面试-8种常用数据结构总结

1976年，一个瑞士计算机科学家写一本书《Algorithms + Data Structures = Programs》。即：算法 + 数据结构 = 程序。40多年过去了，这个等式依然成立。

很多代码面试题都要求候选者深入理解数据结构，不管你来自大学计算机专业还是编程培训机构，也不管你有多少年编程经验。有时面试题会直接提到数据结构，比如“给我实现一个二叉树”，然而有时则不那么明显，比如“统计一下每个作者写的书的数量”。

什么是数据结构？

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。对于特定的数据结构(比如数组)，有些操作效率很高(读某个数组元素)，有些操作的效率很低(删除某个数组元素)。程序员的目标是为当前的问题选择最优的数据结构。

为什么我们需要数据结构？

数据是程序的核心要素，因此数据结构的价值不言而喻。无论你在写什么程序，你都需要与数据打交道，比如员工工资、股票价格、杂货清单或者电话本。在不同场景下，数据需要以特定的方式存储，我们有不同的数据结构可以满足我们的需求。

8种常用数据结构

数组
栈
队列
链表
图
树
前缀树
哈希表

1. 数组

数组(Array)大概是最简单，也是最常用的数据结构了。其他数据结构，比如栈和队列都是由数组衍生出来的。

下图展示了1个数组，它有4个元素：

每一个数组元素的位置由数字编号，称为下标或者索引(index)。大多数编程语言的数组第一个元素的下标是0。

根据维度区分，有2种不同的数组：

一维数组(如上图所示)
多维数组(数组的元素为数组)

数组的基本操作

Insert - 在某个索引处插入元素
Get - 读取某个索引处的元素
Delete - 删除某个索引处的元素
Size - 获取数组的长度

常见数组代码面试题

查找数组中第二小的元素
查找第一个没有重复的数组元素
合并2个排序好的数组
重新排列数组中的正数和负数

2. 栈

撤回，即Ctrl+Z，是我们最常见的操作之一，大多数应用都会支持这个功能。你知道它是怎么实现的吗？答案是这样的：把之前的应用状态(限制个数)保存到内存中，最近的状态放到第一个。这时，我们需要栈(stack)来实现这个功能。

栈中的元素采用LIFO (Last In First Out)，即后进先出。

下图的栈有3个元素，3在最上面，因此它会被第一个移除：

栈的基本操作

Push — 在栈的最上方插入元素
Pop — 返回栈最上方的元素，并将其删除
isEmpty — 查询栈是否为空
Top — 返回栈最上方的元素，并不删除

常见的栈代码面试题

使用栈计算后缀表达式
使用栈为栈中的元素排序
检查字符串中的括号是否匹配正确

内存中的堆栈和数据结构堆栈不是一个概念，可以说内存中的堆栈是真实存在的物理区，数据结构中的堆栈是抽象的数据存储结构。
1.内存中的堆栈1)寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制. 2)栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。） 3)堆：存放所有new出来的对象。 4)静态域：存放静态成员（static定义的） 5)常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static final）。 6)非RAM存储：硬盘等永久存储空间
内存空间在逻辑上分为三部分：代码区、静态数据区和动态数据区，动态数据区又分为栈区和堆区。
代码区：存储方法体的二进制代码。高级调度（作业调度）、中级调度（内存调度）、低级调度（进程调度）控制代码区执行代码的切换。
静态数据区：存储全局变量、静态变量、常量，常量包括final修饰的常量和String常量。系统自动分配和回收。
栈区：存储运行方法的形参、局部变量、返回值。由系统自动分配和回收。
例如 int method(int a){int b;}栈中存储参数a、局部变量b、返回值temp。
堆区：new一个对象的引用或地址存储在栈区，指向该对象存储在堆区中的真实数据。由程序员分配和回收（Java中由JVM虚拟机的垃圾回收机制自动回收）。
例如 Class Student{int num; int age;} main方法中Student stu = new Student()；分配堆区空间中存储的该对象的num、age，变量stu存储在栈中，里面的值是对应堆区空间的引用或地址。2.数据结构中的堆栈
栈：是一种连续存储的数据结构，特点是存储的数据先进后出。
堆：是一棵完全二叉树结构，特点是父节点的值大于（小于）两个子节点的值（分别称为大顶堆和小顶堆）。它常用于管理算法执行过程中的信息，应用场景包括堆排序，优先队列等。

3. 队列

队列(Queue)与栈类似，都是采用线性结构存储数据。它们的区别在于，栈采用LIFO方式，而队列采用先进先出，即FIFO(First in First Out)。

下图展示了一个队列，1是最上面的元素，它会被第一个移除：

队列的基本操作

Enqueue — 在队列末尾插入元素
Dequeue — 将队列第一个元素删除
isEmpty — 查询队列是否为空
Top — 返回队列的第一个元素

常见的队列代码面试题

使用队列实现栈
倒转队列的前K个元素
使用队列将1到n转换为二进制

4. 链表

链表(Linked List)也是线性结构，它与数组看起来非常像，但是它们的内存分配方式、内部结构和插入删除操作方式都不一样。

链表是一系列节点组成的链，每一个节点保存了数据以及指向下一个节点的指针。链表头指针指向第一个节点，如果链表为空，则头指针为空或者为null。

链表可以用来实现文件系统、哈希表和邻接表。

下图展示了一个链表，它有3个节点：

链表分为2种：

单向链表
双向链表

链表的基本操作

InsertAtEnd — 在链表结尾插入元素
InsertAtHead — 在链表开头插入元素
Delete — 删除链表的指定元素
DeleteAtHead — 删除链表第一个元素
Search — 在链表中查询指定元素
isEmpty — 查询链表是否为空

常见的队列代码面试题

倒转1个链表
检查链表中是否存在循环
返回链表倒数第N个元素
移除链表中的重复元素

5. 图

图(graph)由多个节点(vertex)构成，节点之间阔以互相连接组成一个网络。(x, y)表示一条边(edge)，它表示节点x与y相连。边可能会有权值(weight/cost)。

图分为两种:

无向图
有向图

在编程语言中，图有可能有以下两种形式表示：

邻接矩阵(Adjacency Matrix)
邻接表(Adjacency List)

遍历图有两周算法

广度优先搜索(Breadth First Search)
深度优先搜索(Depth First Search)

常见的图代码面试题

实现广度优先搜索
实现深度优先搜索
检查图是否为树
统计图中边的个数
使用Dijkstra算法查找两个节点之间的最短距离

6. 树

树(Tree)是一个分层的数据结构，由节点和连接节点的边组成。树是一种特殊的图，它与图最大的区别是没有循环。

树被广泛应用在人工智能和一些复杂算法中，用来提供高效的存储结构。

下图是一个简单的树以及与树相关的术语：

树有很多分类：

N叉树(N-ary Tree)
平衡树(Balanced Tree)
二叉树(Binary Tree)
二叉查找树(Binary Search Tree)
平衡二叉树(AVL Tree)
红黑树(Red Black Tree)
2-3树(2–3 Tree)

其中，二叉树和二叉查找树是最常用的树。

常见的树代码面试题

计算树的高度
查找二叉平衡树中第K大的元素
查找树中与根节点距离为k的节点
查找二叉树中某个节点所有祖先节点

7. 前缀树

前缀树(Prefix Trees或者Trie)与树类似，用于处理字符串相关的问题时非常高效。它可以实现快速检索，常用于字典中的单词查询，搜索引擎的自动补全甚至IP路由。

下图展示了“top”, “thus”和“their”三个单词在前缀树中如何存储的：

单词是按照字母从上往下存储，“p”, “s”和“r”节点分别表示“top”, “thus”和“their”的单词结尾。

常见的树代码面试题

统计前缀树表示的单词个数
使用前缀树为字符串数组排序

8. 哈希表

哈希(Hash)将某个对象变换为唯一标识符，该标识符通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。哈希可以用来实现各种数据结构，其中最常用的就是哈希表(hash table)。

哈希表通常由数组实现。

哈希表的性能取决于3个指标：

哈希函数
哈希表的大小
哈希冲突处理方式

下图展示了有数组实现的哈希表，数组的下标即为哈希值，由哈希函数计算，作为哈希表的键(key)，而数组中保存的数据即为值(value)：

常见的哈希表代码面试题

查找数组中对称的组合
确认某个数组的元素是否为另一个数组元素的子集
确认给定的数组是否互斥

参考

Fundebug博客 - Node.js面试题之2017
Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面试基础知识(一)
Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面试基础知识(二)
Fundebug博客 - 快速掌握JavaScript面试基础知识(三)
GeeksforGeeks

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