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数据结构和算法面试题目汇总

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简介：
本资料汇集了各类常见数据结构与算法面试题，旨在帮助求职者准备技术面试，提升编程能力。 数据结构指的是“一组数据的存储方式”，算法则是操作这些数据的一组方法。数据结构是为了更好地服务于算法而存在的，同时算法需要在特定的数据结构上进行操作才能实现其功能。 最常用的一些数据结构包括：数组、链表、栈、队列、散列表（哈希表）、二叉树、堆、跳表、图和Tire树等；相应的常见算法有递归算法、排序算法（如快速排序，冒泡排序等）、二分查找法、搜索算法（广度优先搜索与深度优先搜索）, 哈希算法, 贪心算法, 分治策略, 回溯方法以及动态规划和字符串匹配技术。

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  • 数据结构和算法面试题目汇总
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    本资料汇集了各类常见数据结构与算法面试题，旨在帮助求职者准备技术面试，提升编程能力。 数据结构指的是“一组数据的存储方式”，算法则是操作这些数据的一组方法。数据结构是为了更好地服务于算法而存在的，同时算法需要在特定的数据结构上进行操作才能实现其功能。 最常用的一些数据结构包括：数组、链表、栈、队列、散列表（哈希表）、二叉树、堆、跳表、图和Tire树等；相应的常见算法有递归算法、排序算法（如快速排序，冒泡排序等）、二分查找法、搜索算法（广度优先搜索与深度优先搜索）, 哈希算法, 贪心算法, 分治策略, 回溯方法以及动态规划和字符串匹配技术。
     
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    《数据结构和算法面试题目》是一本专注于帮助程序员准备技术面试的资源书，包含丰富的例题与解答，涵盖各种常见数据结构和算法问题。 数据结构与算法面试题的PDF文档提供了丰富的练习题目，帮助读者准备相关技术面试。
     
  • 常用数据结构和算法笔试面试题目大全
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    本书汇集了各类常见数据结构与算法相关的经典面试题，旨在帮助读者深入理解并掌握数据结构和算法的核心知识，提高编程能力和求职竞争力。 本人花了几个月时间，在多个优秀博客上总结整理而成的内容，希望对大家有所帮助。
     
  • 2021年数据结构与算法面试题目
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    本资源汇集了2021年度热门的数据结构与算法面试题，旨在帮助求职者全面准备相关技术问题，提升编程能力。 2021年最新整合的数据结构与算法面试题集共有100多页文档，内容详细全面地涵盖了不同编程语言所需的算法知识点。需要这份资料的小伙伴可以获取使用。
     
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    本资料汇集了历年数据结构考研真题，内容覆盖广泛、题目类型多样，适合备考学生深入理解和掌握数据结构知识。 全国所有高校的数据结构考研试题共有1800道题，涵盖了从90年代至今的题目。
     
  • C++与C语言基础知识强化及经典面试题、数据结构和算法题目汇总
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    本课程专注于加强学员在C++与C语言的基础知识掌握，并提供经典的编程面试问题以及丰富的数据结构和算法题目练习。 C++ 和 C 语言的基础知识点强化，以及相关经典面试题、数据结构和算法知识及相关面试题汇总。具体内容可以参考相关的文章总结。
     
  • 考研数据结构与算法题目汇总36页（893+408）
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    本资料汇集了针对计算机专业硕士入学考试的数据结构与算法经典题型，共涵盖36页内容，适合备考893和408科目考生使用。 计算机专业考研（如408）的学生可以使用数据结构算法题的顺序总结以及LeetCode上的常见题型进行复习。这些资源对于解决较难的自命题题目也有参考价值，例如北京工业大学893自命题中的问题。
     
  • 2020年大数据面试题目汇总
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    本资料汇集了2020年度大数据领域热门面试题，涵盖数据结构、算法优化及Hadoop等核心知识点，旨在帮助求职者全面准备技术面试。 经过半个多月的面试经历，我总结了一些成果。这段时间里，我参加了多家不同公司的面试，并从中得出一些心得。由于经验尚浅，其中可能有不足之处，请多包涵。
     
  • C++数据结构常见笔试和面试题目
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    本书针对C++程序员常见的数据结构相关笔试及面试题进行详细解析与代码示例，帮助读者掌握常用数据结构并提高解题技巧。 ACM程序设计导引及在线实践；程序员代码面试指南-第八章数组和矩阵；程序员代码面试指南-第三章二叉树；程序员代码面试指南-第四章递归和动态规划；软件技术基础：离散数学、数据结构、C.编程实训 .来可伟.文字版
     
  • 数据结构和算法总结.zip
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    本资料包含了对数据结构与算法核心概念的全面总结，包括但不限于数组、链表、树、图等基本数据结构及排序、查找等相关算法。适合编程学习者参考使用。 学习算法与数据结构对于理解程序的内部工作原理至关重要，并能帮助开发人员编写出高效、稳定且易于维护的软件系统。其中，逻辑结构描述了数据元素之间的关系类型，例如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树和堆）以及图结构等；存储结构则具体说明了这些数据在计算机中的物理实现方式。 算法设计涉及将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令集。有效的算法必须满足输入与输出明确，有穷性，确定性和可行性四大特性。常见的算法分类包括排序（如冒泡排序、快速排序和归并排序）、查找（如顺序查找、二分查找及哈希查找）以及图论问题解决方法等。 此外，针对每种数据结构定义了基本操作集，比如插入、删除、更新与遍历，并对其时间复杂度和空间复杂度进行了分析。通过对算法进行数学化的时间和空间效率评估，可以更好地理解它们在实际应用场景中的表现情况。