互联网大厂ssp面经,数据结构part3

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1. 哈希表的原理是什么?如何解决哈希碰撞问题?

a. 原理:通过哈希函数将每个键映射到一个唯一的索引位置,然后将值存储在对应索引位置的存储桶中。
b. 关键:将不同的键映射到不同的索引位置,以实现快速的插入、查找和删除操作。理想情况下,每个键都能够被哈希函数均匀地映射到不同的索引位置,这样可以实现O(1)的平均时间复杂度。
c. 解决哈希碰撞问题的常用方法有以下几种:
i. 链地址法:在每个哈希桶中维护一个链表或其他数据结构,当发生碰撞时,将新的键值对添加到链表中。这样,每个索引位置上可以存储多个键值对。
ii. 开放寻址法:当发生碰撞时,通过一定的规则将新的键值对存储在其他可用的索引位置上,而不是存储在发生碰撞的位置。常用的开放寻址方法包括线性探测、二次探测和双重散列等。
iii. 拉链法和线性探测法的结合:有些哈希表实现会结合链地址法和开放寻址法,以兼具两者的优点,并减少其缺点。

2. 平衡二叉树和红黑树是什么?

a. 平衡二叉树是一种二叉搜索树,它的左子树和右子树的高度差不超过1。平衡二叉树的目的是保持树的高度相对较小,以提高查找、插入和删除操作的效率。
b. 红黑树是一种平衡二叉搜索树,具有以下性质:
i. 每个节点要么是红色,要么是黑色。
ii. 根节点是黑色。
iii. 所有叶子节点(NIL节点)都是黑色。
iv. 如果一个节点是红色,那么它的两个子节点都是黑色。
v. 对于每个节点,从该节点到其子孙叶子节点的所有路径上,包括该节点和叶子节点本身,黑色节点的数量都相同。

3. 哈夫曼树是什么?

a. 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,用于构建哈夫曼编码。哈夫曼编码是一种可变长度编码方式,用于对字符进行压缩和解压缩。
b. 在哈夫曼树中,每个叶子节点都代表一个字符,而非叶子节点则用于构建编码。树的构建过程是基于字符的频率或权重,频率较高的字符会被赋予较短的编码,从而实现压缩效果。

4. 哈夫曼树的构建过程

a. 将每个字符及其对应的频率作为一个节点。
b. 根据节点的频率构建一个最小堆(或最小优先队列),频率越低的节点优先级越高。
c. 从堆中选取频率最小的两个节点,将它们作为左右子节点创建一个新的父节点,父节点的频率为左右子节点的频率之和。
d. 将新创建的父节点插入到堆中。
e. 重复步骤3和4,直到堆中只剩下一个节点,即哈夫曼树的根节点。

5. 哈夫曼树常见的应用:

a. 文本文件压缩:通过构建哈夫曼树,可以将文本文件中的字符进行编码,并将其压缩成较小的文件大小。
b. 图像压缩:在图像压缩中,通过对像素值进行编码,可以减少图像文件的大小,从而节省存储空间和传输带宽。
c. 音频和视频压缩:通过对声音和视频数据进行编码,可以实现对音频和视频文件的压缩,以便在传输和存储中更有效地使用空间和带宽。
d. 应用场景主要是数据压缩和文件传输。通过使用哈夫曼编码,可以将常用字符用较短的编码表示,而将不常用字符用较长的编码表示。这样就可以减少数据的存储空间和传输带宽。

6. 拓扑排序是什么?它的应用场景是什么?

a. 拓扑排序是一种图算法,用于对有向无环图(DAG)进行排序。它将图中的节点按照一种特定的顺序进行排序,使得所有的有向边都从排在前面的节点指向排在后面的节点。换句话说,拓扑排序可以确定图中节点的一种线性顺序,使得所有的依赖关系都被满足。
b. 拓扑排序的应用场景很广泛,以下是一些常见的应用场景:
i. 任务调度:拓扑排序可以用于确定任务之间的依赖关系,根据依赖关系来制定任务的执行顺序。例如,在编译器中,源代码中的不同模块可能存在依赖关系,拓扑排序可以帮助确定编译的顺序。
ii. 课程安排:拓扑排序可以用于根据课程之间的先修关系来制定学习计划。学习某些课程可能需要先修其他课程,拓扑排序可以帮助学生确定合适的学习顺序。
iii. 依赖关系分析:拓扑排序可以用于分析软件或系统中的依赖关系,帮助确定组件或模块之间的依赖关系,以便进行模块化设计和系统优化。
iv. 任务执行顺序:在并行计算或多线程编程中,拓扑排序可以用于确定任务的执行顺序,以最大程度地提高并行性和效率。

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