前言

大家好，我是bigsai。

最近不少小伙伴跟我交流刷題腫么刷，我給的建議就是先劍指offer和力扣hot100，在這些題中還有些重要程度和出現(xiàn)頻率是非常非常高的，今天給大家分享當(dāng)今出現(xiàn)頻率最高的10道算法題，學(xué)到就是賺到。

0X01翻轉(zhuǎn)鏈表

力扣206和劍指offer24原題，題意為：

給你單鏈表的頭節(jié)點(diǎn) head ，請(qǐng)你反轉(zhuǎn)鏈表，并返回反轉(zhuǎn)后的鏈表。

分析：

翻轉(zhuǎn)鏈表，本意是不創(chuàng)建新的鏈表節(jié)點(diǎn)然后在原鏈表上實(shí)現(xiàn)翻轉(zhuǎn)，但是這個(gè)圖有點(diǎn)會(huì)誤導(dǎo)人的思維，其實(shí)更好的理解你可以看下面這幅圖：

具體實(shí)現(xiàn)上兩個(gè)思路，非遞歸和遞歸的實(shí)現(xiàn)方式，非遞歸的實(shí)現(xiàn)方式比較簡(jiǎn)單，利用一個(gè)pre節(jié)點(diǎn)記錄前驅(qū)節(jié)點(diǎn)，向下枚舉的時(shí)候改變指針指向就可以，實(shí)現(xiàn)代碼為：

class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {if(head==null||head.next==null)//如果節(jié)點(diǎn)為NULL或者單個(gè)節(jié)點(diǎn)直接返回return head;ListNode pre=head;//前驅(qū)節(jié)點(diǎn)ListNode cur=head.next;//當(dāng)前節(jié)點(diǎn)用來(lái)枚舉while (cur!=null){ListNode next=cur.next;//改變指向cur.next=pre;pre=cur;cur=next;}head.next=null;//將原先的head節(jié)點(diǎn)next置null防止最后成環(huán)return pre;} }

而遞歸的方式比較巧妙，借助遞歸歸來(lái)的過(guò)程巧妙改變指針指向和返回值傳遞，代碼雖然精簡(jiǎn)但是理解起來(lái)有一定難度的，這里用一張圖幫助大家理解：

具體代碼為：

class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {if(head==null||head.next==null)//如果最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)不操作return head;ListNode node =reverseList(head.next);//先遞歸 到最底層 然后返回head.next.next=head;//后面一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向自己head.next=null;//自己本來(lái)指向的next置為nullreturn node;//返回最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)(一直被遞歸傳遞)} }

0X02設(shè)計(jì)LRU

對(duì)應(yīng)力扣146LRU緩存機(jī)制,題目要求為：

運(yùn)用你所掌握的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè) LRU 緩存機(jī)制 。實(shí)現(xiàn) LRUCache 類：

LRUCache(int capacity) 以正整數(shù)作為容量 capacity 初始化 LRU 緩存
int get(int key) 如果關(guān)鍵字 key 存在于緩存中，則返回關(guān)鍵字的值，否則返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果關(guān)鍵字已經(jīng)存在，則變更其數(shù)據(jù)值；如果關(guān)鍵字不存在，則插入該組「關(guān)鍵字-值」。當(dāng)緩存容量達(dá)到上限時(shí)，它應(yīng)該在寫(xiě)入新數(shù)據(jù)之前刪除最久未使用的數(shù)據(jù)值，從而為新的數(shù)據(jù)值留出空間。

進(jìn)階：在 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)完成這兩種操作

詳細(xì)分析：一次倒在LRU上的經(jīng)歷

LRU的核心就是借助哈希+雙鏈表，哈希用于查詢，雙鏈表實(shí)現(xiàn)刪除只知道當(dāng)前節(jié)點(diǎn)也能O(1)的復(fù)雜度刪除，不過(guò)雙鏈表需要考慮的頭尾指針特殊情況。

具體實(shí)現(xiàn)的代碼為：

class LRUCache {class Node {int key;int value;Node pre;Node next;public Node() {}public Node( int key,int value) {this.key = key;this.value=value;}}class DoubleList{private Node head;// 頭節(jié)點(diǎn)private Node tail;// 尾節(jié)點(diǎn)private int length;public DoubleList() {head = new Node(-1,-1);tail = head;length = 0;}void add(Node teamNode)// 默認(rèn)尾節(jié)點(diǎn)插入{tail.next = teamNode;teamNode.pre=tail;tail = teamNode;length++;}void deleteFirst(){if(head.next==null)return;if(head.next==tail)//如果刪除的那個(gè)剛好是tail 注意啦 tail指針前面移動(dòng)tail=head;head.next=head.next.next;if(head.next!=null)head.next.pre=head;length--;}void deleteNode(Node team){team.pre.next=team.next;if(team.next!=null)team.next.pre=team.pre;if(team==tail)tail=tail.pre;team.pre=null;team.next=null;length--;}}Map<Integer,Node> map=new HashMap<>();DoubleList doubleList;//存儲(chǔ)順序int maxSize;LinkedList<Integer>list2=new LinkedList<>();public LRUCache(int capacity) {doubleList=new DoubleList();maxSize=capacity;}public int get(int key) {int val;if(!map.containsKey(key))return -1;val=map.get(key).value;Node team=map.get(key);doubleList.deleteNode(team);doubleList.add(team);return val;}public void put(int key, int value) {if(map.containsKey(key)){// 已經(jīng)有這個(gè)key 不考慮長(zhǎng)短直接刪除然后更新Node deleteNode=map.get(key);doubleList.deleteNode(deleteNode);}else if(doubleList.length==maxSize){//不包含并且長(zhǎng)度小于Node first=doubleList.head.next;map.remove(first.key);doubleList.deleteFirst();}Node node=new Node(key,value);doubleList.add(node);map.put(key,node);} }

0X03環(huán)形鏈表

對(duì)應(yīng)力扣141和力扣142，力扣141環(huán)形鏈表要求為：

給定一個(gè)鏈表，判斷鏈表中是否有環(huán)，用O(1)內(nèi)存解決。

詳細(xì)分析：環(huán)形鏈表找入口，真的太妙了

這個(gè)問(wèn)題利用快慢雙指針比較高效，快指針fast每次走2步，slow每次走1步，慢指針走n步到尾時(shí)候快指針走了2n步，而環(huán)的大小一定小于等于n所以一定會(huì)相遇，如果相遇那么說(shuō)明有環(huán)，如果不相遇fast先為null說(shuō)明無(wú)環(huán)。

具體代碼為：

public class Solution {public boolean hasCycle(ListNode head) {ListNode fast=head;ListNode slow=fast;while (fast!=null&&fast.next!=null) {slow=slow.next;fast=fast.next.next;if(fast==slow)return true;}return false; } }

力扣142是在力扣141拓展，如有有環(huán)，返回入環(huán)的那個(gè)節(jié)點(diǎn)，就想下圖環(huán)形鏈表返回節(jié)點(diǎn)2。

這個(gè)問(wèn)題是需要數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換的，具體的分析可以看上面的詳細(xì)分析，這里面提一下大題的步驟。

如果找到第一個(gè)交匯點(diǎn)，其中一個(gè)停止，另一個(gè)繼續(xù)走，下一次交匯時(shí)候剛好走一圈，可以算出循環(huán)部分長(zhǎng)度為y。

所以我們知道的東西有：交匯時(shí)候fast走2x步，slow走x步，環(huán)長(zhǎng)為y。并且快指針和慢指針交匯時(shí)候，多走的步數(shù)剛好是換長(zhǎng)y的整數(shù)倍（它兩此刻在同一個(gè)位置，快指針剛好多繞整數(shù)倍圈數(shù)才能在同一個(gè)位置相聚），可以得到2x=x+ny(x=ny)。其中所以說(shuō)慢指針走的x和快指針多走的x是圈長(zhǎng)y的整數(shù)倍。

也就是說(shuō)，從開(kāi)頭走到這個(gè)點(diǎn)共計(jì)x步，從這個(gè)點(diǎn)走x步也就是繞了幾圈也回到這個(gè)點(diǎn)。如果說(shuō)slow從起點(diǎn)出發(fā)，fast從這個(gè)點(diǎn)出發(fā)(每次走一步，相當(dāng)于之前兩步抵消slow走的路程)，那么走x步還會(huì)到達(dá)這個(gè)點(diǎn)，但是這兩個(gè)指針這次都是每次走一步，所以一旦slow到達(dá)循環(huán)圈內(nèi)，兩個(gè)指針就開(kāi)始匯合了。

實(shí)現(xiàn)代碼為：

public class Solution {public ListNode detectCycle(ListNode head) {boolean isloop=false;ListNode fast=new ListNode(0);//頭指針ListNode slow=fast;fast.next=head;if(fast.next==null||fast.next.next==null)return null;while (fast!=null&&fast.next!=null) {fast=fast.next.next;slow=slow.next;if(fast==slow){isloop=true;break;}}if(!isloop)//如果沒(méi)有環(huán)返回return null;ListNode team=new ListNode(-1);//頭指針 下一個(gè)才是headteam.next=head;while (team!=fast) {//slow 和fast 分別從起點(diǎn)和當(dāng)前點(diǎn)出發(fā)team=team.next;fast=fast.next;}return team;} }

0X04兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列

對(duì)應(yīng)劍指offer09，題意為：

用兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)一個(gè)隊(duì)列。隊(duì)列的聲明如下，請(qǐng)實(shí)現(xiàn)它的兩個(gè)函數(shù) appendTail 和 deleteHead ，分別完成在隊(duì)列尾部插入整數(shù)和在隊(duì)列頭部刪除整數(shù)的功能。(若隊(duì)列中沒(méi)有元素，deleteHead 操作返回 -1 )

分析：

解決這個(gè)問(wèn)題，要知道棧是什么，隊(duì)列是什么，兩種常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)格式很簡(jiǎn)單，棧的特點(diǎn)就是：后進(jìn)先出，隊(duì)列的特點(diǎn)就是：先進(jìn)先出，棧可以想象成一堆書(shū)本，越在上面的取的越早，上面來(lái)上面出(比喻一下)；隊(duì)列就是想象成排隊(duì)買東西，只能后面進(jìn)前面出，所以兩者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是有區(qū)別的，雖然都是單個(gè)入口進(jìn)出，但是棧進(jìn)出口相同，而隊(duì)列不同。

上面描述的是一個(gè)普通棧和隊(duì)列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里面讓我們用兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)一個(gè)隊(duì)列的操作，這里比較容易想的方案就是其中一個(gè)棧stack1用作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，插入尾時(shí)候直接插入stack1，而刪除頭的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)先加入到另一個(gè)棧stack2中，返回并刪除棧頂元素，將stack2順序加入stack1中實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)原，但是這樣操作插入時(shí)間復(fù)雜度為O(1),刪除時(shí)間復(fù)雜度為O(n)比較高。

實(shí)現(xiàn)方式也給大家看下：

class CQueue {Stack<Integer>stack1=new Stack<>();Stack<Integer>stack2=new Stack<>();public CQueue() {}public void appendTail(int value) {stack1.push(value);}public int deleteHead() {if(stack1.isEmpty())return -1;while (!stack1.isEmpty()){stack2.push(stack1.pop());}int value= stack2.pop();while (!stack2.isEmpty()){stack1.push(stack2.pop());}return value;} }

這樣的時(shí)間復(fù)雜度是不被喜歡的，因?yàn)閯h除太雞兒耗時(shí)了，每次都要折騰一番，有沒(méi)有什么好的方法能夠讓刪除也方便一點(diǎn)呢？

有啊，stack1可以順序保證順序插入，stack1數(shù)據(jù)放到stack2中可以保證順序刪除，所以用stack1作插入，stack2作刪除，因?yàn)轭}目也沒(méi)要求數(shù)據(jù)必須放到一個(gè)容器中，所以就這樣組合使用，完美perfect！

具體實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，插入直接插入到stack1中，如果需要?jiǎng)h除從stack2中棧頂刪除，如果stack2棧為空那么將stack1中數(shù)據(jù)全部添加進(jìn)來(lái)(這樣又能保證stack2中所有數(shù)據(jù)是可以順序刪除的了)，下面列舉幾個(gè)刪除的例子

其實(shí)就是將數(shù)據(jù)分成兩個(gè)部分，一部分用來(lái)插入，一部分用來(lái)刪除，刪除的那個(gè)棧stack2空了添加所有stack1中的數(shù)據(jù)繼續(xù)操作。這個(gè)操作插入刪除的時(shí)間復(fù)雜度是O(1),具體實(shí)現(xiàn)的代碼為：

class CQueue {Deque<Integer> stack1;Deque<Integer> stack2;public CQueue() {stack1 = new LinkedList<Integer>();stack2 = new LinkedList<Integer>();}public void appendTail(int value) {stack1.push(value);}public int deleteHead() {// 如果第二個(gè)棧為空 將stack1數(shù)據(jù)加入stack2if (stack2.isEmpty()) {while (!stack1.isEmpty()) {stack2.push(stack1.pop());}} //如果stack2依然為空 說(shuō)明沒(méi)有數(shù)據(jù)if (stack2.isEmpty()) {return -1;} else {//否則刪除int deleteItem = stack2.pop();return deleteItem;}} }

0X05二叉樹(shù)層序(鋸齒)遍歷

二叉樹(shù)的遍歷，對(duì)應(yīng)力扣102，107，103.

詳細(xì)分析：一次面試，被二叉樹(shù)層序遍歷打爆了

如果普通二叉樹(shù)層序遍歷，也不是什么困難的問(wèn)題，但是它會(huì)有個(gè)分層返回結(jié)果的操作，就需要你詳細(xì)考慮了。

很多人會(huì)用兩個(gè)容器(隊(duì)列)進(jìn)行分層的操作，這里其實(shí)可以直接使用一個(gè)隊(duì)列，我們首先記錄枚舉前隊(duì)列大小len，然后根據(jù)這個(gè)大小len去枚舉遍歷就可以得到完整的該層數(shù)據(jù)了。

還有一個(gè)難點(diǎn)就是二叉樹(shù)的鋸齒層序(也叫之字形打印)，第一趟是從左往右，第二趟是從右往左，只需要記錄一個(gè)奇偶層數(shù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的操作就可以了。

這里就拿力扣103二叉樹(shù)的鋸齒形層序遍歷作為題板給大家分享一下代碼：

public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> value=new ArrayList<>();//存儲(chǔ)到的最終結(jié)果if(root==null)return value;int index=0;//判斷Queue<TreeNode>queue=new ArrayDeque<>();queue.add(root);while (!queue.isEmpty()){List<Integer>va=new ArrayList<>();//臨時(shí) 用于存儲(chǔ)到value中int len=queue.size();//當(dāng)前層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量for(int i=0;i<len;i++){TreeNode node=queue.poll();if(index%2==0)//根據(jù)奇偶 選擇添加策略va.add(node.val);elseva.add(0,node.val);if(node.left!=null)queue.add(node.left);if(node.right!=null)queue.add(node.right);}value.add(va);index++;}return value; }

0X06 二叉樹(shù)中后序遍歷(非遞歸)

二叉樹(shù)的非遞歸遍歷也是考察的重點(diǎn)，對(duì)于中序后序遍歷遞歸實(shí)現(xiàn)很簡(jiǎn)單，非遞歸實(shí)現(xiàn)起來(lái)還是要點(diǎn)技巧的哦。

詳細(xì)分析：二叉樹(shù)的各種遍歷(遞歸、非遞歸)

對(duì)于二叉樹(shù)的中序遍歷，其實(shí)就是正常情況第二次訪問(wèn)該節(jié)點(diǎn)的時(shí)候才拋出輸出(第一次數(shù)前序)，這樣我們枚舉每個(gè)節(jié)點(diǎn)第一次不能刪除，需要先將它存到棧中，當(dāng)左子節(jié)點(diǎn)處理完成的時(shí)候在拋出訪問(wèn)該節(jié)點(diǎn)。

核心也就兩步，葉子節(jié)點(diǎn)左右都為null，也可滿足下列條件：

枚舉當(dāng)前節(jié)點(diǎn)(不存儲(chǔ)輸出)并用棧存儲(chǔ)，節(jié)點(diǎn)指向左節(jié)點(diǎn)，直到左孩子為null。

拋出棧頂訪問(wèn)。如果有右節(jié)點(diǎn)，訪問(wèn)其右節(jié)點(diǎn)重復(fù)步驟1，如有沒(méi)右節(jié)點(diǎn)，繼續(xù)重復(fù)步驟2拋出。

實(shí)現(xiàn)代碼為：

class Solution {public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer>value=new ArrayList<Integer>();Stack<TreeNode> q1 = new Stack(); while(!q1.isEmpty()||root!=null){while (root!=null) {q1.push(root); root=root.left;}root=q1.pop();//拋出value.add(root.val);root=root.right;//準(zhǔn)備訪問(wèn)其右節(jié)點(diǎn)}return value;} }

而后序遍歷按照遞歸的思路其實(shí)一般是第三次訪問(wèn)該節(jié)點(diǎn)是從右子節(jié)點(diǎn)回來(lái)才拋出輸出，這個(gè)實(shí)現(xiàn)起來(lái)確實(shí)有難度。但是具體的實(shí)現(xiàn)，我們使用一個(gè)pre節(jié)點(diǎn)記錄上一次被拋出訪問(wèn)的點(diǎn)，如果當(dāng)前被拋出的右孩子是pre或者當(dāng)前節(jié)點(diǎn)右為null，那么就將這個(gè)點(diǎn)拋出，否則說(shuō)明它的右側(cè)還未被訪問(wèn)需要將它"回爐重造"，后面再用！如果不理解可以看前面的詳細(xì)介紹。

具體實(shí)現(xiàn)的代碼為：

class Solution {public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {TreeNode temp=root;//枚舉的臨時(shí)節(jié)點(diǎn)List<Integer>value=new ArrayList<>();TreeNode pre=null;//前置節(jié)點(diǎn)Stack<TreeNode>stack=new Stack<>();while (!stack.isEmpty()||temp!=null){while(temp!=null){stack.push(temp);temp=temp.left;}temp=stack.pop();if(temp.right==pre||temp.right==null)//需要彈出{value.add(temp.val);pre=temp;temp=null;//需要重新從棧中拋出}else{stack.push(temp);temp=temp.right;}}return value;} }

當(dāng)然，后序遍歷也有用前序(根右左)的前序遍歷結(jié)果最后翻轉(zhuǎn)一下的，但面試官更想考察的還是上面提到的方法。

0X07 跳臺(tái)階(斐波那契、爬樓梯)

爬樓梯、跳臺(tái)階是一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題，對(duì)應(yīng)劍指offer10和力扣70題，題目的要求為：

假設(shè)你正在爬樓梯。需要 n 階你才能到達(dá)樓頂。每次你可以爬 1 或 2 個(gè)臺(tái)階。你有多少種不同的方法可以爬到樓頂呢？**注意：**給定 n 是一個(gè)正整數(shù)。

分析：

這個(gè)問(wèn)題入門(mén)級(jí)別dp，分析當(dāng)前第k階的結(jié)果，每個(gè)人可以爬1個(gè)或者2個(gè)臺(tái)階，那么說(shuō)明它可能是由k-1或者k-2來(lái)的，所以就是兩個(gè)子情況的疊加(需要特殊考慮一下初始情況)，這個(gè)思路有人會(huì)想到遞歸，沒(méi)錯(cuò)用遞歸確實(shí)可以解決但是用遞歸效率較低(因?yàn)檫@個(gè)是個(gè)發(fā)散的遞歸一個(gè)拆成兩個(gè))，使用記憶化搜索會(huì)稍微好一些。

但是dp是比較好的方法，核心狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]，有些空間優(yōu)化的那就更好了，因?yàn)橹挥玫角皟蓚€(gè)值，所以完全可以用三個(gè)值重復(fù)使用節(jié)省空間。

class Solution {public int climbStairs(int n) {if(n<3)return n;int dp[]=new int[n+1];dp[1]=1;dp[2]=2;for(int i=3;i<n+1;i++){dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];}return dp[n];}public int climbStairs(int n) {int a = 0, b = 0, c = 1;for (int i = 1; i <= n; i++) {a = b; b = c; c = a + b;}return c;} }

當(dāng)然，有的數(shù)據(jù)很大求余的跳臺(tái)階，可以用矩陣快速冪解決，但是這里就不介紹啦，有興趣可以詳細(xì)看看。

0X08 TOPK問(wèn)題

TOPK問(wèn)題真的非常經(jīng)典，通常問(wèn)的有最小的K個(gè)數(shù)，尋找第K大都是TOPK這種問(wèn)題，這里就用力扣215尋找數(shù)組第K大元素作為板子。

詳細(xì)分析：一文拿捏TOPK

TOPK的問(wèn)題解決思路有很多，如果優(yōu)化的冒泡或者簡(jiǎn)單選擇排序，時(shí)間復(fù)雜度為O(nk),使用優(yōu)化的堆排序?yàn)镺(n+klogn)，不過(guò)掌握快排的變形就可以應(yīng)付大體上的所有問(wèn)題了(面試官要是讓你手寫(xiě)堆排序那真是有點(diǎn)難為你了)。

快排每次確定一個(gè)數(shù)pivot位置，將數(shù)分成兩部分：左面的都比這個(gè)數(shù)pivot小，右面的都比這個(gè)數(shù)pivot大，這樣就可以根據(jù)這個(gè)k去判斷剛好在pivot位置，還是左側(cè)還是右側(cè)？可以壓縮空間迭代去調(diào)用遞歸最終求出結(jié)果。

很多人為了更快過(guò)測(cè)試樣例將這個(gè)pivot不選第一個(gè)隨機(jī)選擇(為了和刁鉆的測(cè)試樣例作斗爭(zhēng))，不過(guò)這里我就選第一個(gè)作為pivot了，代碼可以參考：

class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {quickSort(nums,0,nums.length-1,k);return nums[nums.length-k];}private void quickSort(int[] nums,int start,int end,int k) {if(start>end)return;int left=start;int right=end;int number=nums[start];while (left<right){while (number<=nums[right]&&left<right){right--;}nums[left]=nums[right];while (number>=nums[left]&&left<right){left++;}nums[right]=nums[left];}nums[left]=number;int num=end-left+1;if(num==k)//找到k就終止return;if(num>k){quickSort(nums,left+1,end,k);}else {quickSort(nums,start,left-1,k-num);}} }

0X09 無(wú)重復(fù)的最長(zhǎng)子串(數(shù)組)

這個(gè)問(wèn)題可能是個(gè)字符串也可能是數(shù)組，但是道理一致，無(wú)重復(fù)字符的最長(zhǎng)子串和最長(zhǎng)無(wú)重復(fù)子數(shù)組本質(zhì)一致。

題目要求為：給定一個(gè)字符串，請(qǐng)你找出其中不含有重復(fù)字符的 最長(zhǎng)子串 的長(zhǎng)度。

分析：

此題就是給一個(gè)字符串讓你找出最長(zhǎng)沒(méi)有重復(fù)的一個(gè)子串。 要搞清子串和子序列的區(qū)別：

子串：是連續(xù)的，可以看成原串的一部分截取。
子序列：不一定是連續(xù)的，但是要保證各個(gè)元素之間相對(duì)位置不變。

那么我們?nèi)绾翁幚砟?#xff1f;

暴力查找，暴力查找當(dāng)然是可以的，但是復(fù)雜度過(guò)高這里就不進(jìn)行講解了。這里選擇的思路是滑動(dòng)窗口，滑動(dòng)窗口，就是用一個(gè)區(qū)間從左往右，右側(cè)先進(jìn)行試探，找到區(qū)間無(wú)重復(fù)最大值，當(dāng)有重復(fù)時(shí)左側(cè)再往右側(cè)移動(dòng)一直到?jīng)]重復(fù)，然后重復(fù)進(jìn)行到最后。在整個(gè)過(guò)程中找到最大子串即可。

具體實(shí)現(xiàn)時(shí)候可以用數(shù)組替代哈希表會(huì)快很多：

class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int a[]=new int[128];int max=0;//記錄最大int l=0;//left 用i 當(dāng)成right，當(dāng)有重復(fù)左就往右for(int i=0;i<s.length();i++){a[s.charAt(i)]++;while (a[s.charAt(i)]>1) {a[s.charAt(l++)]--;}if(i-l+1>max)max=i-l+1;}return max;} }

0X10 排序

不會(huì)真的有人以為用個(gè)Arrays.sort()就完事了吧，手寫(xiě)排序還是很高頻的，像冒泡、插入這些簡(jiǎn)單的大家相比都會(huì)，像堆排序、希爾、基數(shù)排序等考察也不多，比較高頻的就是快排了，這里額外獎(jiǎng)勵(lì)一個(gè)也很高頻的歸并排序，兩個(gè)都是典型分治算法，也可以將快排和前面的TOPK問(wèn)題比較一番。

排序詳細(xì)的十大排序都有詳細(xì)講過(guò)，大家可以自行參考：程序員必知必會(huì)十大排序

快排：

具體實(shí)現(xiàn)：

public void quicksort(int [] a,int left,int right) {int low=left;int high=right;//下面兩句的順序一定不能混，否則會(huì)產(chǎn)生數(shù)組越界！！！very important！！！if(low>high)//作為判斷是否截止條件return;int k=a[low];//額外空間k，取最左側(cè)的一個(gè)作為衡量，最后要求左側(cè)都比它小，右側(cè)都比它大。while(low<high)//這一輪要求把左側(cè)小于a[low],右側(cè)大于a[low]。{while(low<high&&a[high]>=k)//右側(cè)找到第一個(gè)小于k的停止{high--;}//這樣就找到第一個(gè)比它小的了a[low]=a[high];//放到low位置while(low<high&&a[low]<=k)//在low往右找到第一個(gè)大于k的，放到右側(cè)a[high]位置{low++;}a[high]=a[low]; }a[low]=k;//賦值然后左右遞歸分治求之quicksort(a, left, low-1);quicksort(a, low+1, right); }

歸并排序:

實(shí)現(xiàn)代碼為：

private static void mergesort(int[] array, int left, int right) {int mid=(left+right)/2;if(left<right){mergesort(array, left, mid);mergesort(array, mid+1, right);merge(array, left,mid, right);} }private static void merge(int[] array, int l, int mid, int r) {int lindex=l;int rindex=mid+1;int team[]=new int[r-l+1];int teamindex=0;while (lindex<=mid&&rindex<=r) {//先左右比較合并if(array[lindex]<=array[rindex]){team[teamindex++]=array[lindex++];}else { team[teamindex++]=array[rindex++];}}while(lindex<=mid)//當(dāng)一個(gè)越界后剩余按序列添加即可{team[teamindex++]=array[lindex++];}while(rindex<=r){team[teamindex++]=array[rindex++];} for(int i=0;i<teamindex;i++){array[l+i]=team[i];} }

結(jié)語(yǔ)

好了，今天給大家分享的10個(gè)問(wèn)題，是真的在面試中非常非常高頻，我敢說(shuō)平均每?jī)纱蚊嬖嚲偷糜龅竭@里面的其中一個(gè)題(毫不夸張)！

雖說(shuō)題海很深學(xué)不完，但是學(xué)過(guò)緩存的都知道要把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放緩存，考過(guò)試的都知道要把必考點(diǎn)掌握……這十個(gè)問(wèn)題已經(jīng)送到嘴邊。

當(dāng)然，這只是非常非常高頻的問(wèn)題，要想拿捏筆試，肯定還要不斷積累、刷題。如果基礎(chǔ)比較欠缺，還是推薦有一本工具書(shū)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法Java描述。

通俗易懂，系統(tǒng)全面：內(nèi)容由預(yù)備知識(shí)→數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)→常用算法→商業(yè)實(shí)戰(zhàn)層層推進(jìn)，手把手教你從零開(kāi)始編寫(xiě)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法；

書(shū)分為以下幾部分。
第一部分：預(yù)備知識(shí)（第 1~2 章），介紹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基本概念，并演示如何搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境、編寫(xiě)測(cè)試用例。
第二部分：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（第 3~13 章），介紹常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括數(shù)組、鏈表、矩陣、棧、隊(duì)列、跳表、散列、樹(shù)、圖等。
第三部分：常用算法（第 14~19 章），介紹常用的算法，包括分而治之、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心算法、回溯、遺傳算法、
螞蟻算法等。
第四部分：商業(yè)實(shí)戰(zhàn)（第 20 章），介紹漢諾塔游戲的實(shí)現(xiàn)。
總的來(lái)說(shuō)還是很全面的，本書(shū)主要面向?qū)?Java 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法感興趣的學(xué)生、開(kāi)發(fā)人員、架構(gòu)師。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的字节面试必须拿下的十道算法题，你会几道？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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