首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解:数组&链表
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解:堆栈&队列
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解:优先队列
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解:哈希表
14 | 面试题:有效的字母异位词
15 | 面试题:两数之和
16 | 面试题:三数之和
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题:验证二叉搜索树
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解:二叉树遍历
21 | 理论讲解:递归&分治
22 | 面试题:Pow(x,n)
23 | 面试题:求众数
24 | 理论讲解:贪心算法
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解:广度优先搜索
27 | 理论讲解:深度优先搜索
28 | 面试题:二叉树层次遍历
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题:生成有效括号组合
31 | 理论讲解:剪枝
32 | 面试题:N皇后问题
33 | 面试题:数独问题
34 | 理论讲解:二分查找
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解:字典树
37 | 面试题:实现一个字典树
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解:位运算
40 | 面试题:统计位1的个数
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解:动态规划(上)
44 | 理论理解:动态规划(下)
45 | 面试题:爬楼梯
46 | 面试题:三角形的最小路径和
47 | 面试题:乘积最大子序列
48 | 面试题:股票买卖系列
49 | 面试题:最长上升子序列
50 | 面试题:零钱兑换
51 | 面试题:编辑距离
52 | 理论讲解:并查集
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
55 | 理论讲解: LRU Cache
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解:布隆过滤器
当前位置:
首页>>
技术小册>>
算法面试通关 50 讲
小册名称:算法面试通关 50 讲
### 05 | 理论讲解:数组&链表 在算法面试中,数据结构是基础且核心的知识点,它们不仅是解决问题的工具,更是衡量候选人编程素养和逻辑思维能力的重要标尺。本章将深入剖析两种最基本也是最常用的数据结构——数组(Array)与链表(LinkedList),探讨它们的定义、特性、操作方式以及在实际面试问题中的应用。 #### 一、数组(Array) ##### 1.1 定义与特性 数组是一种基础的数据结构,用于在计算机内存中连续存储相同类型的数据。它允许通过索引(通常是整数)快速访问元素,索引通常从0开始。数组的主要特性包括: - **固定大小**:一旦创建,数组的大小(即能存储的元素数量)就不能改变。这意味着如果需要存储更多元素,可能需要重新分配一个更大的数组,并将旧数组中的元素复制到新数组中,这个过程称为“扩容”。 - **随机访问**:由于数组在内存中是连续存储的,因此可以通过索引直接访问任意位置的元素,时间复杂度为O(1)。 - **类型一致性**:数组中的所有元素必须是相同的数据类型。 ##### 1.2 操作 - **插入**:在数组中间或末尾插入元素时,若数组已满,则需要先扩容;否则,从插入点开始,后续元素均需向后移动一位以腾出空间,时间复杂度为O(n)(n为数组长度)。在数组开头插入元素,则所有元素均需向后移动,时间复杂度同样为O(n)。 - **删除**:删除数组中的元素,需要将该元素之后的所有元素向前移动一位来填补空缺,时间复杂度也为O(n)。 - **查找**:通过索引直接访问元素,时间复杂度为O(1);若需通过值查找元素位置,则需遍历数组,时间复杂度为O(n)。 - **遍历**:按顺序访问数组中的每个元素,时间复杂度为O(n)。 ##### 1.3 应用场景 - 当需要快速访问元素且元素数量固定或变化不大时,如记录班级学生的成绩。 - 缓存机制中,利用数组的随机访问特性快速获取数据。 - 实现静态栈和队列等数据结构。 #### 二、链表(LinkedList) ##### 2.1 定义与特性 链表是由一系列节点(Node)组成的集合,每个节点包含数据部分和指向列表中下一个节点的指针(或引用)。与数组不同,链表在内存中不必连续存储,因此它具有以下特性: - **动态大小**:链表的大小可以根据需要动态增长或缩小,无需担心空间限制。 - **非随机访问**:由于节点在内存中不连续,因此不能通过索引直接访问链表中的元素,访问特定元素需要从头节点开始遍历链表,时间复杂度为O(n)。 - **类型灵活性**:虽然通常链表中的节点会包含相同类型的数据,但理论上链表的节点可以包含不同类型的数据或数据结构,增强了灵活性。 ##### 2.2 类型 链表有多种类型,最常见的有单向链表(Singly Linked List)和双向链表(Doubly Linked List): - **单向链表**:每个节点只包含一个指向下一个节点的指针。 - **双向链表**:每个节点包含两个指针,一个指向前一个节点(前驱),另一个指向下一个节点(后继)。这使得从任意节点向前或向后遍历链表成为可能。 ##### 2.3 操作 - **插入**:在链表中的某个位置插入新节点,需要找到该位置的前一个节点,然后调整指针的指向,时间复杂度为O(n)(最坏情况,即在最前端或最后端插入时,可能需要遍历整个链表)。 - **删除**:删除链表中的节点,同样需要找到该节点的前一个节点,然后调整指针指向,时间复杂度也为O(n)。 - **查找**:遍历链表以查找具有特定值的节点,时间复杂度为O(n)。 - **遍历**:按顺序访问链表中的每个节点,时间复杂度为O(n)。 ##### 2.4 应用场景 - 当数据项集合的大小频繁变动时,如实现栈、队列等数据结构。 - 需要在数据项间进行大量插入和删除操作时,链表的高效性尤为明显。 - 链表的灵活性允许它作为更复杂数据结构(如图、树)的基础组件。 #### 三、数组与链表的比较 | 特性 | 数组 | 链表 | |------|------|------| | 存储方式 | 连续存储 | 非连续存储 | | 大小变化 | 固定大小,需扩容 | 动态大小 | | 访问速度 | 索引访问,O(1) | 顺序访问,O(n) | | 插入/删除 | 可能需要移动元素,O(n) | 只需调整指针,平均O(1),但寻找位置O(n) | | 内存利用 | 紧凑,可能浪费空间(因扩容) | 不紧凑,但灵活 | | 遍历 | 顺序遍历,O(n) | 顺序遍历,O(n) | | 应用场景 | 快速访问,大小固定或变化不大 | 大小频繁变化,需要频繁插入删除 | #### 四、面试技巧与实战 在算法面试中,理解并掌握数组与链表的基本操作和特性至关重要。面试官可能会通过以下类型的问题来考察你的能力: - **基础操作题**:要求实现数组的插入、删除、查找等操作,或链表的反转、查找环等经典问题。 - **算法设计题**:利用数组或链表解决具体问题,如实现一个高效的缓存机制、排序算法(如归并排序中的合并过程通常使用数组)等。 - **优化题**:给定一个基于数组或链表的问题,要求优化时间复杂度或空间复杂度,如使用双指针技术解决链表中的某些问题。 应对这些面试题,建议: - **深入理解**:不仅要知道如何操作数组和链表,更要理解它们背后的原理和适用场景。 - **动手实践**:通过编写代码实现各种操作,加深对数据结构的理解。 - **总结归纳**:将遇到的问题和解决方案进行分类和总结,形成自己的知识体系。 - **模拟面试**:与同伴进行模拟面试,通过实战演练提升应对能力。 总之,数组和链表作为最基础的数据结构,在算法面试中占据着举足轻重的地位。通过深入学习和实践,你将能够更加灵活地运用它们来解决各种问题。
上一篇:
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
下一篇:
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
该分类下的相关小册推荐:
数据结构与算法(上)
数据结构与算法之美
数据结构与算法(下)
数据结构与算法(中)
编程之道-算法面试(上)
业务开发实用算法精讲
编程之道-算法面试(下)