算法面试题集锦

最新推荐文章于 2024-12-26 21:43:36 发布
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本文介绍了 优快云 博客中的主要技术分类及其下属的众多技术标签，覆盖从前端到后端、移动开发到游戏开发等多个领域，为读者提供了一个全面的技术知识导航。
http://blog.youkuaiyun.com/sunmenggmail/article/category/1085765
Python面试常见算法题集锦
SDCOPY的博客
07-06 2188
Python面试常见算法题集锦(递归部分) 1.用python写一个简单的递归函数 递归函数 : 自己调用自己的函数是递归函数 递:去 归:回 触发回的过程有2个条件: 回到上一层函数调用的位置 (1) 当前这层空间函数全部执行结束的时候,触底反弹,触发回的过程 (2) 遇到return 返回值, 直接返回到上一层空间 (3) 递归:去的过程:就是不停的开辟空间,在回的时候,不停的释放空间,递归函数就是不停的开辟和释放空间的过程回过程:1.最后一层空间所有代码执行完毕,会触发回的过程,或者遇到return
40道JAVA经典算法面试题（答案）
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04-01 1万+
现在是3月份，也是每年开年企业公司招聘的高峰期，同时有许多的朋友也出来找工作。现在的招聘他们有时会给你出一套面试题或者智力测试题，也有的直接让你上机操作，写一段程序。算法的计算不乏出现，基于这个原因我自己搜集了一些算法上的题型。希望对于大家有所帮助。 【程序1】 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ 1.程序分析： 兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21…. publ...
算法面试题汇总
学Java，找哪吒
08-23 1万+
大家好，我是哪吒，一个热爱编码的Java工程师，本着“欲速则不达，欲达则欲速”的学习态度，在程序猿这条不归路上不断成长，所谓成长，不过是用时间慢慢擦亮你的眼睛，少时看重的，年长后却视若鸿毛，少时看轻的，年长后却视若泰山，成长之路，亦是渐渐放下执念，内心归于平静的旅程。 也许，我们永远都不会知道自己能走到何方，遇见何人，最后会变成什么样的人，但一定要记住，能让自己登高的，永远不是别人的肩膀，而是挑灯夜战的自己，人生的道路刚刚启程，当你累了倦了也不要迷茫，回头看一看，你早已不再是那个年少轻狂的少年。 .
最常见算法面试题
u010006156的博客
05-29 3358
文章目录 前言 一、算法好处 二、算法基础 三、五大算法思想 四、高频面试算法题 1.链表反转 2.环形链表 3.大数相加 4.冒泡排序优化 5.LRU实现 前言 算法题是现在面试必考题，作者通过最近面试复盘并总结一下相关的算法题，会持续更新。 一、算法好处 算法学习不仅仅是应付面试，更重要是思维得到了提升，特别是逻辑推理能力，在遇到大流量等业务场景下都需要用算法的思维做设计和优化，还有就是极限的压榨硬件的性能等等。 ps：千万别把学习算法当成应付面试，这样的心态很难学好算法。 二、算法基
Java面试：算法常用面试题汇总
m0_67537062的博客
04-16 3715
二分法查找（Binary Search）也称折半查找，是指当每次查询时，将数据分为前后两部分，再用中值和待搜索的值进行比较，如果搜索的值大于中值，则使用同样的方式（二分法）向后搜索，反之则向前搜索，直到搜索结束为止。二分法使用的时候需要注意：二分法只适用于有序的数据，也就是说，数据必须是从小到大，或是从大到小排序的。解释// 二分法查找System.out.println("元素第一次出现的位置（从0开始）：" + binaryResult);/**
java算法面试题_Java算法面试题汇总
weixin_29051245的博客
02-12 3458
原标题：Java算法面试题汇总 1. 字符串如果IDE没有代码自动补全功能，所以你应该记住下面的这些方法。toCharArray() // 获得字符串对应的char数组Arrays.sort() // 数组排序Arrays.toString(char[] a) // 数组转成字符串charAt(int x) // 获得某个索引处的字符length() // 字符串长度length // 数组大小2...
Java 常见面试算法题汇总与解析
qq_36534560的博客
12-26 1621
算法题是程序员面试中常见的一部分，也是提升编程能力的核心手段。本文将汇总一些 Java 中常见的算法题，并提供详细的解析和实现代码，帮助开发者更好地理解和掌握算法。
29道面试基础算法题，试试看会不会
Android茶话会
05-25 1万+
本文主要整理了一些面试常见的算法题，涵盖 数组、字符串、哈希表、链表、二叉树。
C#经典算法面试题
黑夜中的潜行者
12-04 5312
C#经典算法面试题； 1.使用递归算法来实现计算1+2+3+4+…+100的结果； 2.实现一个冒泡排序算法(升序)； 3.实现一个方法，对于输入的任意字符串，统计出其中每一种字符出现的次数； 4.实现一个将字符串转换为整数的方法，不要使用int.Parse、int.TryParse、Convert.ToInt32等任何类库方法； 5.一列数的规则如下 : 1 、 1 、 2 、 3 、 5 、 8 、 13 、 21 、 34...... 求第 30 位数是多少， 用递归算法实现；
【史上最全】算法面试题集锦.pdf
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根据提供的文件内容，以下是对文件中提及的算法面试题目的详细知识点解析： 1. 把二元查找树转变成排序的双向链表 知识点：二元查找树、双向链表、树的遍历与转换 对于二元查找树（BST）而言，中序遍历（左-根-右）...
算法笔试题：（Python实现）—— 算法面试题汇总
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算法笔试题：（Python实现）—— 算法面试题汇总算法笔试题：（Python实现）—— 算法面试题汇总开始之前Python实现只出现一次的数字多数元素搜索二维矩阵 II合并两个有序数组鸡蛋掉落字符串Python实现验证回文串...
22道数据结构算法面试题.zip_22道数据结构算法面试题_算法面试题
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这份"22道数据结构算法面试题.zip"压缩包文件显然旨在帮助求职者准备这些关键的面试环节。以下是对这些可能面试题目的详细解读，以及相关的知识点。 1. **链表操作**：链表是一种线性数据结构，它通过节点间的指针...
算法面试题100道for阿里、百度、腾讯、京东、美团、今日头条.pdf
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本书《算法面试题100道for阿里、百度、腾讯、京东、美团、今日头条.pdf》是一份面向希望进入中国顶尖互联网公司（如阿里、百度、腾讯、京东、美团、今日头条等）工作，尤其是软件开发岗位的求职者，所准备的面试材料...
算法面试题总结.pdf
10-10
作为一名准备进入该领域或者寻求提升的工程师，掌握算法面试题的解法是必须的。本文总结了五道常见的算法面试题，并对每一道题目进行了详细解答和分析，旨在帮助大家深入理解算法设计的基本原理和方法。 首先，将...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
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中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
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水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
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算法面试题集锦：高频挑战与解答
本资源是一份精心准备的算法面试题大全，旨在帮助面试者在面试前充分了解和准备常见的编程问题。它包含了两部分示例代码，分别展示了解决不同问题的方法。 首先，我们来看第一个Java程序，名为`Mymethod1`。这段...
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