在IT面试中,算法是考察候选人核心能力的重要环节,尤其是在嵌入式开发领域。以下是一些常见的面试题,涉及的数据结构和算法知识:
1. **二元查找树转排序双向链表**:
问题要求将二元查找树(BST)转换成一个排序的双向链表,同时保持原树的搜索特性。首先,我们需要遍历BST,利用中序遍历(In-order traversal)的顺序(左子树 -> 根节点 -> 右子树)来构建有序链表。在这个过程中,通过调整节点的指针,将每个节点的`pLeft`和`pRight`指向下个值大于当前值的节点,从而实现排序。这样,整个过程不需新建节点,只修改原有指针。
2. **设计包含min函数的栈**:
要求栈数据结构支持`min`函数,意味着栈中的最小元素能够随时获取。可以使用一个额外的栈(称为辅助栈或最小栈)来保存当前栈中的最小值。每当新元素入栈时,比较它与辅助栈顶元素,如果小于或等于,就将辅助栈清空并将新元素推入。这样,辅助栈的栈顶总是最小元素。`push`、`pop`和`min`操作的时间复杂度都能达到O(1),因为它们分别对应于栈的基本操作和辅助栈的操作。
3. **求子数组最大和**:
这是Kadane's Algorithm的应用,用于解决动态规划问题。算法的核心思想是遍历数组,维护两个变量:`current_sum`记录当前位置到当前位置的和,`max_sum`记录已知的最大子数组和。遇到负数时,更新`current_sum`为0;否则,`current_sum`加上当前元素。如果`current_sum`大于`max_sum`,则更新`max_sum`。遍历结束后,`max_sum`即为所求。
4. **二元树中和为特定值的路径查找**:
本题考查广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)。从根节点开始,用递归或栈来遍历树,对每条路径进行累加,当路径和等于目标值时,记录这条路径。对于给定的例子,需要遍历所有可能的路径,直到找到满足条件的路径。
5. **查找最小的k个元素**:
这个问题可以采用优先队列(最小堆)来解决,先将所有输入元素插入堆中,然后每次弹出堆顶元素(当前最小的),直到堆大小为k。这样,堆中的元素就是前k小的元素。
腾讯面试题中的数列问题是典型的字符串处理问题,可能涉及到哈希或者计数排序。要求找出每个数字在数组中出现的次数,并填入下排,这可以通过线性扫描或者使用计数数组(Counting Sort)快速计算得到。
以上这些题目覆盖了数据结构(如栈、队列、树和堆)、排序算法(如中序遍历、Kadane's Algorithm)、查找算法(如DFS或BFS)以及基础的字符串处理技巧。准备这类面试时,不仅需要扎实的理论基础,还要熟悉如何在实际场景中灵活运用算法。