经典算法集锦：面试必问的7个信息技术问题

本文档主要讨论的是IT行业的算法知识，特别是针对面试场景中的七个经典问题，涉及数组和字符串操作。这些问题包括： 1. 最大子序列和：这是一个数组问题，目标是找到一维数组中和最大的连续子序列。动态规划方法是解决此问题的关键，通过比较当前元素与前缀和，决定是否包含该元素，同时维护全局最大和。代码实现中，需特别注意初始化最大和为负无穷，以避免错误。 2. 最长递增子序列：同样使用动态规划，寻找数组中长度最长的递增子序列。需要记录每个位置的最大递增子序列长度，同时处理好边界条件。 3. 最长公共子串/子序列：这两个问题分别关注字符串间的最长相同子串和不考虑顺序的最长相同子序列。动态规划可以帮助我们构建一个矩阵来查找最长公共子串或子序列，通常使用二维数组存储中间状态。 4. 字符串编辑距离：也称Levenshtein距离，衡量两个字符串之间的转换代价。可以使用动态规划计算最少的插入、删除或替换操作次数。 5. 最长不重复子串：对于字符串，需要找到最长的子串，其中所有字符都不重复。这可以通过滑动窗口或者哈希集合来实现，记录已出现过的字符。 6. 最长回文子串：查找字符串中最长的回文子串，可以采用中心扩散或Manacher's Algorithm等高效算法。 这些算法都是面试中常见的考核点，掌握它们不仅能提高解决问题的能力，还能展示对数据结构和算法的理解。理解并熟练运用动态规划思想在解决这类问题时至关重要。虽然博主自认为动态规划能力较弱，但通过深入学习和实践，这些问题都能转化为实际的解决方案。通过分析这些经典问题，求职者可以提升自己的算法素养，增加通过面试的概率。