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1. 数据结构定义
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相…Java数据结构面试题一直都是面试官喜欢问到的问题在我们去面试Java的相关岗位时肯定会被提问到所以我们就需要提前做好准备轻松的去应对
1. 数据结构定义
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数组物理存储单元上连续、顺序的存储结构链表链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。队列队列(queue)是只允许在一端进行插入操作而在另一端进行删除操作的线性表。栈栈(stack)又名堆栈它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶相对地把另一端称为栈底。堆堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆根结点最小的堆叫做最小堆或小根堆。建堆时间复杂度O(n)堆总是满足下列性质堆总是一棵完全二叉树;堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值;散列表(Hash table也叫哈希表)是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构
2. 堆的创建、插入、删除、堆排序
堆的插入在已经建成的最小堆的后面插入元素堆的结构可能被破坏再向上调整使其满足性质。堆的删除删除时每次删除堆顶元素删除方法
将堆中最后一个元素代替堆顶元素。将堆中元素个数减少一个相当于将堆中最后一个元素删除。此时堆的结构可能被破坏在向下调整使其满足性质。
堆排序
将堆顶元素与第size-1个元素交换。hp-size–将其余的元素调整为最小堆重复1、2、3步hp-size-1次。
3.布隆过滤器
bloom算法类似一个位图用来判断某个元素(key)是否在某个集合中。和一般的位图不同的是这个算法无需存储key的值对于每个key只需要k个比特位每个存储一个标志用来判断key是否在集合中。
应用场景比如网络爬虫抓取时url去重邮件提供商反垃圾黑名单Email地址去重之所以需要k个比特位是因为我们大多数情况下处理的是字符串那么不同的字符串就有可能映射到同一个位置产生冲突。优点不需要存储key节省空间缺点算法判断key在集合中时有一定的概率key其实不在集合中已经映射的数据无法删除
4. (Tire)字典树
定义又称单词查找树Trie树是一种树形结构是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串)所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是利用字符串的公共前缀来减少查询时间最大限度地减少无谓的字符串比较查询效率比哈希树高。3个基本性质
根节点不包含字符除根节点外每一个节点都只包含一个字符;从根节点到某一节点路径上经过的字符连接起来为该节点对应的字符串;每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
5. 海量数据找出前K大的数
top K类问题通常比较好的方案是分治Trie树/hash小顶堆(就是上面提到的最小堆)即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集然后使用Trie树活着Hash统计每个小数据集中的query词频之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数最后在所有top K中求出最终的top K。 以上就是“Java工程师修炼手册Java数据结构面试题”你能回答上来吗?如果想要了解更多的Java面试题相关内容可以关注私信博主也可以评论区留言~
