计算机基础面试题 |05.精选计算机基础面试题

发布时间:2024年01月03日

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17. 什么是算法?请解释一下算法的特性以及评价算法效率的方法。

算法是指为了解决一个具体问题而设计的步骤序列,它包括输入数据的处理和输出结果的计算。算法的特性包括:

  1. 确定性:算法的执行结果是确定的,不会受到输入数据的影响。
  2. 高效性:算法的执行时间应尽量短,以减少计算资源的使用。
  3. 可读性:算法的描述应清晰明了,便于他人理解和维护。
  4. 健壮性:算法的实现应考虑到各种异常情况,确保算法的正确性和稳定性。

评价算法效率的方法包括:

  1. 时间复杂度:时间复杂度是指算法在运行时所需的时间资源,它反映了算法执行的次数与问题规模的关系。常用的时间复杂度分析方法包括:O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等。
  2. 空间复杂度:空间复杂度是指算法在运行时所需的空间资源,它反映了算法所需存储的数据与问题规模的关系。常用的空间复杂度分析方法包括:O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等。
  3. 稳定性:稳定性是指算法在处理相同输入时,输出结果是否保持不变。
  4. 健壮性:健壮性是指算法在处理异常输入时,是否能够正确处理并保证算法的稳定性。

总之,算法的效率是评价算法的一个重要指标,时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键指标。同时,算法的健壮性和可读性也是评估算法的一个重要方面。

18. 请解释一下什么是栈和队列,以及它们在计算机科学中的应用。

栈和队列是计算机科学中常用的数据结构,它们在编程中广泛应用。

  • 栈(Stack)是一种后进先出(Last In First Out, LIFO)的数据结构,它按照数据的先后顺序存储数据,但只能从栈顶进行数据的读取和写入。栈可以存储整数、浮点数、对象等类型的数据。栈的主要操作包括:入栈(Push)、出栈(Pop)、栈顶元素(Top)等。

  • 队列(Queue)是一种先进先出(First In First Out, FIFO)的数据结构,它按照数据的先后顺序存储数据,但只能从队列头进行数据的读取和写入。队列可以存储整数、浮点数、对象等类型的数据。队列的主要操作包括:入队(Enqueue)、出队(Dequeue)、队首元素(Front)等。

栈和队列在计算机科学中的应用非常广泛,特别是在处理并发请求和数据结构设计方面。例如,在多进程环境下,可以使用栈来存储进程之间的消息,实现进程之间的通信。在图形用户界面(GUI)编程中,可以使用队列来管理窗口的切换顺序,实现窗口的快速切换。在数据库系统中,可以使用队列来处理并发请求,实现高并发请求的处理。

总之,栈和队列是计算机科学中常用的数据结构,它们在编程中广泛应用,特别是在处理并发请求和数据结构设计方面具有非常重要的意义。

19. 请解释一下什么是图的遍历和搜索算法,列举几种常见的图遍历算法。

图的遍历和搜索算法是指针对图这种数据结构的操作方法,它们可以帮助我们寻找图中满足特定条件的顶点或边。

图的遍历是指按照一定顺序访问图中的所有顶点,通常使用深度优先遍历、广度优先遍历、层次遍历等算法实现。

图的搜索是指针对特定目标顶点,寻找一条从起始顶点到目标顶点的路径,通常使用深度优先搜索、广度优先搜索、双向搜索等算法实现。

以下是几种常见的图遍历算法:

  1. 深度优先遍历(Depth-First Search, DFS):从给定顶点出发,沿着一个路径尽可能深地搜索图,直到达到目标顶点或无路可走。
  2. 广度优先遍历(Breadth-First Search, BFS):从给定顶点出发,按照距离顶点越近优先的原则,沿着一个路径搜索图,直到达到目标顶点或无路可走。
  3. 层次遍历(Level-Order Traversal):按照层次顺序访问图中的所有顶点,即按照顶点的层次关系进行访问。
  4. 双向搜索(Bidirectional Search):从起始顶点出发,同时从目标顶点出发,沿着两条路径搜索图,直到找到一条连接起始顶点和目标顶点的路径。

这些算法可以帮助我们寻找图中满足特定条件的顶点或边,如寻找连通分量、寻找最短路径、寻找拓扑排序等。

20. 什么是哈希表?请解释一下哈希表的原理和常见的哈希冲突解决方法。

哈希表是一种用于存储键值对的线性数据结构,其中键是唯一的,值可以有多个。哈希表通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,从而实现快速查找和插入。哈希表的查询和插入操作的平均时间复杂度为O(1)。

哈希表的原理是使用哈希函数将键映射到数组的索引位置,然后通过该索引位置访问对应的值。哈希函数将键映射到哈希值,哈希值通常是一个整数。哈希值越接近数组的索引,哈希表的性能就越好。

常见的哈希冲突解决方法包括:

  1. 开放寻址法(Open Addressing):当哈希表中的某个位置已经被占用时,开放寻址法会尝试将哈希值映射到一个新的位置,直到找到一个空的索引位置。常用的开放寻址法包括线性探测(Linear Probing)和二次探测(Quadratic Probing)。
  2. 链地址法(Chaining):当哈希表中的某个位置已经被占用时,链地址法会在该位置上添加一个链表,将冲突的键值对添加到链表中。这样,即使哈希表中的某个位置已经被占用,也可以通过链表快速访问到冲突的键值对。
  3. 开放寻址法与链地址法的组合:将这两种方法结合起来使用,可以在一定程度上解决哈希冲突。

总之,哈希表是一种高效的数据结构,可以快速查找和插入键值对。哈希冲突是哈希表中常见的现象,可以通过开放寻址法和链地址法等方法解决。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_49768044/article/details/135329518
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