Java資料結構與演算法：面試實戰解析

掌握資料結構和演算法是 Java 開發面試必備技能。本文解析了 Java 常見資料結構（陣列、鍊錶、堆疊、佇列）和演算法（排序演算法、搜尋演算法），並提供實戰案例：從陣列中找出兩個和為指定目標值的數字。

Java 資料結構與演算法：面試實戰解析

掌握資料結構與演算法是Java 開發人員面試時的必備技能。本文透過清晰簡單的語言，提供了 Java 中常見資料結構和演算法的深入解析，並提供了實戰案例，幫助您在面試中脫穎而出。

資料結構

• 陣列： 有序的元素集合，使用索引存取。可在 O(1) 時間內隨機存取元素。

  int[] arr = new int[10];
  arr[0] = 5;
  System.out.println(arr[0]); // 输出：5

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• 鍊錶： 由節點組成的集合，每個節點包含資料和指向下一個節點的參考。提供 O(1) 的插入和刪除，但查找需要 O(n) 時間。

  LinkedList<String> list = new LinkedList<>();
  list.add("元素 1");
  list.add("元素 2");
  System.out.println(list.get(0)); // 输出：元素 1

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• 堆疊： 遵循後進先出 (LIFO) 原理的資料結構。 push() 和 pop() 操作分別在 O(1) 時間內新增和移除元素。

  Stack<Integer> stack = new Stack<>();
  stack.push(10);
  stack.push(20);
  System.out.println(stack.pop()); // 输出：20

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• 佇列： 遵循先進先出 (FIFO) 原理。 enqueue() 和 dequeue() 操作分別在 O(1) 時間內新增和移除元素。

  Queue<String> queue = new LinkedList<>();
  queue.add("元素 1");
  queue.add("元素 2");
  System.out.println(queue.remove()); // 输出：元素 1

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演算法

• #排序演算法：

  • 快速排序： 使用分而治之，在O(n log n) 平均時間內排序資料。
  • 歸併排序： 另一個分而治之演算法，在 O(n log n) 時間內排序資料。

• 搜尋演算法：

  • #二分搜尋： 適用於已排序數組，在O (log n) 時間內找出元素。
  • 深度優先搜尋 (DFS)： 透過深度優先方式遍歷圖或樹。

實戰案例：

#場景： 從陣列中找出兩個和指定目標值的數字。

程式碼：

public static int[] findTwoSum(int[] nums, int target) {
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            int sum = nums[i] + nums[j];
            if (sum == target) {
                return new int[] {i, j};
            }
        }
    }

    return null; // 未找到
}

透過清晰簡潔的程式碼範例和實戰案例，本文為您提供了對 Java 中資料結構和演算法的全面理解。熟練這些概念可以大大提升您在技術面試中的表現。

以上是Java資料結構與演算法：面試實戰解析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！