Java数据结构与算法

先说说数据结构。在Java里，咱们最常用的就是集合框架这一套。比如ArrayList，底层就是个动态数组。这东西用着是方便，随机访问快，O(1)时间复杂度搞定。但你要是在中间插个数据或者删个数据，那代价就大了，得把后面的元素一个个往后挪或者往前挪，平均时间复杂度O(n)。所以如果你的业务场景经常需要随机访问，很少插入删除，那ArrayList是个不错的选择。

再说LinkedList，底层是双向链表。这玩意儿正好跟ArrayList反过来，在头部或者尾部插入删除数据快，O(1)就行。但你要想随机访问第n个元素，那就得从头或者从尾开始一个一个数，平均时间复杂度O(n)。所以如果你的业务需要频繁在头部尾部操作数据，那LinkedList更合适。

不过在实际开发中，咱们经常遇到的是需要快速查找的场景。这时候就得请出HashMap了。HashMap的底层是数组+链表/红黑树，通过hash算法把key映射到数组的某个位置，理想情况下查找时间复杂度是O(1)。但要注意的是，如果hash冲突严重，链表就会变得很长，查找性能就会下降。所以在用HashMap的时候，要特别注意hashCode和equals方法的实现，尽量减少冲突。

说到查找，咱们就得提提二分查找。这个算法要求数据必须是有序的，每次都能排除一半的数据，时间复杂度是O(log n)，效率非常高。比如你在一个有序数组里找某个数，用二分查找就特别合适。实现起来也不复杂，记住三个指针：low, high, mid，然后不断调整搜索范围就行了。

排序算法也是面试常考的。快排、归并、堆排这三个O(n log n)的算法得重点掌握。快排的思想是分治，选个基准值，把比它小的放左边，比它大的放右边，然后递归处理左右两边。归并排序也是分治，但它重点是“归并”这个过程，先把数组拆到最小单位，再两两合并成有序序列。堆排序则是利用堆这种数据结构的特性，不断调整堆来达到排序的目的。

在实际编码中，咱们经常会用到递归。递归代码写起来简洁，但要注意栈溢出问题。比如求斐波那契数列，如果直接用递归，会有大量的重复计算。这时候可以用记忆化搜索或者动态规划来优化，把中间结果存起来，避免重复计算。

说到树，二叉树是基础。前序、中序、后序遍历要熟练掌握，既要用递归实现，也要会用非递归实现。特别是二叉搜索树，它的中序遍历是有序的，这个特性在很多场景下都很有用。比如我们要找第k小的元素，利用二叉搜索树的特性就能很快找到。

红黑树是面试中的重点也是难点。它是自平衡的二叉搜索树，通过旋转和变色来保持平衡。虽然原理比较复杂，但咱们至少要知道它的五个特性：节点是红或黑；根节点是黑；叶子节点是黑；红色节点的子节点必须是黑；从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。HashMap在JDK8之后就是用红黑树来优化哈希冲突的。

图算法在实际开发中也经常用到，比如社交网络中的好友推荐，路径规划中的最短路径等。图的遍历主要有深度优先和广度优先两种。深度优先适合找所有解的情况，广度优先适合找最短路径。Dijkstra算法求单源最短路径要重点掌握，它的思想是贪心，每次选择距离起点最近的点进行松弛操作。

最后说说算法复杂度分析。时间复杂度反映的是算法执行时间随数据规模增长的趋势，空间复杂度反映的是算法需要的存储空间。咱们要会分析各种算法的最好、最坏、平均情况复杂度，这对选择合适的算法很重要。

其实数据结构和算法这东西，光看理论是不够的，得多写代码。建议大家可以刷刷LeetCode，从简单题开始，逐步提升。在解题的过程中，不仅要写出代码，还要分析时间复杂度和空间复杂度，思考有没有更优的解法。坚持下去，你会发现自己的编程内功在不知不觉中就提升了。