0];
const left = [];
const right = [];
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else {
right.push(arr[i]);
}
}
return quickSort(left).concat(pivot, quickSort(right));
}
归并排序
归并排序也是一种分治算法，它将数组分成两半，分别对它们进行排序，然后将结果合并。
plaintext
function mergeSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
const mid = Math.floor(arr.length / 2);
const left = arr.slice(0, mid);
const right = arr.slice(mid);
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}
function merge(left, right) {
let result = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0] < right[0]) {
result.push(left.shift());
} else {
result.push(right.shift());
}
}
return result.concat(left, right);
}
2. 查找算法
二分查找
二分查找是一种高效的查找算法，适用于有序数组。其基本思想是将数组分成两半，通过比较中间元素与目标值，决定在哪一半继续查找。
plaintext
function binarySearch(arr, target) {
let left = 0;
let right = arr.length - 1;
while (left <= right) {
const mid = Math.floor((left + right) / 2);
if (arr[mid] === target) {
return mid;
} else if (arr[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else {
right = mid - 1;
}
}
return -1;
}
3. 动态规划
斐波那契数列
斐波那契数列是一个经典的动态规划问题，其定义为：F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2)。
plaintext
function fibonacci(n) {
if (n <= 1) {
return n;
}
let dp = [0, 1];
for (let i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}
return dp[n];
}
4. 树和图算法
二叉树遍历
二叉树的遍历主要有三种方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
plaintext
function preorderTraversal(root) {
const result = [];
function traverse(node) {
if (node !== null) {
result.push(node.val);
traverse(node.left);
traverse(node.right);
}
}
traverse(root);
return result;
}
5. 堆和优先队列
堆排序
堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法。堆是一种完全二叉树，分为最大堆和最小堆。
plaintext
function heapSort(arr) {
function heapify(arr, n, i) {
let largest = i;
const left = 2 i + 1;
const right = 2 i + 2;
if (left arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest !== i) {
[arr[i], arr[largest]] = [arr[largest], arr[i]];
heapify(arr, n, largest);
}
}
const n = arr.length;
for (let i = Math.floor(n / 2) - 1; i >= 0; i--) {
heapify(arr, n, i);
}
for (let i = n - 1; i > 0; i--) {
[arr[0], arr[i]] = [arr[i], arr[0]];
heapify(arr, i, 0);
}
return arr;
}
掌握这些常见的算法问题，不仅能在面试中展现你的技术实力，还能帮助你更好地理解和应用这些算法。希望本文对你有所帮助！
