深信服面试常见算法题整理笔记

news2025/1/18 18:46:53

⭐️我叫恒心，一名喜欢书写博客的研究生在读生。

原创不易~转载麻烦注明出处，并告知作者，谢谢！！！

这是一篇近期会不断更新的博客欧~~~ 有什么问题的小伙伴 欢迎留言提问欧。

在这里插入图片描述

文章目录

    • 1 反转链表
    • 2 排序
    • 3 设计LRU缓存结构
    • 4 最小K个数
    • 5 求二叉树的层次遍历
    • 6 **NC33** **合并两个排序的链表**
    • 7 **用两个栈实现队列**
    • 8 跳台阶
    • 9 求连续子数组的最大和
    • 10 判断一个链表是否有环
    • 11 删除链表倒数第K个节点(已经考了)
    • 12 大小端
    • 13 二叉树公共祖先
    • 14 二叉搜素树的公共祖先
    • 15 **字符串出现次数的TopK问题**
    • 16 加起来和位目标值的组合(二)
    • 17 连续子数组的最大乘积
    • 18 设计一个循环数组

1 反转链表

class Solution {
public:
    ListNode* ReverseList(ListNode* pHead) {
        ListNode* newHead = nullptr;
        while(pHead){
            ListNode* nex = pHead->next;
            pHead->next = newHead;
            newHead = pHead;
            pHead = nex;
        }
        return newHead;
    }
}

递归的形式

class Solution {
  public:
    ListNode* ReverseListCore(ListNode* node) {
        if (node == nullptr || node->next == nullptr) return node;
        ListNode* nexHead = node->next;
        ListNode* newHead = ReverseListCore(nexHead);
        nexHead->next = node;
        node->next = nullptr;
        return newHead;
    }

    ListNode* ReverseList(ListNode* pHead) {
        return  ReverseListCore(pHead);
    }
};

2 排序

堆排序

class Solution {
public:
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
     * 将给定数组排序
     * @param arr int整型vector 待排序的数组
     * @return int整型vector
     */
    void quickSort(vector<int>& num, int begin, int end){
        if(begin > end) return ;
        int low = begin;
        int high = end;
        int key = num[begin];
        while(low < high){
            // 跟右边进行比较
            while(low < high && key <= num[high]){
                high--;
            }
            if(low < high) num[low++] = num[high];
            while(low < high && key >= num[low]){
                low++;
            }
            if(low < high) num[high--] = num[low];
        }
        num[low] = key;
        quickSort(num, begin, low-1);
        quickSort(num, low+1, end);
    }
    
    void heapfy(vector<int>& arr, int i, int n){
        if(i >= n) return ;
        int c1 = 2*i + 1;
        int c2 = 2*i + 2;
        int max = i;
        if(c1 < n && (arr[c1] > arr[max])) max = c1;
        if(c2 < n && (arr[c2] > arr[max])) max = c2;
        if(max != i){
            swap(arr[max],arr[i]);
            heapfy(arr,max,n);
        }
    }
    
    void build_heap(vector<int>& arr, int n){
        int parent = (n-2) / 2;
        for(int i = parent; i>=0; --i){
            heapfy(arr,i,n);
        }
    }
    
    void heapSort(vector<int>& arr){
        int n = arr.size();
        build_heap(arr,n);
        for(int i = n-1; i >=0; --i){
            cout<<arr[0]<<endl;
            swap(arr[0],arr[i]);
            heapfy(arr,0,i);
        }
        
    }
    
    vector<int> MySort(vector<int>& arr) {
        // write code here
        // 快速排序
        int n = arr.size();
        //quickSort(arr,0,n-1);
        heapSort(arr);
        return arr;
    }
};

3 设计LRU缓存结构

#include<iostream>
#include<unordered_map> 
#include<algorithm>
using namespace std;

//这里放你的代码
struct DKLinkNode{
    int key,value;
    DKLinkNode* next;
    DKLinkNode* pre;
    DKLinkNode():key(0),value(0),pre(nullptr),next(nullptr){}
    DKLinkNode(int _key, int _val):key(_key),value(_val),pre(nullptr),next(nullptr){}
};

class LRUCache {
private:
    // 借助哈希表来查询存储的位置，key value(链表节点)
    unordered_map<int, DKLinkNode*> cache;
    int capacity;
    int size;
    DKLinkNode* head;
    DKLinkNode* tail;
public:
    LRUCache(int _capacity):capacity(_capacity),size(0) {
        // 创建头尾 伪节点 便于定位
        head = new DKLinkNode();
        tail = new DKLinkNode();
        head->next = tail;
        tail->pre = head;
    }
    
    ~LRUCache(){
    	if(head != nullptr){
    		delete head;
    		head = nullptr;
		}
		if(tail != nullptr){
			delete tail;
			tail = nullptr;
		}
		for(auto& c : cache){
			if(c.second != nullptr){
				delete c.second;
				c.second = nullptr;
			}
		}
	}
    
    int get(int key) {
        // 如果双向链表中没有这个节点则直接返回
        if(!cache.count(key)){return -1;}
        // 如果有节点 则通过哈希表获取这个节点的地址，将这个节点移到前面
        DKLinkNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        // 如果哈希表查找不到这个key 则插入新的值到哈希表中
            // 将新的值插入双向链表的头部
        if(!cache.count(key)){
            DKLinkNode* node = new DKLinkNode(key, value);
            cache[key] = node;
            addHeadNode(node);
            ++size;
            // 如果当前的容量大于缓存的最大容量，则移除某段节点
            if(size > capacity){
                DKLinkNode* rNode = removeTail();
                cache.erase(rNode->key);
                delete rNode;
                --size;
            }
        }else{
            // 如果查找得到key，则将该节点移动到头部
            DKLinkNode* moveNode = cache[key];
            // 更新当前key对应的value 并移动链表
            moveNode->value = value;
            moveToHead(moveNode);
        }
    }

    void addHeadNode(DKLinkNode* node){
        node->pre = head;
        node->next = head->next;
        head->next->pre = node;
        head->next  = node;
    }

    void removeNode(DKLinkNode* rNode){
        rNode->pre->next = rNode->next;
        rNode->next->pre = rNode->pre;
    }

    DKLinkNode* removeTail(){
        DKLinkNode* rNode = tail->pre;
        removeNode(rNode);
        return rNode; 
    }

    void moveToHead(DKLinkNode* node){
        // 删除当前节点
        removeNode(node);
        // 在头结点处添加进去
        addHeadNode(node);
    }
};

int main(){
	LRUCache* cache = new LRUCache(2);
	cache->put(1, 1);
	cache->put(2, 2);
	int res = cache->get(1);       // 返回  1
	cout<<res<<endl;
	cache->put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
	res = cache->get(2);       // 返回 -1 (未找到)
	cache->put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
	res = cache->get(1);       // 返回 -1 (未找到)
	cout<<res<<endl;
	res = cache->get(3);       // 返回  3
	cout<<res<<endl;
	res = cache->get(4);       // 返回  4
	cout<<res<<endl;
	return 0;
}

4 最小K个数

class Solution {
public:
    vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
        vector<int> res;
        if(input.size() == 0 || k == 0) return res;
        // 利用最小堆来做。
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap;
        for(auto num : input){
            minHeap.push(num);
        }
        while(k--){
            res.push_back(minHeap.top());
            minHeap.pop();
        }
        return res;
    }
};

最小k个数 应该用大根堆来做

class Solution {
public:
    vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
        vector<int> ret;
        if (k==0 || k > input.size()) return ret;
        priority_queue<int, vector<int>> pq;
        for (const int val : input) {
            if (pq.size() < k) {
                pq.push(val);
            }
            else {
                if (val < pq.top()) {
                    pq.pop();
                    pq.push(val);
                }

            }
        }

        while (!pq.empty()) {
            ret.push_back(pq.top());
            pq.pop();
        }
        return ret;
    }
};

5 求二叉树的层次遍历

/**
 * struct TreeNode {
 *  int val;
 *  struct TreeNode *left;
 *  struct TreeNode *right;
 * };
 */

class Solution {
  public:
    /**
     *
     * @param root TreeNode类
     * @return int整型vector<vector<>>
     */
    vector<vector<int> > levelOrder(TreeNode* root) {
        // write code here
        vector<vector<int>> res;
        if (root == nullptr) return res;
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        while (!q.empty()) {
            int q_size = q.size();
            vector<int> temp;
            while (q_size--) {
                TreeNode* node = q.front();
                temp.push_back(node->val);
                q.pop();
                if (node->left) q.push(node->left);
                if (node->right) q.push(node->right);
            }
            res.push_back(temp);
        }
        return res;
    }
};

6 NC33 合并两个排序的链表

class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        if(l1 == nullptr) return l2;
        if(l2 == nullptr) return l1;
        ListNode* dummy = new ListNode(0);
        ListNode* cur = dummy;
        while(l1 && l2){
            if(l1->val <= l2->val){
                cur->next = l1;
                cur = l1;
                l1 = l1->next;
            }else if(l1->val > l2->val){
                cur->next = l2;
                cur = l2;
                l2 = l2->next;
            }
        }
        if(l1!=nullptr){
            cur->next = l1;
        }else if(l2 != nullptr){
            cur->next = l2;
        }
        return dummy->next;
    }
};

7 用两个栈实现队列

class Solution
{
public:
    void push(int node) {
        stack1.push(node);
    }

    int pop() {
        // 借助辅助栈完成 
        while(!stack1.empty()){
            stack2.push(stack1.top());
            stack1.pop();
        }
        int val = stack2.top();
        stack2.pop();
        while(!stack2.empty()){
            stack1.push(stack2.top());
            stack2.pop();
        }
        return val;
    }

private:
    stack<int> stack1;
    stack<int> stack2; // 辅助栈
};

8 跳台阶

class Solution {
public:
    int jumpFloor(int n) {
      // 跳台阶的动态规划
        vector<int> dp(n+1,0);
        dp[0] = 1;
        for(int i = 1; i <= n; ++i){
            for(int j = 1; j <=2; ++j){
                if(i - j >= 0) dp[i] += dp[i - j];
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

9 求连续子数组的最大和

时间复杂度 O(n)

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        // 动态规划 dp[i] 表示添加i个数组后 最大和
        if(array.size() == 1) return array[0];
        int res = array[0];
        int n = array.size();
        vector<int> dp(n+1,0);
        dp[0] = array[0];
        for(int i = 1; i < array.size(); ++i){
            dp[i] = max(dp[i-1]+array[i], array[i]);
            res = max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }
};

优化空间复杂度

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        int sum = 0;
        int maxVal = array[0];
        for(int i = 0; i < array.size(); ++i){
            sum = max(sum + array[i], array[i]);
            maxVal = max(sum, maxVal);
        }
        return maxVal;
    }
};

10 判断一个链表是否有环

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasCycle(ListNode *head) {
        // 特殊情况 当链表长度为空为1无环
        // 有环 必然会相遇
        // 无环 则必然会遇到空节点
        if(head == nullptr || head->next == nullptr){
            return false;
        }
        ListNode* fast = head->next;
        ListNode* slow = head;
        while(fast->next!=nullptr && fast->next->next!=nullptr){
            if(slow == fast){
                return true;
            }else{
                fast = fast->next->next;
                slow = slow->next;
            }
        }
        return false;
    }
};

11 删除链表倒数第K个节点(已经考了)

class Solution {
public:
    //求链表的长度
    int len(ListNode* head){
        int s=0;
        while(head!=NULL){
            s++;
            head=head->next;
        }
        return s;
    }
    ListNode* removeNthFromEnd(ListNode* head, int n) {
        ListNode* pre=head;
        int k=len(pre)-n;
        //要是之间是删除的是头节点 直接指针后移
        if(k==0){
            return head->next;
        }
        for(int i=0;i<k-1;i++){
            pre=pre->next;
        }
        //越过删除的结点
        pre->next=pre->next->next;
        return head;
    }
};

12 大小端

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
	union{
		int num;
		char lowC;
	}data;
	data.num = 1;
	if(data.lowC == 1){
		cout<<"small "<<endl;
	}else{
		cout<<"big "<<endl;
	}
	return 0;
}

13 二叉树公共祖先

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if (left != NULL && right != NULL) return root;

        if (left == NULL && right != NULL) return right;
        else if (left != NULL && right == NULL) return left;
        else  { //  (left == NULL && right == NULL)
            return NULL;
        }

    }
};

14 二叉搜素树的公共祖先

解题思路: 公共祖先必然是再左右节点之间 [p,q]

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root->val > p->val && root->val > q->val) {
            return lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        } else if (root->val < p->val && root->val < q->val) {
            return lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        } else return root;
    }
};

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        while(root) {
            if (root->val > p->val && root->val > q->val) {
                root = root->left;
            } else if (root->val < p->val && root->val < q->val) {
                root = root->right;
            } else return root;
        }
        return NULL;
    }
};

15 字符串出现次数的TopK问题

自定义小堆

struct cmp {
    bool operator() (pair<string, int> &p1, pair<string, int> &p2) {
        return p1.second > p2.second || (p1.second == p2.second && p1.first < p2.first); //出现次数较高或者出现次数相同字典序小的优先级高（堆顶的元素优先级最低）
    }
};
class Solution {
public:
    vector<vector<string> > topKstrings(vector<string>& strings, int k) {
        vector<vector<string> > res;
        unordered_map<string, int> umap; //用于统计字符串出现次数
        for(string &s: strings) umap[s]++; 
        priority_queue<pair<string, int>, vector<pair<string, int> >, cmp> pq; //自定义优先队列
        for(auto it = umap.begin(); it != umap.end(); it++) { //遍历无序map
            if(pq.size() < k) pq.emplace(pair<string, int> {it->first, it->second}); //当堆元素数小于k直接入堆
            else if(it->second > pq.top().second || (it->second == pq.top().second && it->first < pq.top().first)) { //否则判断是否能取出堆顶放入新元素
                pq.pop();
                pq.emplace(pair<string, int> {it->first, it->second});
            }
        }
        while(!pq.empty()) { //由优先级从小到大依次取出
            res.emplace_back(vector<string> {pq.top().first, to_string(pq.top().second)});
            pq.pop();
        }
        reverse(res.begin(), res.end()); //逆转使优先级从大到小
        return res; //返回结果
    }
};

16 加起来和位目标值的组合(二)

class Solution {
  public:
    void dfs(vector<int>& num, int target, vector<vector<int> >& res,
             vector<int>& tmp, int start) {
        if (target == 0) {
            res.push_back(tmp);
            return;
        }
        if (start >= num.size()) return;
        for (int i = start; i < num.size(); ++i) {
            if (i > start && num[i] == num[i - 1]) continue;
            // 剪枝
            //前面的排序就有意义了 这块要是剩余的num[i]的值已经大于target的大小 后面已经是无效搜索了
            if (num[i] <= target ) {
                tmp.push_back(num[i]);
                dfs(num, target - num[i], res, tmp,i + 1);
                tmp.pop_back();
            }
        }
    }

    vector<vector<int> > combinationSum2(vector<int>& num, int target) {
        vector<vector<int> > res;
        vector<int> tmp;
        if (num.empty()) return res;
        sort(num.begin(), num.end());
        dfs(num, target, res, tmp, 0);
        return res;
    }
};

17 连续子数组的最大乘积

class Solution {
public:
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
     * @param nums int整型vector
     * @return int整型
     */
    int maxProduct(vector<int>& nums) {
        vector<int> pos(nums); // 存储以nums[i] 结尾的最大乘积
        vector<int> neg(nums); // 存储以 nums[i] 结尾的最小乘积
        int result=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            pos[i]=max(nums[i],max(nums[i]*pos[i-1],nums[i]*neg[i-1]));
            neg[i]=min(nums[i],min(nums[i]*pos[i-1],nums[i]*neg[i-1]));
            result=max(result,pos[i]);
        }
        return result;
    }
};

18 设计一个循环数组

class MyCircularQueue {
private:
    int front;
    int tail;
    int capity;
    vector<int> element;
public:
    MyCircularQueue(int k) {
        this->capity = k + 1;
        front = tail = 0;
        this->element = vector<int>(capity);
    }
    
    bool enQueue(int value) {
        if(isFull()){
            return false;
        }
        element[tail] = value;
        tail = (tail + 1) % capity;
        return true;
    }
    
    bool deQueue() {
        if(isEmpty()){
            return false;
        }
        front = (front + 1) % capity;
        return true;
    }
    
    int Front() {
        if(isEmpty()){
            return -1;
        }
        return element[front];
    }
    
    int Rear() {
        if(isEmpty()){
            return -1;
        }
        return element[(tail -1 + capity) % capity];
    }
    
    bool isEmpty() {
        return front == tail;
    }
    
    bool isFull() {
        return front == (tail + 1) % capity;
    }
};

/**
 * Your MyCircularQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyCircularQueue* obj = new MyCircularQueue(k);
 * bool param_1 = obj->enQueue(value);
 * bool param_2 = obj->deQueue();
 * int param_3 = obj->Front();
 * int param_4 = obj->Rear();
 * bool param_5 = obj->isEmpty();
 * bool param_6 = obj->isFull();
 */

最后 🐶狗头保命

一名喜欢书写博客的研究生在读生

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