トップ10のデータ構造とアルゴリズムインタビューの質問と回答
公開: 2022-06-16データ構造面接ではどのような質問に直面するのでしょうか。 この種のディスカッションでは、インタビュアーは完璧を期待したり、誤解を招いたりしたくありません。 彼らがすることは、彼らがあなたの雇用に投資する前にあなたの知識を確かめることだけです。 したがって、準備が整っていれば、インタビュアーに簡単に感銘を与え、採用される可能性を高めることができます。
アルゴリズムとデータ構造の質問は、ほぼすべてのプログラミングジョブ、特にデータサイエンスまたはJavaベースの役割の面接の重要な部分です。 データ構造とアルゴリズムに関する十分な知識を持っていると、候補者が群衆を凌駕するのに役立ちます。 これが、今後の面接を釘付けにするのに役立つ、データ構造とアルゴリズムの面接に関する上位10の質問です。
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1.データ構造とはどういう意味ですか?
データ構造とは、データがどのように保存および編成されるかを指します。 これには、保存されたデータを操作して取得およびアクセスするプロセスが含まれます。 さらに、データ構造は、他の関係を確立し、アルゴリズムを形成することによって、保存されたデータのさまざまなセットがどのように関連するかを定義します。
2.さまざまなタイプのデータ構造は何ですか?
以下は、データ構造の5つの異なるサブタイプです。
- リスト:これは、前のアイテムまたは次のデータアイテムにリンクされているいくつかの関連するもののコレクションです。
- 配列:これは、すべて同等のさまざまな値のコレクションです。
- レコード:このデータフィールドのコレクション。各フィールドには、単一のデータプロトタイプからのデータが含まれています。
- ツリー:このタイプのデータ構造は編成されており、ここでは、データは階層フレームワークで構造化されています。 このデータ構造には、挿入、削除、および変更されるデータ項目の固定順序があります。
- テーブル:ここでは、データは列と行として保存されます。 これらは、情報の変更または結果がテーブル全体に反映されるレコードに似ています。
3.線形データ構造とはどういう意味ですか? 同じ例をいくつか挙げてください。
すべての要素またはデータベースの項目が上向きの順序または線形の順序で構造化されている場合、データ構造は線形と呼ばれます。 要素は非階層的な方法で配置されているため、シーケンスにリストされている最初と最後のデータを除いて、すべてのデータプロトタイプに先行データと後続データがあります。
線形データ構造の有名な例には、スタック、配列、文字列、リンクリスト、キューなどがあります。
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4.データ構造を主に使用する方法の例を挙げてください。
データ構造は主に、オペレーティングシステムの理解、数値分析、AI処理、コンパイラの設計、データベース管理、統計分析、グラフィックス、および保存されたデータのシミュレーションで使用されます。
5.ファイル構造はストレージ構造とどのように異なりますか?
2つの主な違いは、アクセス可能なメモリ領域にあります。 ストレージ構造とは、コンピュータシステムのメモリ内のすべてのデータ構造を意味します。 一方、ファイル構造とは、補助記憶装置の記憶構造を指します。
6.多次元配列とはどういう意味ですか?
多次元配列には複数の次元があります。 これらは、多数のレイヤーを持つアレイです。 2次元または2Dディスプレイは、最も一般的に発生する多次元配列です。 2D配列は、列と行を持つ行列またはテーブルとも呼ばれます。 他の多次元配列も同様に構造化されています。
7. 2D配列の要素はどのようにコンピュータのメモリに保存されますか?
2D配列は、次の方法で格納されます。
行の主な順序:-行の主な順序では、任意の2D配列のすべての行が連続した方法でメモリに配置されます。
列の主な順序:列の主な順序では、2D配列のすべての列が同じレベルのメモリに格納されます。 行の順序と同様に、最初の列も完全にコンピュータのメモリに保存され、最後の列が完全に保存されるまで2番目以降の列が続きます。
8.リンクリストのデータ構造とはどういう意味ですか?
この質問は、最もよく聞かれるデータ構造とアルゴリズムのインタビューの質問の1つです。
リンクリストのデータ構造は、要素が隣接するメモリ位置で構造化されていない、データが順番に配置された線形データ構造です。 代わりに、これらの要素はポインターによってリンクされてチェーンを作成します。 各要素は、ノードと呼ばれる個別のアイテムです。 これらの各ノードには、2つの個別の項目があります。
- 次のノードに関するデータフィールド。
- リンクリストのエントリポイントはヘッドと呼ばれます。
- このようなリストが空の場合、データ構造の先頭はnull参照として機能します。
リンクリストは動的なデータ構造です。 ここでは、ノードの数は固定されておらず、このリストもオンデマンドで縮小または拡大できます。
9.リンクリストは、データ構造として線形または非線形と見なされますか?
データのリンクリストは、データ構造では線形と非線形の両方と見なされます。 ただし、これは、それらが使用されるアプリケーションにも依存します。 アクセス戦略に使用される場合、リンクリストは線形データ構造と見なされます。 単純なデータストレージに使用される場合、それらは非線形データ構造と見なされます。
10.多次元配列よりもリンクリストを使用する主な利点は何ですか?
これは、アルゴリズムとデータ構造に関するもう1つのよくある質問です。 多次元配列よりもリンクリストを使用する主な利点は次のとおりです。
- 削除と挿入
リンクリストデータ構造を使用する場合、ノードの挿入と削除ははるかに簡単なプロセスです。 これは、リンクリストでは、最初のノードの後続のポインタにあるメインアドレスのみを更新するためです。 一方、多次元配列で同じことを行うには、すべての新しい要素と、シフトする必要がある既存の要素を格納するために別の部屋が必要になるため、比較的コストがかかります。
- データの動的構造
リンクリスト構造は一意のデータ構造であるため、基になるサイズを指定する理由はありません。 メモリを分散および割り当て解除することにより、実行時に開発および縮小できます。 いずれの場合も、コンポーネントの数がプライマリメモリに静的に格納されるため、展示ではサイズが制限されます。
- メモリは無駄になりません
リンクリストのサイズは必要に応じて縮小または拡大できるため、メモリが無駄になることはありません。 また、リンクリストでは、必要に応じてメモリが割り当てられるため、メモリの浪費が最小限に抑えられます。 ただし、多次元配列の場合、メモリが大幅に浪費されます。
- 実装
キューやスタックなどのリンクリストのデータ構造は、配列ではなくリンクリストを使用して簡単に実装できます。
結論
これらのデータ構造面接の質問は、面接があなたに尋ねることができる質問のタイプへの洞察をあなたに与えたに違いありません。 上記のデータの多くは、面接の質問を面接の確実なエントリとして構成しています。 したがって、データ構造とアルゴリズムの知識をブラッシュアップするようにしてください。 これらの基本的なデータ構造と、配列またはリンクリストからデータ要素にアクセスする方法を包括的に理解している場合は、これで問題ありません。
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データ構造とアルゴリズムの知識が必要な仕事はどれですか?
ソフトウェアエンジニアリング、クラウドアーキテクト、ソーシャルメディアマーケティングの専門家などの仕事には、データ構造とアルゴリズムの知識が必要です。
データ構造とアルゴリズムに使用される最適な言語はどれですか?
ほとんどの競技プログラマーは、DSAベースのジョブに最も適した言語としてC++を使用しています。
データ構造の再帰とはどういう意味ですか?
再帰は、特定の問題を解決するためにデータ関数が間接的または直接的に自分自身を呼び出すプロセスです。 例:「最寄りのガソリンポンプに行くにはどうすればよいですか?」 この再帰プロセスを実行する関数は、再帰関数と呼ばれます。 指示を与える、何かをするためのステップの説明など、再帰的アルゴリズムを使用して簡単に解決できる特定の問題がいくつかあります。