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算法面试

时间:2015-08-21 11:14:11      阅读:186      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一、矩阵算法 

http://www.ituring.com.cn/article/17978

二、数据大小 

char    8

short   16

float    32

double 64 

int       32

long      32/64(在64位机上)

long long 64 

pointer    32/64(在64位机上)

 

三、排序算法复杂度

排序方法        平均情况        最好情况        最坏情况        辅助空间        稳定性
冒泡排序         O(n^2)           O(n)              O(n^2)            O(1)                稳定
选择排序         O(n^2)          O(n^2)            O(n^2)            O(1)              不稳定
插入排序         O(n^2)           O(n)              O(n^2)            O(1)                稳定
希尔排序O(n*log(n))~O(n^2) O(n^1.3)       O(n^2)            O(1)              不稳定
堆排序          O(n*log(n))     O(n*log(n))    O(n*log(n))       O(1)              不稳定
归并排序       O(n*log(n))     O(n*log(n))    O(n*log(n))       O(n)                稳定
快速排序       O(n*log(n))     O(n*log(n))      O(n^2)            O(1)              不稳定
 
冒泡排序经过优化以后,最好时间复杂度可以达到O(n)。设置一个标志位,如果有一趟比较中没有发生任何交换,可提前结束,因此在正序情况下,时间复杂度为O(n)。
 
选择排序在最坏和最好情况下,都必须在剩余的序列中选择最小(大)的数,与已排好序的序列后一个位置元素做交换,依次最好和最坏时间复杂度均为O(n^2)。
 
插入排序是在把已排好序的序列的后一个元素插入到前面已排好序(需要选择合适的位置)的序列中,在正序情况下时间复杂度为O(n)。
 
堆是完全二叉树,因此树的深度一定是log(n)+1,最好和最坏时间复杂度均为O(n*log(n))。
 
归并排序是将大数组分为两个小数组,依次递归,相当于二叉树,深度为log(n)+1,因此最好和最坏时间复杂度都是O(n*log(n))。
 
快速排序在正序或逆序情况下,每次划分只得到比上一次划分少一个记录的子序列,用递归树画出来,是一棵斜树,此时需要n-1次递归,且第i次划分要经过n-i次关键字比较才能找到第i个记录,因此时间复杂度是\sum_{i=1}^{n-1}(n-i)=n(n-1)/2,即O(n^2)。 最好的情况O(n),  最坏的情况O(n2)
 
四、集合关系 
假设集合A,以及基于A上的关系R   
自反: 如果a是A的元素,那么<a,a>是R的元素   
反自反: 如果a是A的元素,那么<a,a>不是R的元素   
对称:如果<a,b>是R的元素,那么<b,a>是R的元素   
反对称:如果<a,b>,<b,a>是R的元素,那么a,b相等   
传递:如果<a,b>,<b,c>是R的元素,那么<a,c>是R的元素
 
五、二叉树节点计算
节点数:N1+N2+N0  N2=N0-1  
证明 :

二叉树二度节点和叶子节点的数量关系:

假设共有节点 N 个, 二度几点 N2 个,一度节点N1个, 则叶子节点个数(设为N0)?

N个节点,那么共有树枝N - 1个

1个二度节点有2个树枝,叶子没有,一度节点有1个,那么推导出一共有 2*N2 + N1 个

2*N2 + N1 = N - 1;

N0  + N1 + N2 = N; 

由以上两式得出,N2=N0-1

 

 

 

 

 

 

算法面试

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原文地址:http://www.cnblogs.com/chuiyuan/p/4747004.html

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