程序员必备：技术面试准备手册
这份清单，既是一份有助于对这些题目做深入研究的快速指南和参考，也算是计算机科学课程中不能忘记的基础知识总结，因此并不可能全面覆盖所有内容。它也可以作为
gist 在 Github 上公开，人人都可以补充。
一、数据结构基础
数组
定义
按顺序连续存储数据元素，通常索引从0开始
以集合论中的元组为基础
数组是最古老，最常用的数据结构
知识要点
索引最优；不利于查找、插入和删除（除非在数组最末进行）
最基础的是线性数组或一维数组
数组长度固定，意味着声明数组时应指明长度
动态数组与一维数组类似，但为额外添加的元素预留了空间
如果动态数组已满，则把每一元素复制到更大的数组中
类似网格或嵌套数组，二维数组有 x 和 y 索引
时间复杂度
O(1)索引：一维数组：O(1)，动态数组：O(1)
O(n)查找：一维数组：O(n)，动态数组：O(n)
O(log n)最优查找：一维数组：O(log n)，动态数组：O(log n)
O(n)插入：一维数组：n/a，动态数组：O(n)
链表
定义
结点存储数据，并指向下一结点
最基础的结点包含一个数据和一个指针（指向另一结点）
链表靠结点中指向下一结点的指针连接成链
要点
为优化插入和删除而设计，但不利于索引和查找
双向链表包含指向前一结点的指针
循环链表是一种终端结点指针域指向头结点的简单链表
堆栈通常由链表实现，不过也可以利用数组实现
堆栈是“后进先出”（LIFO）的数据结构
由链表实现时，只有头结点处可以进行插入或删除操作
同样地，队列也可以通过链表或数组实现
队列是“先进先出”（FIFO）的数据结构
由双向链表实现时，只能在头部删除，在末端插入
时间复杂度
O(n)索引：链表：O(n)
O(n)查找：链表：O(n)
Linked Lists: O(n)最优查找：链表：O(n)
O(1)插入：链表：O(1)
哈希表或哈希图
定义
通过键值对进行储存
哈希函数接受一个关键字，并返回该关键字唯一对应的输出值
这一过程称为散列（hashing），是输入与输出一一对应的概念
哈希函数为该数据返回在内存中唯一的存储地址
要点
为查找、插入和删除而设计
哈希冲突是指哈希函数对两个不同的数据项产生了相同的输出值
所有的哈希函数都存在这个问题
用一个非常大的哈希表，可以有效缓解这一问题
哈希表对于关联数组和数据库检索十分重要
时间复杂度
O(1)索引：哈希表：O(1)
O(1)查找：哈希表：O(1)
O(1)插入：哈希表：O(1)
二叉树
定义
一种树形的数据结构，每一结点最多有两个子树
子结点又分为左子结点和右子结点
要点
为优化查找和排序而设计
退化树是一种不平衡的树，如果完全只有一边，其本质就是一个链表
相比于其他数据结构，二叉树较为容易实现
可用于实现二叉查找树
二叉树利用可比较的键值来确定子结点的方向
左子树有比双亲结点更小的键值
右子树有比双亲结点更大的键值
重复的结点可省略
由于上述原因，二叉查找树通常被用作一种数据结构，而不是二叉树
时间复杂度
索引：二叉查找树：O(log n)
查找：二叉查找树：O(log n)
插入：二叉查找树：O(log n)
二、搜索基础
广度优先搜索
定义
一种在树（或图）中进行搜索的算法，从根结点开始，优先按照树的层次进行搜索
搜索同一层中的各结点，通常从左往右进行
进行搜索时，同时追踪当前层中结点的子结点
当前一层搜索完毕后，转入遍历下一层中最左边的结点
最下层最右端是最末结点（即该结点深度最大，且在当前层次的最右端）
要点
当树的宽度大于深度时，该搜索算法较优
进行树的遍历时，使用队列存储树的信息
原因是：使用队列比深度优先搜索更为内存密集
由于需要存储指针，队列需要占用更多内存
时间复杂度
O(|E| + |V|)查找：广度优先搜索：O(|E| + |V|)
E 是边的数目
V 是顶点的数目
深度优先搜索
定义
一种在树（或图）中进行搜索的算法，从根结点开始，优先按照树的深度进行搜索
从左边开始一直往下遍历树的结点，直到不能继续这一操作
一旦到达某一分支的最末端，将返回上一结点并遍历该分支的右子结点，如果可以将从左往右遍历子结点
当前这一分支搜索完毕后，转入根节点的右子结点，然后不断遍历左子节点，直到到达最底端
最右的结点是最末结点（即所有祖先中最右的结点）
要点
当树的深度大于宽度时，该搜索算法较优
利用堆栈将结点压栈
因为堆栈是“后进先出”的数据结构，所以无需跟踪结点的指针。与广度优先搜索相比，它对内存的要求不高。
一旦不能向左继续遍历，则对栈进行操作
时间复杂度
O(|E| + |V|)查找：深度优先搜索：O(|E| + |V|)
E 是边的数目
V 是结点的数目
广度优先搜索 VS. 深度优先搜索
这一问题最简单的回答就是，选取何种算法取决于树的大小和形态
就宽度而言，较浅的树适用广度优先搜索
就深度而言，较窄的树适用深度优先搜索
细微的区别
由于广度优先搜索（BFS）使用队列来存储结点的信息和它的子结点，所以需要用到的内存可能超过当前计算机可提供的内存（不过其实你不必担心这一点）
如果要在某一深度很大的树中使用深度优先搜索（DFS），其实在搜索中大可不必走完全部深度。可在 xkcd 上查看更多相关信息。
广度优先搜索趋于一种循环算法。
深度优先搜索趋于一种递归算法
三、高效排序基础
归并排序
定义
一种基于比较的排序算法
将整个数据集划分成至多有两个数的分组
依次比较每个数字，将最小的数移动到每对数的左边
一旦所有的数对都完成排序，则开始比较最左两个数对中的最左元素，形成一个含有四个数的有序集合，其中最小数在最左边，最大数在最右边
重复上述过程，直到归并成只有一个数据集
要点
这是最基础的排序算法之一
必须理解：首先将所有数据划分成尽可能小的集合，再作比较
时间复杂度
O(n)最好的情况：归并排序：O(n)
平均情况：归并排序：O(n log n)
最坏的情况：归并排序：O(n log n)
快速排序
定义
一种基于比较的排序算法
通过选取平均数将整个数据集划分成两部分，并把所有小于平均数的元素移动到平均数左边
在左半部分重复上述操作，直到左边部分的排序完成后，对右边部分执行相同的操作
计算机体系结构支持快速排序过程
要点
尽管快速排序与许多其他排序算法有相同的时间复杂度（有时会更差），但通常比其他排序算法执行得更快，例如归并排序。
必须理解：不断通过平均数将数据集对半划分，直到所有的数据都完成排序
时间复杂度
O(n)最好的情况：归并排序：O(n)
O(n log n)平均情况：归并排序：O(n log n)
最坏的情况：归并排序：O(n2)
冒泡排序
定义
一种基于比较的排序算法
从左往右重复对数字进行两两比较，把较小的数移到左边
重复上述步骤，直到不再把元素左移
要点
尽管这一算法很容易实现，却是这三种排序方法中效率最低的
必须理解：每次向右移动一位，比较两个元素，并把较小的数左移
时间复杂度
O(n)最好的情况：归并排序：O(n)
O(n2)平均情况：归并排序： O(n2)
O(n2)最坏的情况：归并排序： O(n2)
归并排序 VS. 快速排序
在实践中，快速排序执行速率更快
归并排序首先将集合划分成最小的分组，在对分组进行排序的同时，递增地对分组进行合并
快速排序不断地通过平均数划分集合，直到集合递归地有序
伯乐在线推荐阅读：
《视觉直观感受 7 种常用的排序算法》
《匈牙利 Sapientia 大学的 6 种排序算法舞蹈视频》
《视频：6 分钟演示 15 种排序算法》
《SORTING：可视化展示排序算法的原理，支持单步查看》
《VisuAlgo：通过动画学习算法和数据结构》
四、算法类型基础
递归算法
定义
在定义过程中调用其本身的算法
递归事件：用于触发递归的条件语句
基本事件：用于结束递归的条件语句
要点
堆栈级过深和栈溢出
如果在递归算法中见到上述两种情况中的任一个，那就糟糕了
那就意味着因为算法错误，或者问题规模太过庞大导致问题解决前 RAM 已耗尽，从而基本事件从未被触发
必须理解：不论基本事件是否被触发，它在递归中都不可或缺
通常用于深度优先搜索
迭代算法
定义
一种被重复调用有限次数的算法，每次调用都是一次迭代
通常用于数据集中递增移动
要点
通常迭代的形式为循环、for、while和until语句
把迭代看作是在集合中依次遍历每个元素
通常用于数组的遍历
递归 VS. 迭代
由于递归和迭代可以相互实现，两者之间的区别很难清晰地界定。但必须知道：
通常递归的表意性更强，更易于实现
迭代占用的内存更少
(i.e. Haskell)函数式语言趋向于使用递归（如 Haskell 语言）
命令式语言趋向于使用迭代（如 Ruby 语言）
点击 Stack Overflow post 了解更多详情
遍历数组的伪代码（这就是为什么使用迭代的原因）
Recursion| Iteration ----------------------------------|---------------------------------- recursive method (array, n)| iterative method (array) if array[n] is not nil| for n from 0 to size of array print array[n]|print(array[n]) recursive method(array, n+ 1 ) | else | exit loop
贪婪算法
定义
一种算法，在执行的同时只选择满足某一条件的信息
通常包含5个部分，摘自维基百科：
候选集，从该集合中可得出解决方案
选择函数，该函数选取要加入解决方案中的最优候选项
可行性函数，该函数用于决策某一候选项是否有助于解决方案
目标函数，该函数为解决方案或部分解赋值
解决方案函数，该函数将指明完整的解决方案
要点
用于找到预定问题的最优解
通常用于只有少部分元素能满足预期结果的数据集合
通常贪婪算法可帮助一个算法降低时间 复杂度
伪代码：用贪婪算法找到数组中任意两个数字间的最大差值
greedy algorithm (array) var largest difference = 0 var new difference = find next difference (array[n], array[n+1]) largest difference = new difference if new difference is > largest difference repeat above two steps until all differences have been found return largest difference
这一算法无需比较所有数字两两之间的差值，省略了一次完整迭代。
码农必须要加班？NO！
