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前言
常用java算法有哪些？就好比問(wèn)，漢語(yǔ)中常用寫(xiě)作方法有多少種，怎么分類(lèi)。算法按用途分，體現(xiàn)設(shè)計(jì)目的、有什么特點(diǎn)算法按實(shí)現(xiàn)方式分，有遞歸、迭代、平行、序列、過(guò)程、確定、不確定等等算法按設(shè)計(jì)范型分，有分治、動(dòng)態(tài)、貪心、線(xiàn)性、圖論、簡(jiǎn)化等等作為圖靈完備的語(yǔ)言，理論上”Java語(yǔ)言“可以實(shí)現(xiàn)所有算法?！癑ava的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)‘中用了一些常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)算法。像apache common這樣的java庫(kù)中又提供了一些通用的算法
最常見(jiàn)10大算法類(lèi)型
下文總結(jié)了程序員在代碼面試中最常遇到的10大算法類(lèi)型，想要真正了解這些算法的原理，還需程序員們花些功夫。
1.String/Array/Matrix 在Java中，
String是一個(gè)包含char數(shù)組和其它字段、方法的類(lèi)。如果沒(méi)有IDE自動(dòng)完成代碼，下面這個(gè)方法大家應(yīng)該記?。?/p>
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，但與它們有關(guān)的問(wèn)題常常需要高級(jí)的算法去解決，例如動(dòng)態(tài)編程、遞歸等。
下面列出一些需要高級(jí)算法才能解決的經(jīng)典問(wèn)題：
· Evaluate Reverse Polish Notation ·
Longest Palindromic Substring ·
單詞分割 ·
字梯
· Median of Two Sorted Arrays ·
正則表達(dá)式匹配
· 合并間隔 ·
插入間隔
· Two Sum ·
3Sum
4Sum ·
3Sum Closest ·
String to Integer ·
合并排序數(shù)組
· Valid Parentheses ·
實(shí)現(xiàn)strStr（） ·
Set Matrix Zeroes ·
搜索插入位置 ·
Longest Consecutive Sequence
· Valid Palindrome ·
螺旋矩陣
· 搜索一個(gè)二維矩陣
旋轉(zhuǎn)圖像 ·
三角形
· Distinct Subsequences Total ·
Maximum Subarray ·
刪除重復(fù)的排序數(shù)組
· 刪除重復(fù)的排序數(shù)組2 ·
查找沒(méi)有重復(fù)的最長(zhǎng)子串 ·
包含兩個(gè)獨(dú)特字符的最長(zhǎng)子串
· Palindrome Partitioning
2. 鏈表
在Java中實(shí)現(xiàn)鏈表是非常簡(jiǎn)單的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)值，然后把它鏈接到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。 class Node {
int val;
Node next;
Node（int x） {
val = x;
next = null; }
}
比較流行的兩個(gè)鏈表例子就是棧和隊(duì)列。 棧（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;
}
}
}
隊(duì)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標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中已經(jīng)包含一個(gè)叫做Stack的類(lèi)，鏈表也可以作為一個(gè)隊(duì)列使用（add（）和remove（））。（鏈表實(shí)現(xiàn)隊(duì)列接口）如果你在面試過(guò)程中，需要用到?；蜿?duì)列解決問(wèn)題時(shí)，你可以直接使用它們。
在實(shí)際中，需要用到鏈表的算法有：
· 插入兩個(gè)數(shù)字 ·
重新排序列表 ·
鏈表周期
Copy List with Random Pointer
· 合并兩個(gè)有序列表 ·
合并多個(gè)排序列表 ·
從排序列表中刪除重復(fù)的 ·
分區(qū)列表 ·
LRU緩存
3.樹(shù)&堆
這里的樹(shù)通常是指二叉樹(shù)。
class TreeNode{
int value; TreeNode left; TreeNode right;
}
下面是一些與二叉樹(shù)有關(guān)的概念：
· 二叉樹(shù)搜索：對(duì)于所有節(jié)點(diǎn)，順序是：left children 《= current node 《= right children； ·
平衡vs.非平衡：它是一 棵空樹(shù)或它的左右兩個(gè)子樹(shù)的高度差的絕對(duì)值不超過(guò)1，
并且左右兩個(gè)子樹(shù)都是一棵平衡二叉樹(shù)； ·
滿(mǎn)二叉樹(shù)：除最后一層無(wú)任何子節(jié)點(diǎn)外，每一層上的所有結(jié)點(diǎn)都有兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)；
· 完美二叉樹(shù)（Perfect Binary Tree）：一個(gè)滿(mǎn)二叉樹(shù)，所有葉子都在同一個(gè)深度或同一級(jí)，并且每個(gè)父節(jié)點(diǎn)都有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)； ·
完全二叉樹(shù)：若設(shè)二叉樹(shù)的深度為h，除第 h 層外，其它各層 （1～h-1） 的結(jié)點(diǎn)數(shù)都達(dá)到最大個(gè)數(shù)，第 h 層所有的結(jié)點(diǎn)都連續(xù)集中在最左邊，這就是完全二叉樹(shù)。 堆（Heap）是一個(gè)基于樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也可以稱(chēng)為優(yōu)先隊(duì)列（ PriorityQueue），在隊(duì)列中，調(diào)度程序反復(fù)提取隊(duì)列中第一個(gè)作業(yè)并運(yùn)行，因而實(shí)際情況中某些時(shí)間較短的任務(wù)將等待很長(zhǎng)時(shí)間才能結(jié)束，或者某些不短小，但具有重要性的作業(yè)，同樣應(yīng)當(dāng)具有優(yōu)先權(quán)。堆即為解決此類(lèi)問(wèn)題設(shè)計(jì)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
下面列出一些基于二叉樹(shù)和堆的算法：
· 二叉樹(shù)前序遍歷
· 二叉樹(shù)中序遍歷
· 二叉樹(shù)后序遍歷
字梯 ·
驗(yàn)證二叉查找樹(shù) ·
把二叉樹(shù)變平放到鏈表里
· 二叉樹(shù)路徑和 ·
從前序和后序構(gòu)建二叉樹(shù) ·
把有序數(shù)組轉(zhuǎn)換為二叉查找樹(shù) ·
把有序列表轉(zhuǎn)為二叉查找樹(shù)
· 最小深度二叉樹(shù) ·
二叉樹(shù)最大路徑和
· 平衡二叉樹(shù)
4.Graph
與Graph相關(guān)的問(wèn)題主要集中在深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索。深度優(yōu)先搜索非常簡(jiǎn)單，你可以從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始循環(huán)整個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)。下面是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的寬度優(yōu)先搜索例子，核心是用隊(duì)列去存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。
?
第一步，定義一個(gè)GraphNode
class GraphNode{
int val;
GraphNode next;
GraphNode［］ neighbors;
boolean visited;
GraphNode（int x） {
val = x;
}
GraphNode（int x， GraphNode［］ n）{
val = x;
neighbors = n;
}
public String toString（）{ return “value： ”+ this.val; } }
第二步，定義一個(gè)隊(duì)列
class Queue{
GraphNode first， last;
public void enqueue（GraphNode n）{
if（first == null）{
first = n;
last = first;
}else{
last.next = n;
last = n;
}
}
public GraphNode dequeue（）{
if（first == null）{
return null;
}else{
GraphNode temp = new GraphNode（first.val， first.neighbors）; first = first.next; return temp;
}
}
}
第三步，使用隊(duì)列進(jìn)行寬度優(yōu)先搜索
public class GraphTest {
public static void main（String［］ args） {
GraphNode n1 = new GraphNode（1）;
GraphNode n2 = new GraphNode（2）;
GraphNode n3 = new GraphNode（3）;
GraphNode n4 = new GraphNode（4）;
GraphNode n5 = new GraphNode（5）;
n1.neighbors = new GraphNode［］{n2，n3，n5};
n2.neighbors = new GraphNode［］{n1，n4};
n3.neighbors = new GraphNode［］{n1，n4，n5};
n4.neighbors = new GraphNode［］{n2，n3，n5};
n5.neighbors = new GraphNode［］{n1，n3，n4};
breathFirstSearch（n1， 5）;
}
Public static void breathFirstSearch（GraphNode root， int x）{
if（root.val == x）
System.out.println（“find in root”）;
Queue queue = new Queue（）;
root.visited = true;
queue.enqueue（root）;
while（queue.first ！= null）{
GraphNode c = （GraphNode） queue.dequeue（）;
for（GraphNode n： c.neighbors）{
if（！n.visited）{
System.out.print（n + “ ”）;
n.visited = true;
if（n.val == x）
System.out.println（“Find ”+n）;
queue.enqueue（n）;
}
}
}
} }
輸出結(jié)果：
value： 2 value： 3 value： 5 Find value： 5
value： 4
實(shí)際中，基于Graph需要經(jīng)常用到的算法：
克隆Graph
5.排序
不同排序算法的時(shí)間復(fù)雜度，大家可以到wiki上查看它們的基本思想。
?
BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假設(shè)，所有，它們不是一般的排序方法。 下面是這些算法的具體實(shí)例，另外，你還可以閱讀： Java開(kāi)發(fā)者在實(shí)際操作中是如何排序的。
· 歸并排序
· 快速排序 ·
插入排序
6.遞歸和迭代
下面通過(guò)一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明什么是遞歸。
問(wèn)題：
這里有n個(gè)臺(tái)階，每次能爬1或2節(jié)，請(qǐng)問(wèn)有多少種爬法？
步驟1：查找n和n-1之間的關(guān)系 為了獲得n，這里有兩種方法：一個(gè)是從第一節(jié)臺(tái)階到n-1或者從2到n-2。如果f（n）種爬法剛好是爬到n節(jié)，那么f（n）=f（n-1）+f（n-2）。
步驟2：確保開(kāi)始條件是正確的
f（0） = 0;
f（1） = 1;
public static int f（int n）{ if（n 《= 2） return n;
int x = f（n-1） + f（n-2）;
return x; }
遞歸方法的時(shí)間復(fù)雜度指數(shù)為n，這里會(huì)有很多冗余計(jì)算。
f（5）
f（4） + f（3）
f（3） + f（2） + f（2） + f（1） f（2） + f（1） + f（2） + f（2） + f（1）
該遞歸可以很簡(jiǎn)單地轉(zhuǎn)換為迭代。
public static int f（int n） {
if （n 《= 2）{ return n;
}
int first = 1， second = 2;
int third = 0;
for （int i = 3; i 《= n; i++） {
third = first + second;
first = second;
second = third;
}
return third; } 在這個(gè)例子中，迭代花費(fèi)的時(shí)間要少些。關(guān)于迭代和遞歸，你可以去 這里看看。
7.動(dòng)態(tài)規(guī)劃
動(dòng)態(tài)規(guī)劃主要用來(lái)解決如下技術(shù)問(wèn)題：
· 通過(guò)較小的子例來(lái)解決一個(gè)實(shí)例；
· 對(duì)于一個(gè)較小的實(shí)例，可能需要許多個(gè)解決方案；
· 把較小實(shí)例的解決方案存儲(chǔ)在一個(gè)表中，一旦遇上，就很容易解決； ·
附加空間用來(lái)節(jié)省時(shí)間。 上面所列的爬臺(tái)階問(wèn)題完全符合這四個(gè)屬性，因此，可以使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來(lái)解決：
public static int［］ A = new int［100］;
public static int f3（int n） {
if （n 《= 2）
A［n］= n;
if（A［n］ 》 0）
return A［n］;
else
A［n］ = f3（n-1） + f3（n-2）;//store results so only calculate once！
return A［n］; } 一些基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法：
· 編輯距離 ·
最長(zhǎng)回文子串
· 單詞分割 ·
最大的子數(shù)組
8.位操作
位操作符：
從一個(gè)給定的數(shù)n中找位i（i從0開(kāi)始，然后向右開(kāi)始）
public static boolean getBit（int num， int i）{
int result = num & （1《《i）;
if（result == 0）{
return false;
}else{
return true;
}
}
例如，獲取10的第二位：
i=1，
n=10 1《《1= 10
1010&10=10
10 is not 0， so return true;
典型的位算法：
· Find Single Number ·
Maximum Binary Gap
9.概率
通常要解決概率相關(guān)問(wèn)題，都需要很好地格式化問(wèn)題，下面提供一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
有50個(gè)人在一個(gè)房間，那么有兩個(gè)人是同一天生日的可能性有多大？（忽略閏年，即一年有365天） 算法：
public static double caculateProbability（int n）{
double x = 1;
public static double caculateProbability（int n）{
double x = 1;
for（int i=0; i《n; i++）{ x *= （365.0-i）/365.0; }
double pro = Math.round（（1-x） * 100）;
return pro/100; }
10. 組合和排列
組合和排列的主要差別在于順序是否重要。
例1： 1、2、3、
4、5這5個(gè)數(shù)字，輸出不同的順序，其中4不可以排在第三位，3和5不能相鄰，請(qǐng)問(wèn)有多少種組合？ 例2： 有5個(gè)香蕉、4個(gè)梨、3個(gè)蘋(píng)果，假設(shè)每種水果都是一樣的，請(qǐng)問(wèn)有多少種不同的組合？
基于它們的一些常見(jiàn)算法
· 排列 ·
排列2 ·
排列順序
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論