12.2在找工作面试的时候,面试官常常会要求应聘者现场在纸上写一些算法程序。这样可以考察应聘者对数据结构和基本算法的熟练程度。本节我们就选取一些面试程序题中的典型代表加以讲解,让读者能够对这类算法题有一个初步的了解。 12.2.1遍历一次求取单链表的中间点【问题描述】如何在遍历一次的条件下,求出链表的中间结点。 【分析】单链表是简单、基础的一类数据结构,由于它简单的结构,相对容易的实现代码,以及灵活的应用模式,成了面试考题的宠儿。链表是一种相对动态的数据结构,可随时向链表中添加结点(只要有足够的内存),添加结点时,需要为新结点分配内存,然后调整指针的指向来确保新结点被连接到链表中。由于链表中的内存不是一次性分配的,我们无法保证链表和数组一样是连续的。因此如果想在链表中找到它的第i个结点,就必须从头结点开始,沿着指向下一个结点的指针遍历链表。本题要求我们在不知道链表长度的情况下,找出链表的中间结点。其实,单链表是线性数据结构,我们可以把它当成一条直线,想象一下我们中学时所做过的一些物理题,经常会让我们去计算一条路的中点,那我们用的是什么方法呢?一般我们会设定两辆汽车,一辆快车,一辆慢车,其中快车的速度是慢车的两倍,这样两辆车同时从起点出发,当快车到达终点时,慢车正好到达这条路的中心点。同样的,我们在这道题中,引入两个指针,一个快指针,一个慢指针,快指针的移动速度是慢指针的两倍,快指针每次移动两个结点,慢指针每次移动一个结点,这样,当快指针到达单链表末尾的时候,慢指针刚好到达链表的中间结点。按照这个思路,我们的实现代码如下:图12-2运行结果
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10.2 字符串算法
字符串处理是编程中常遇到的问题,字符串匹配在数据挖掘和搜索算法中应用广泛。以下介绍三种有效的字符串匹配算法:朴素字符串匹配算法、Rabin-Karp算法和Knuth-Morris-Pratt算法。
字符串匹配是查找字符串T中是否包含字符串P。我们把字符串T称为原字符串,把字符串P称为查找模式。假设T的长度为n,P的长度为m,很明显|m|≤|n|。如果我们在进行字符串匹配的时候存在一个整数s,0≤s≤n-m,使得P字符串在T中被找到,即P[1...m]=T[s+1...s+m],我们就称s为字符串P匹配查找过程的有效位移。从这个角度来看,字符串匹配的过程其实就是查找在字符串
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要是用邻接表,那就稍微麻烦点,但也不复杂。遍历i号顶点的链表,找找有没有j,有就是有边。链表查找这块得注意边界问题,别越界了,系统可不答应。
添加边操作就更常用了。矩阵结构里,改a[i][j]的值,加权图就直接赋个权重,简单粗暴。如果是无向图,记得顺带改下a[j][i]。邻接表就要在对应链表里加个结点,操作也不难,主要是清晰。
顺手推荐几个资源,还不错:
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线索二叉树的左指针指前驱、右指针指后继,这个规则挺好记。更有意思的是,它根据你选的遍历方式(前序、中序、后序),指向的结点也会跟着变,灵活性还不错。嗯,如果你对传统二叉树已经比较熟了,这玩意儿绝对值得你了解一下。
中序线索二叉树的场景其实蛮多,比如快速定位某个区块的前后结点,或者你在做一些需要频繁查询的树形数据展示,就挺适合。说白了,这是一种让遍历结果和树结构更贴合的
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混合固态结构的设计,结合了机械旋转和电子扫描,既稳定又抗干扰,不怕你环境复杂。点云密度高,实时性也不错,想搞三维建图的朋友用它就对了。
配置上也不难,接个以太网或者串口,设好波特率和数据格式,再装好驱动库和解析工具就能跑了。路径、库名这些,文档里写得还挺清楚。
实际用的时候,记得别让雷达视野被挡,数据得过一遍滤波,别啥都拿来用。定期做个雷达校准,能保持精度。还有啊,别拿它去高湿或者极端环境折腾。
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