十大数据结构和算法面试问题和答案

您可能经常想知道，您在数据结构面试中会遇到什么样的问题？ 在这些类型的讨论中，面试官不期望完美，也不想以任何方式误导你。 他们所做的只是在投资于您的工作之前确定您的知识。 因此，如果你准备充分，你会很容易给面试官留下深刻印象，并增加你被录用的机会。

算法和数据结构问题是几乎所有编程工作面试的重要组成部分，尤其是对于数据科学或基于 Java 的角色。 拥有数据结构和算法方面的扎实知识有助于使候选人脱颖而出。 以下是十大数据结构和算法面试问题，可帮助您完成即将到来的面试！

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1. 数据结构是什么意思？

数据结构是指数据的存储和组织方式。 它涉及操作存储数据以进行检索和访问的过程。 此外，数据结构通过建立其他关系和形成算法来定义不同的存储数据集如何相关。

2. 有哪些不同类型的数据结构？

以下是五种不同的数据结构子类型：

• 列表：这是与前面的项目甚至后面的数据项目相关联的几个相关事物的集合。
• 数组：这是一个不同值的集合，它们都是等价的。
• 记录：这个数据字段的集合，每个字段都有来自单个数据原型的数据。
• 树：这种类型的数据结构是有组织的，在这里，数据是在分层框架中结构化的。 此数据结构具有要插入、删除和修改的数据项的固定顺序。
• 表格：在这里，数据被保存为列和行。 这些类似于信息的更改或结果反映在整个表中的记录。

3. 线性数据结构是什么意思？ 列举几个相同的例子：

如果所有元素或基于数据的项目都按向上顺序或线性顺序构造，则可以将数据结构称为线性数据结构。 元素以非分层方法排列，因此每个数据原型都有前辈和后继者，除了序列中列出的第一个和最后一个数据。

线性数据结构的一些著名示例包括堆栈、数组、字符串、链表和队列。

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4. 举例说明如何主要使用数据结构？

数据结构主要用于理解操作系统、数值分析、人工智能处理、编译器设计、数据库管理、统计分析、图形和存储数据的模拟。

5. 文件结构与存储结构有何不同？

两者的主要区别在于可访问的内存区域。 存储结构是指计算机系统内存中的所有数据结构。 另一方面，文件结构是指辅助存储器中的存储结构。

6. 多维数组是什么意思？

多维数组具有多个维度。 这些是具有许多层的阵列。 二维或二维显示器是最常见的多维阵列。 二维数组也称为矩阵或具有列和行的表。 其他多维数组的结构也类似。

7. 二维数组的元素以什么方式存储在计算机的内存中？

二维数组的存储方式如下：

行主要顺序： - 在行主要顺序中，任何二维数组的所有行都以连续的方式排列在内存中。

列主要顺序：在列主要顺序中，二维数组的所有列都存储在同一级别的内存中。 与行顺序类似，第一列也完全保存到计算机的内存中，然后是第二列和后续列，直到最后一列完全保存。

8. 链表数据结构是什么意思？

这个问题是最常见的数据结构和算法面试问题之一。

链表数据结构是一种线性数据结构，具有数据的顺序排列，其中元素不在任何相邻的内存位置中结构化。 相反，这些元素通过指针链接以创建链。 每个元素都是一个单独的项目，称为节点。 这些节点中的每一个都有两个单独的项目：

• 关于下一个节点的数据字段。
• 链表的入口点称为头。
• 如果这样的列表为空，则数据结构的头部用作空引用。

链表是一种动态数据结构。 在这里，节点的数量不是固定的，这个列表也可以根据需要缩小或增长。

9. 链表是线性的还是非线性的数据结构？

数据链表在数据结构中被认为是线性的和非线性的。 但是，这也取决于它们用于哪个应用程序。 如果用于访问策略，链表被认为是线性数据结构。 如果用于简单的数据存储，它们被视为非线性数据结构。

10. 在多维数组上使用链表的主要好处是什么？

这是另一个常见的算法和数据结构面试问题！ 在多维数组上使用链表的主要优点是：

• 删除和插入

当使用链表数据结构时，插入和删除节点是一个更容易的过程。 这是因为，在链表中，我们只更新第一个节点的后续指针中存在的主地址。 另一方面，在多维数组中做同样的事情相对昂贵，因为所有新元素都需要一个单独的房间，甚至用于存储必须移动的现有元素。

• 数据的动态结构

由于链表结构是一种独特的数据结构，因此没有令人信服的理由给出底层大小。 它可以通过分配和释放内存在运行时开发和收缩。 在任何情况下，展品的大小都会受到限制，因为组件的数量是静态存放在主存储器中的。

• 内存没有浪费

因为链表的大小可以根据需要缩小或增长，所以不会浪费内存。 此外，在链表中，内存会在需要时分配，从而最大限度地减少内存浪费。 但是，对于多维数组，存在大量内存浪费。

• 执行

链表中的数据结构（例如队列或堆栈）很容易使用链表而不是数组来实现。

底线

这些数据结构面试问题一定能让你深入了解面试可能会问你的问题类型。 上面提到的许多数据将面试问题作为面试中的必经项目。 因此，请务必复习您的数据结构和算法知识。 如果您对这些基本数据结构以及如何从数组或链表访问数据元素有全面的了解，那么您就可以开始了！

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