微软数据结构与算法面试：100题全解析

"微软公司等数据结构+算法面试100题涵盖了从1到100的全部题目，旨在帮助求职者准备数据结构和算法相关的面试。这些题目来源于July的博客，并部分整理自何海涛的博客。作者提供了完整的答案集锦链接以及联系方式，要求在转载时注明原作者。" 在面试准备中，数据结构和算法是关键领域，它们考察了程序员对于解决问题和优化代码的能力。以下是基于题目描述中的部分内容，涉及的一些核心知识点： 1. **二元查找树（Binary Search Tree, BST）**: - 二元查找树是一种特殊的二叉树，每个节点的值大于其左子树中所有节点的值，小于其右子树中所有节点的值。这种特性使得查找、插入和删除操作的时间复杂度可以达到O(log n)。 2. **二元查找树转双向链表**: - 题目要求将二元查找树转换成有序的双向链表，不创建新节点，只调整指针。这是一个常见的算法问题，可以通过一次遍历来实现。通常使用两个指针，一个前驱指针pre用于指向当前节点的前一个节点，一个当前指针cur用于遍历树。首先，根节点的前驱是null，然后通过递归或迭代的方式遍历树，每次处理完一个节点，都会更新前驱和当前节点的左右指针。 3. **链表操作**: - 在这个过程中，我们需要理解链表的结构，包括头节点、尾节点，以及如何修改节点的next和prev指针。链表的双向性意味着每个节点不仅有指向下一个节点的指针，还有指向前一个节点的指针。 4. **排序**: - 由于二元查找树的性质，转换后的双向链表会是有序的，即节点的值从最小到最大排列。 5. **递归与迭代**: - 转换算法可以使用递归或迭代方式实现。递归方法通常从根节点开始，递归地处理左右子树，而迭代方法可能使用栈或队列辅助完成。 6. **复杂度分析**: - 这个转换过程的时间复杂度为O(n)，因为每个节点只访问一次；空间复杂度为O(1)，因为在转换过程中没有使用额外的空间（不考虑递归调用栈的空间）。 7. **问题解决技巧**: - 在面对此类问题时，需要熟悉二元查找树的特性，理解链表结构，并能灵活运用递归或迭代思路。此外，还需要注意边界条件的处理，比如处理空树或只有一个节点的树。 这些知识点对于准备面试的程序员来说非常重要，不仅可以提高解决问题的能力，还能在面试中展示出扎实的理论基础和技术实力。在准备过程中，除了解答题目，理解并能解释解题思路同样重要。