2023最新初级难度算法面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。

好记性不如烂笔头

内容来自 面试宝典-初级难度算法面试题合集

问: 什么是排序？说出常见的排序算法有哪几种？

排序是计算机科学中的一种基本操作，它将一组数据按照某种顺序进行排列。排序算法是实现排序过程的具体方法。常见的排序算法有多种，它们可以根据不同的数据结构、时间复杂度和空间复杂度进行分类。以下是几种常见的排序算法：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：通过重复遍历待排序序列，比较相邻元素，并根据大小交换位置，直到序列有序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
2. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序部分中选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
3. 插入排序（Insertion Sort）：将待排序元素逐个插入到已排序部分的合适位置，直到全部元素插入完毕。插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
4. 快速排序（Quick Sort）：采用分治策略，选取一个基准元素，将序列中小于基准的元素放到左侧，大于基准的元素放到右侧，然后递归地对左右子序列进行快速排序。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(logn)。
5. 归并排序（Merge Sort）：采用分治策略，将序列拆分成若干个子序列，分别进行归并排序，然后将有序子序列合并成完整的有序序列。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
6. 堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构所设计的排序算法。将待排序序列构造成一个大顶堆或小顶堆，此时整个序列的最大值（或最小值）就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。
7. 希尔排序（Shell Sort）：是插入排序的一种更高效的改进版本，也称为缩小增量排序。希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行一次直接插入排序。希尔排序的时间复杂度介于O(n)和O(n^2)之间，空间复杂度为O(1)。

问: 简述冒泡排序的思想和实现？

冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，其基本思想是多次遍历待排序的序列，每次遍历都比较相邻的元素，并根据大小交换它们的位置，直到序列有序为止。

冒泡排序的实现过程如下：

1. 从序列的第一个元素开始，比较相邻的两个元素。如果第一个元素比第二个元素大，则交换它们的位置。
2. 继续向后遍历序列，重复上述比较和交换操作，直到序列的末尾。
3. 经过第一轮遍历后，最大的元素会被“冒泡”到序列的末尾。
4. 再从序列的第一个元素开始，重复上述操作，但这次遍历只需到达倒数第二个元素即可。因为已经确定末尾元素是最大的。
5. 重复上述步骤，每次遍历都少比较一个元素，直到整个序列有序。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是序列的长度。这是因为每次遍历都需要比较n-1次，而总共需要进行n次遍历。冒泡排序的空间复杂度为O(1)，因为它只需要常量级的额外空间来存储临时变量。

冒泡排序虽然实现简单，但在实际应用中由于其效率较低，通常不会用于处理大规模数据。然而，对于小规模数据和几乎有序的序列，冒泡排序仍然具有一定的实用价值。

问: 堆排序的时间复杂度是多少？

堆排序的时间复杂度是O(nlogn)。其中，n表示待排序序列的长度。堆排序由两个主要部分组成：建堆和排序。

1. 建堆的过程的时间复杂度是O(n)。这是因为在建堆过程中，我们需要从非叶子节点开始，从下往上、从右往左进行调整，这个过程的时间复杂度是线性的。
2. 排序过程的时间复杂度是O(nlogn)。这是因为堆排序的排序过程是通过不断取出堆顶元素（最大或最小），然后调整堆来实现的。这个过程需要执行n次（n个元素），每次取堆顶元素和调整堆的时间复杂度都是O(logn)，所以总的时间复杂度是O(nlogn)。

综上，堆排序的总时间复杂度是O(nlogn)。

问: 快速排序的时间复杂度是多少？

快速排序的平均时间复杂度是O(nlogn)，其中n表示待排序序列的长度。但是，最坏情况下的时间复杂度是O(n^2)。最坏情况发生在输入的序列已经有序或者接近有序的情况下，此时快速排序的性能会下降。为了避免最坏情况的发生，可以采用随机化快速排序等方法进行优化，使得快速排序在实际应用中的性能更加稳定。

快速排序是一种基于分治思想的排序算法，通过将待排序序列划分为若干个子序列，然后对子序列进行递归排序，最终得到有序序列。由于快速排序采用了分治策略，因此可以充分利用计算机的并行处理能力，在实际应用中具有较高的效率。

需要注意的是，快速排序是一种不稳定的排序算法，即相同的元素在排序后可能会改变它们原有的相对顺序。如果需要保持原有顺序，可以选择其他稳定的排序算法，如归并排序或插入排序等。

问: 什么是希尔排序？它是基于什么思想？

希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种更高效的改进版本，也称为缩小增量排序。希尔排序的基本思想是将待排序的序列划分为若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，通过逐渐缩小子序列的间隔，最终使整个序列有序。

希尔排序的具体实现方法是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列，然后分别进行直接插入排序，使得整个序列基本有序，然后再对全体记录进行一次直接插入排序。希尔排序的算法中，每次遍历的间隔（也叫增量）是逐渐减小的，最后一次遍历的间隔为1，也就是最后一次遍历就是一次直接插入排序。

希尔排序的时间复杂度介于O(n)和O(n^2)之间，具体取决于增量序列的选择。希尔排序是一种不稳定的排序算法。

希尔排序的思想是基于插入排序的，但它通过比较和移动不相邻的元素，从而实现在一个子序列中的元素可以一步到位，减少了交换的次数。希尔排序的效率比插入排序高，是因为它权衡了子序列的规模和有序性。

问: 什么是插入排序？

插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

问: 哪种排序算法适合大数据量且稳定性要求不高的情况？

在大数据量且稳定性要求不高的情况下，可以考虑使用快速排序（Quicksort）或堆排序（Heapsort）。

1. 快速排序（Quicksort）：

   • 平均时间复杂度：O(n log n)
   • 最差时间复杂度：O(n^2)
   • 空间复杂度：O(log n)（递归调用栈）
   • 不稳定排序算法
   • 快速排序是一种高效的排序算法，通过选择一个基准元素将待排序序列分为两部分，一部分小于基准元素，另一部分大于基准元素，然后递归地对这两部分进行排序。虽然在最差情况下时间复杂度为O(n^2)，但在平均情况下其性能非常出色，因此在实际应用中经常表现出色。

2. 堆排序（Heapsort）：

   • 时间复杂度：O(n log n)
   • 空间复杂度：O(1)
   • 不稳定排序算法
   • 堆排序利用堆这种数据结构来排序。首先构建一个最大堆或最小堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换并删除，从而得到最大值或最小值。然后对剩余的元素重新构建堆，重复此过程，直到所有元素都排好序。堆排序在大数据集上表现较好，且内存占用较小。

由于题目中要求稳定性要求不高，因此这两种算法都是合适的选择。在实际应用中，可以根据具体情况选择其中一种进行实现。

问: 遍历算法主要有哪几种？

遍历算法主要有两种：深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）。

1. 深度优先搜索（DFS）：

   • DFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根节点（或任意节点）开始，沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支，直到达到叶子节点或遇到已访问过的节点。然后，它会回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到遍历完整个树或图。
   • DFS通常使用栈（Stack）作为数据结构来保存待访问的节点。
   • DFS可以用于解决图的连通性问题、寻找路径、检测环等问题。

2. 广度优先搜索（BFS）：

   • BFS也是一种用于遍历或搜索树或图的算法。与DFS不同，BFS按照从根节点开始的层次顺序遍历节点，先访问离根节点最近的节点，然后逐层向外扩展。
   • BFS通常使用队列（Queue）作为数据结构来保存待访问的节点。
   • BFS可以用于解决最短路径问题、图的连通性问题等。

这两种算法在遍历树或图时具有不同的特点和应用场景。DFS更适用于深度较大的树或图，可以方便地搜索到较深的节点；而BFS更适用于层次较浅的树或图，可以快速遍历同一层次的节点。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的遍历算法。

问: 图的基本概念是什么？

图（Graph）是一种非线性数据结构，由节点（Vertex）和边（Edge）组成，用于表示对象及其之间的关系。图的基本概念包括以下几个：

1. 节点（Vertex）：图中的每个元素都称为节点，也可以称为顶点。节点可以表示实际对象，如城市、人、网页等。
2. 边（Edge）：边是连接两个节点的线段，表示节点之间的关系。边可以有方向，也可以没有方向。有方向的边称为有向边（Directed Edge），没有方向的边称为无向边（Undirected Edge）。
3. 权值（Weight）：在图中，每条边都可以有一个与之相关的数值，称为权值。权值表示两个节点之间的某种度量，如距离、相似度等。
4. 路径（Path）：路径是图中从一个节点到另一个节点的一系列相连的边和节点。路径的长度通常定义为路径上所有边的权值之和。
5. 连通性（Connectivity）：如果图中任意两个节点之间都存在路径，则称图是连通的。在一个无向图中，如果任意两个节点之间都存在一条路径，则称该图为连通图。在有向图中，连通性可以分为强连通性和弱连通性。
6. 子图（Subgraph）：子图是一个图中所有部分节点和边的集合。子图可以是从原图中选择一部分节点和边构成的，也可以是通过对原图进行某种操作（如删除节点或边）得到的。
7. 环（Cycle）：环是图中一个起点和终点相同的路径。环中的节点和边构成了一个闭合的环路。

这些基本概念是图论和图算法的基础，它们在解决实际问题中具有重要的应用价值。例如，在图搜索算法、最短路径算法、网络流算法等方面都有广泛的应用。

问: 什么是深度优先搜索（DFS）？

深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在DFS中，搜索过程从根节点（或任意节点）开始，沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支，直到达到叶子节点或遇到已访问过的节点。当达到叶子节点或无法继续深入搜索时，算法会回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到遍历完整个树或图。

在DFS中，通常使用栈（Stack）作为数据结构来保存待访问的节点。当访问一个节点时，该节点被压入栈中，并标记为已访问。然后，算法选择一个相邻的未访问节点进行递归访问。如果当前节点的所有相邻节点都已访问过，或者没有相邻节点，则算法会回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支。这个过程一直持续到栈为空，表示所有可达的节点都已访问过。

DFS具有以下特点：

1. 是一种递归算法：DFS使用递归函数来实现对树或图的深度优先遍历。递归函数在访问一个节点后，会对该节点的相邻未访问节点进行递归调用。
2. 搜索路径是深度优先的：DFS会尽可能深地搜索树的分支，直到达到叶子节点或遇到已访问过的节点。因此，DFS更适用于深度较大的树或图。
3. 使用栈作为数据结构：DFS使用栈来保存待访问的节点，这使得算法能够回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支。
4. 可以检测环和判断图的连通性：通过DFS遍历图时，可以检测图中是否存在环，并判断图的连通性。

DFS在实际应用中具有广泛的应用，如搜索引擎的网页爬取、编译器中的语法分析、人工智能中的游戏树搜索等。