🔥 面试必备：高频算法题汇总「图文解析 + 教学视频 + 范例代码」之 二分 + 哈希表 + 堆 + 优先队列 部分！🔥
- 2019 年 10 月 15 日
- 筆記
本文将覆盖 二分 + 哈希表 + 堆 + 优先队列 方面的面试算法题，文中我将给出：
- 面试中的题目
- 解题的思路
- 特定问题的技巧和注意事项
- 考察的知识点及其概念
- 详细的代码和解析
在开始之前，我们先看下会有哪些重点内容：
现在就让我们开始吧！
二分
-
概念：
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 - 基本思路：
- 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较
- 如果两者相等，则查找成功
- 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表
- 如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表
- 否则进一步查找后一子表
- 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
二分搜索
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
示例 1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
技巧：
分析二分查找的一个技巧是：
- 不要出现 else，而是把所有情况用
if/else if写清楚 - 这样可以清楚地展现所有细节。
这里我们以递归和非递归方式，解决面试中的二分搜索题
递归
思路很简单：
- 判断起始点是否大于终止点
- 比较
nums[mid]与目标值大小 - 如果
nums[mid]大，说明目标值 target 在前面 - 反之如果
nums[mid]小，说明目标值 target 在前面后面 - 如果既不大也不小，说明相等，则返回
当前位置
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { return binarySearch(nums, 0, nums.length - 1, target); } private int binarySearch(int[] nums, int start, int end, int target) { if(start > end) { return -1; } int mid = (end + start) / 2; if(nums[mid] < target) { return binarySearch(nums, mid + 1, end, target); } if(nums[mid] > target) { return binarySearch(nums, start, mid - 1, target); } return mid; } }非递归
这个场景是最简单的:
- 搜索一个数
- 如果存在, 返回其索引
- 否则返回 -1
int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; // 注意减 1 int right = nums.length - 1; while(left <= right) { int mid = (right + left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if (nums[mid] < target) left = mid + 1; // 注意 else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; // 注意 } return -1; }相关视频
X的平方根
计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。
由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。
示例 2:
输入: 8
输出: 2
说明: 8 的平方根是 2.82842…,
由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。
解题思路
使用二分法搜索平方根的思想很简单：
- 就类似于小时候我们看的电视节目中的“猜价格”游戏
- 高了就往低了猜
- 低了就往高了猜
- 范围越来越小。
注：一个数的平方根最多不会超过它的一半，例如 8 的平方根，8 的一半是 4，如果这个数越大越是如此
注意：
对于判断条件：
- 比如说：我们很容易想当然觉得
mid == x / mid和mid * mid == x是等价的，实际却不然- 比如 mid = 2，x = 5
- 对于
mid == x / mid就是：2 == 2 返回 true - 而对于
mid * mid == x就是：4 == 5 返回 false
对于边界条件有个坑:
- 要注意此处耍了一下小技巧，在二分左值和右值相差为1的时候就停止查找；因为在这里，有个对中值取整数的操作，在取整后始终有
start==mid==end则会死循环。
取整操作的误差为1，故而在这里限制条件改成包含1在内的范围start + 1 < end ; 这里减一很精髓
public int sqrt(int x) { if (x < 0) { throw new IllegalArgumentException(); } else if (x <= 1) { return x; } int start = 1, end = x; // 直接对答案可能存在的区间进行二分 => 二分答案 while (start + 1 < end) { int mid = start + (end - start) / 2; if (mid == x / mid) { return mid; } else if (mid < x / mid) { start = mid; } else { end = mid; } } if (end > x / end) { return start; } return end; }哈希表
-
概念
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 -
数据结构
给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。
两数之和
给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。需要实现的函数 twoSum 需要返回这两个数的下标。
示例:
给定
nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为
nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回[0, 1]
解题思路
- 用一个
hashmap来记录 key记录target - numbers[i]的值，value记录numbers[i]的i的值- 如果碰到一个
numbers[j]在hashmap中存在 - 那么说明前面的某个
numbers[i]和numbers[j]的和为target - 那么当前的
i和j即为答案
public int[] twoSum(int[] numbers, int target) { HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < numbers.length; i++) { // 判断 map 中是否有需要该值的项 if (map.containsKey(numbers[i])) { return new int[]{map.get(numbers[i]), i}; } // 意思可理解为第 i 项，需要 target - numbers[i] map.put(target - numbers[i], i); } return new int[]{}; }连续数组
给一个二进制数组，找到 0 和 1 数量相等的子数组的最大长度
示例 2:
输入: [0,1,0]
输出: 2
说明: [0, 1] (或 [1, 0]) 是具有相同数量0和1的最长连续子数组。
步骤
-
使用一个数字
sum维护到i为止1的数量与0的数量的差值 -
在
loop i的同时维护sum并将其插入hashmap中 -
对于某一个sum值，若hashmap中已有这个值
-
则当前的
i与sum上一次出现的位置之间的序列0的数量与1的数量相同
public int findMaxLength(int[] nums) { Map<Integer, Integer> prefix = new HashMap<>(); int sum = 0; int max = 0; // 因为在开始时 0 、 1 的数量都为 0 ，所以必须先存 0 // 否则第一次为 0 的时候，<- i - prefix.get(sum) -> 找不到 prefix.get(0) prefix.put(0, -1); // 当第一个 0 1 数量相等的情况出现时，数组下标减去-1得到正确的长度 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int num = nums[i]; if (num == 0) { sum--; } else { sum++; } // 判断是否已存在 sum 值 // 存在则说明之前存过 if (prefix.containsKey(sum)) { // 只做判断，不做存储 max = Math.max(max, i - prefix.get(sum)); } else { prefix.put(sum, i); } } return max; }最长无重复字符的子串
给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
解题思路
用HashMap记录每一个字母出现的位置：
- 设定一个
左边界，到当前枚举到的位置之间的字符串为不含重复字符的子串。 - 若新碰到的字符的上一次的位置在左边界右边, 则需要向右移动左边界。
视频
public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) { return 0; } HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>(); int max = Integer.MIN_VALUE; // 计算无重复字符子串开始的位置 int start = -1; int current = 0; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (map.containsKey(s.charAt(i))) { int tmp = map.get(s.charAt(i)); // 上一次的位置在左边界右边, 则需要向右移动左边界 if (tmp >= start) { start = tmp; } } map.put(s.charAt(i), i); max = Math.max(max, i - start); } return max; }最多点在一条直线上
给出二维平面上的n个点，求最多有多少点在同一条直线上
首先点的定义如下
class Point { int x; int y; Point() { x = 0; y = 0; } Point(int a, int b) { x = a; y = b; } }示例 :
输入: [[1,1],[3,2],[5,3],[4,1],[2,3],[1,4]]
输出: 4
解释:
^
|
| o
| o o
| o
| o o
+——————->
0 1 2 3 4 5 6
解题思路
提示：我们会发现，其实只需要考虑当前点之后出现的点i + 1 .. N - 1即可，因为通过点 i-2 的直线已经在搜索点 i-2 的过程中考虑过了。
-
画一条通过点 i 和
之后出现的点的直线，在哈希表中存储这条边并计数为2= 当前这条直线上有两个点。 -
存储时，以斜率来区分线与线之间的关系
-
假设现在
i<i + k<i + l这三个点在同一条直线上，当画出一条通过 i 和 i+l 的直线会发现已经记录过了，因此对更新这条边对应的计数：count++。
通过 HashMap 记录下两个点之间的斜率相同出现的次数，注意考虑点重合的情况
public int maxPoints(int[][] points) { if (points == null) { return 0; } int max = 0; for (int i = 0; i < points.length; i++) { Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); int maxPoints = 0; int overlap = 0; for (int j = i + 1; j < points.length; j++) { int dy = points[i][1] - points[j][1]; int dx = points[i][0] - points[j][0]; // 两个点重合的情况记录下来 if (dy == 0 && dx == 0) { overlap++; continue; } // 防止 x 相同 y 不同，但 rate 都为 0 // 防止 y 相同 x 不同，但 rate 都为 0 // 以及超大数约等于 0 的情况：[[0,0],[94911151,94911150],[94911152,94911151]] String rate = ""; if(dy == 0) rate = "yy"; else if (dx == 0) rate = "xx"; else rate = ((dy * 1.0) / dx) + ""; map.put(rate, map.getOrDefault(rate, 0) + 1); maxPoints = Math.max(maxPoints, map.get(rate)); } max = Math.max(max, overlap + maxPoints + 1); } return max; }堆 / 优先队列
- 堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质：
- 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
- 堆总是一棵完全二叉树。
如下图这是一个最大堆，，因为每一个父节点的值都比其子节点要大。10 比 7 和 2 都大。7 比 5 和 1都大。
- 优先队列(priority queue)
优先队列是一种抽象数据类型，它是一种排序的机制，它有两个核心操作：找出键值最大(优先级最高)的元素、插入新的元素，效果就是他在维护一个动态的队列。可以收集一些元素，并快速取出键值最大的元素，对其操作后移出队列，然后再收集更多的元素，再处理当前键值最大的元素，如此这般。 - 例如，我们有一台能够运行多个程序的计算机。计算机通过给每个应用一个优先级属性，将应用根据优先级进行排列，计算机总是处理下一个优先级最高的元素。
前K大的数
PriorityQueue 优先队列：Java 的优先队列，保证了每次取最小元素
// 维护一个 PriorityQueue，以返回前K大的数 public int[] topk(int[] nums, int k) { int[] result = new int[k]; if (nums == null || nums.length < k) { return result; } Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); for (int num : nums) { pq.add(num); if (pq.size() > k) { // poll() 方法用于检索或获取和删除队列的第一个元素或队列头部的元素 pq.poll(); } } for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pq.poll(); } return result; }前K大的数II
实现一个数据结构，提供下面两个接口：
- add(number) 添加一个元素
- topk() 返回前K大的数
public class Solution { private int maxSize; private Queue<Integer> minheap; public Solution(int k) { minheap = new PriorityQueue<>(); maxSize = k; } public void add(int num) { if (minheap.size() < maxSize) { // add(E e)和offer(E e)的语义相同，都是向优先队列中插入元素 // 只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理不同 // 前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false minheap.offer(num); return; } if (num > minheap.peek()) { minheap.poll(); minheap.offer(num); } } public List<Integer> topk() { // 将队列中的数存到数组中 Iterator it = minheap.iterator(); List<Integer> result = new ArrayList<Integer>(); while (it.hasNext()) { result.add((Integer) it.next()); } // 调用数组排序法后返回 Collections.sort(result, Collections.reverseOrder()); return result; } }数组中的第K个最大元素
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
示例 2:
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
我的第一个想法：暴力法
public int findKthLargest(int[] nums, int k) { Queue<Integer> que = new PriorityQueue<>(); for(int num : nums) { if(que.size() < k) { que.offer(num); } else { if(que.peek() < num) { que.poll(); que.offer(num); } } } return que.peek(); }这里举个无关的算法：
使用快速排序，思路极其简单：
- 首先对数组进行快速排序
- 最后返回
第 k 个数即可
具体实现：
public int kthLargestElement(int k, int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0 || k < 1 || k > nums.length){ return -1; } return partition(nums, 0, nums.length - 1, nums.length - k); } private int partition(int[] nums, int start, int end, int k) { if (start >= end) { return nums[k]; } int left = start, right = end; int pivot = nums[(start + end) / 2]; while (left <= right) { while (left <= right && nums[left] < pivot) { left++; } while (left <= right && nums[right] > pivot) { right--; } if (left <= right) { swap(nums, left, right); left++; right--; } } if (k <= right) { return partition(nums, start, right, k); } if (k >= left) { return partition(nums, left, end, k); } return nums[k]; } private void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; }Attention
为了提高文章质量，防止冗长乏味
下一部分算法题
-
本片文章篇幅总结越长。我一直觉得，一片过长的文章，就像一场超长的 会议/课堂，体验很不好，所以打算再开一篇文章来总结其余的考点
-
在后续文章中，我将继续针对
链表栈队列堆动态规划矩阵位运算等近百种，面试高频算法题，及其图文解析 + 教学视频 + 范例代码，进行深入剖析有兴趣可以继续关注 _yuanhao 的编程世界
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每个人都要学的图片压缩终极奥义，有效解决 Android 程序 OOM
Android 让你的 Room 搭上 RxJava 的顺风车 从重复的代码中解脱出来
ViewModel 和 ViewModelProvider.Factory：ViewModel 的创建者
单例模式-全局可用的 context 对象，这一篇就够了
缩放手势 ScaleGestureDetector 源码解析，这一篇就够了
Android 属性动画框架 ObjectAnimator、ValueAnimator ，这一篇就够了
看完这篇再不会 View 的动画框架，我跪搓衣板
看完这篇还不会 GestureDetector 手势检测，我跪搓衣板！
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