中高级Java面试题解析,剑指BATJ,提前祝大家程序员节快乐

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 本站小福利 点我获取阿里云优惠券为什么大多数程序员相进BAT工作?在中国互联网技术发展过程中,BAT带给我们程序员太多的回忆,20年发展过程中,他们各自形成自己的的体系和战略规划,掌握着中国互联网信息技术,很多新技术都是BAT创新,然后提供技术支持给我们普通的开发者,这就是程序员进入BAT工作最有力的说服力。

本站小福利 点我获取阿里云优惠券

为什么大多数程序员相进BAT工作?

在中国互联网技术发展过程中,BAT带给我们程序员太多的回忆,20年发展过程中,他们各自形成自己的的体系和战略规划,掌握着中国互联网信息技术,很多新技术都是BAT创新,然后提供技术支持给我们普通的开发者,这就是程序员进入BAT工作最有力的说服力。

第一题:二叉搜索树与双向链表
输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。

解题思路
由于 BST 的特性,采用中序遍历正好符合排序
要考虑 root 节点要与 左节点的最大值连接,与右节点的最小值连接
增加一个已排序链表的指针,指向最后一个已排序节点
public TreeNode Convert(TreeNode pRootOfTree) {

if (pRootOfTree == null) {
    return null;
}
TreeNode[] nodeList = {new TreeNode(-1)

}
;
ConvertToLink(pRootOfTree, nodeList);
TreeNode cursor = pRootOfTree;
while (cursor.left != null) {

cursor = cursor.left;

}
cursor.right.left = null;
return cursor.right;
}
private void ConvertToLink(TreeNode root, TreeNode[] nodeList) {
if (root == null) {

return;

}
ConvertToLink(root.left, nodeList);
root.left = nodeList[0];
nodeList[0].right = root;
nodeList[0] = root;
ConvertToLink(root.right, nodeList);
}
第二题:合并两个排序的链表
输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。

解题思路
双指针指向两个链表
循环选取最小值,加入结果集
public ListNode Merge(ListNode list1, ListNode list2) {

ListNode head = new ListNode(-1);
ListNode cursor = head;
while (list1 != null || list2 != null) {
    if (list1 == null) {
        while (list2 != null) {
            cursor.next = list2;
            cursor = cursor.next;
            list2 = list2.next;
        }
        continue;
    }
    if (list2 == null) {
        while (list1 != null) {
            cursor.next = list1;
            cursor = cursor.next;
            list1 = list1.next;
        }
        continue;
    }
    if (list1.val < list2.val) {
        cursor.next = list1;
        cursor = cursor.next;
        list1 = list1.next;
    } else {
        cursor.next = list2;
        cursor = cursor.next;
        list2 = list2.next;
    }
}
return head.next;

}
第三题:树的子结构
输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A的子结构。(ps:我们约定空树不是任意一个树的子结构)

解题思路
遍历查找相等根节点
通过递归查找当前根节点下是否包含子树 root2
public Boolean HasSubtree(TreeNode root1, TreeNode root2) {

if (root2 == null) {
    return false;
}
LinkedList<TreeNode> pipeline = new LinkedList<>();
pipeline.addLast(root1);
while (!pipeline.isEmpty()) {
    TreeNode node = pipeline.pop();
    if (node == null) {
        continue;
    }
    pipeline.addLast(node.left);
    pipeline.addLast(node.right);
    if (node.val == root2.val && isSub(node, root2)) {
        return true;
    }
}
return false;

}
private Boolean isSub(TreeNode root1, TreeNode root2) {

if (root1 == null && root2 == null) {
    return true;
}
if (root1 == null) {
    return false;
}
if (root2 == null) {
    return true;
}
if (root1.val == root2.val) {
    return isSub(root1.left, root2.left) && isSub(root1.right, root2.right);
} else {
    return false;
}

}
第四题:二叉树的镜像
操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像。

输入描述:

二叉树的镜像定义:源二叉树

        8
       /  \
      6   10
     / \  / \
    5  7 9 11
    镜像二叉树
        8
       /  \
      10   6
     / \  / \
    11 9 7  5

解题思路
从上到下进行左右节点交换
public void Mirror(TreeNode root) {

if (root == null) return;
TreeNode temp = root.left;
root.left = root.right;
root.right = temp;
Mirror(root.left);
Mirror(root.right);

}
第五题:顺时针打印矩阵
输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字,例如,如果输入如下4 X 4矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.

解题思路
通过4个指针,表示可打印区域,并对区域进行收缩
非 n*n 的矩阵,对于剩余非 4 边遍历的元素,要考虑边界
public ArrayList printMatrix(int[][] matrix) {

ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
if (matrix.length == 0) {
    return res;
}
if (matrix.length == 1) {
    for (int i : matrix[0]) {
        res.add(i);
    }
    return res;
}
int top = 0, bottom = matrix.length - 1, left = 0, right = matrix[0].length - 1;
for (; left <= right && top <= bottom; ) {
    if (top == bottom) {
        for (int i = left; i <= right; i++) {
            res.add(matrix[top][i]);
        }
        break;
    }
    if (left == right) {
        for (int i = top; i <= bottom; i++) {
            res.add(matrix[i][left]);
        }
        break;
    }
    for (int p = left; p <= right; p++) {
        res.add(matrix[top][p]);
    }
    top++;
    for (int p = top; p <= bottom; p++) {
        res.add(matrix[p][right]);
    }
    right--;
    for (int p = right; p >= left; p--) {
        res.add(matrix[bottom][p]);
    }
    bottom--;
    for (int p = bottom; p >= top; p--) {
        res.add(matrix[p][left]);
    }
    left++;
}
return res;

}
第六题:包含min函数的栈
定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的 min 函数(时间复杂度应为O(1))。

解题思路
通过增加最小栈来记录当前最小节点
private LinkedList stack = new LinkedList<>();
private LinkedList min = new LinkedList<>();
public void push(int node) {

stack.addLast(node);
if (min.isEmpty()) {
    min.addLast(node);
    return;
}
if (node < min.peekLast()) {
    min.addLast(node);
} else {
    min.addLast(min.peekLast());
}

}
public void pop() {

if (stack.isEmpty()) {
    return;
}
stack.removeLast();
min.removeLast();

}
public int top() {

if (stack.peekLast() == null) {
    return 0;
}
return stack.peekLast();

}
public int min() {

if (min.peekLast() == null) {
    return 0;
}
return min.peekLast();

}
第七题:栈的压入、弹出序列
输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的)

解题思路
通过 Stack 进行模拟 push,当 pop 的节点等于 Stack 的 top 节点时,pop Stack
最后如果 Stack 剩余数据,则判定为 false
public Boolean IsPopOrder(int[] pushA, int[] popA) {

if (pushA.length != popA.length) {
    return false;
}
if (pushA.length == 0) {
    return false;
}
LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();
int j = 0;
for (int value : pushA) {
    stack.addLast(value);
    while (stack.peekLast() != null && popA[j] == stack.getLast()) {
        j++;
        stack.removeLast();
    }
}
return stack.isEmpty();

}
第八题:从上往下打印二叉树
从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印。

解题思路
层次遍历,通过队列进行辅助遍历
public ArrayList PrintFromTopToBottom(TreeNode root) {

ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
LinkedList<TreeNode> nodeQueue = new LinkedList<>();
if (root == null) {
    return res;
}
nodeQueue.addLast(root);
while (!nodeQueue.isEmpty()) {
    TreeNode node = nodeQueue.pollFirst();
    if (node == null) {
        continue;
    }
    nodeQueue.addLast(node.left);
    nodeQueue.addLast(node.right);
    res.add(node.val);
}
return res;

}
第九题:二叉搜索树的后序遍历序列
输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出 Yes ,否则输出 No 。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

解题思路
后序遍历中,最后一个节点为 root 节点
由于 BST 的左子树都小于 root,右子树都大于 root,那么可以判定该节点是否为 BST
依次类推,通过递归方式,再判定左右子树
public Boolean VerifySquenceOfBST(int[] sequence) {

if (sequence.length == 0) {
    return false;
}
if (sequence.length == 1) {
    return true;
}
return isBST(sequence, 0, sequence.length - 1);

}
private Boolean isBST(int[] sequence, int start, int end) {

if (start < 0 || end < 0 || start >= end) {
    return true;
}
int rootV = sequence[end];
int rightIndex = -1, rightV = Integer.MIN_VALUE;
for (int i = start; i < end; i++) {
    if (rightV == Integer.MIN_VALUE && sequence[i] > rootV) {
        rightV = sequence[i];
        rightIndex = i;
        continue;
    }
    if (rightV != Integer.MIN_VALUE && sequence[i] < rootV) {
        return false;
    }
}
return isBST(sequence, start, rightIndex - 1) && isBST(sequence, rightIndex, end - 1);

}
第十题:二叉树中和为某一值的路径
输入一颗二叉树的跟节点和一个整数,打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。(注意: 在返回值的 list 中,数组长度大的数组靠前)

解题思路
将走过的路径记录下来,当走过路径总和 = target 并且当前节点是叶子节点时,该路径符合要求
通过递归遍历所有可能的路径
public ArrayList> FindPath(TreeNode root, int target) {

ArrayList<ArrayList<Integer>> res = new ArrayList<>();
FindPath(res, new LinkedList<>(), root, 0, target);
res.sort(Comparator.comparingint(list -> -list.size()));
return res;

}
private void FindPath(ArrayList> res,

              LinkedList<Integer> path,
              TreeNode node,
              int pathSum,
              int target) {
if (node == null) {
    return;
}
if (pathSum > target) {
    return;
}
if (pathSum + node.val == target && node.right == null && node.left == null) {
    ArrayList<Integer> resPath = new ArrayList<>(path);
    resPath.add(node.val);
    res.add(resPath);
    return;
}
path.addLast(node.val);
if (node.left != null) {
    FindPath(res, path, node.left, pathSum + node.val, target);
}
if (node.right != null) {
    FindPath(res, path, node.right, pathSum + node.val, target);
}
path.removeLast();

}
第十一题:复杂链表的复制
输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的 head 。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

解题思路
复制每个节点,如:复制节点 A 得到 A1 ,将 A1 插入节点 A 后面
遍历链表,并将 A1->random = A->random->next;
将链表拆分成原链表和复制后的链表
public RandomListNode Clone(RandomListNode pHead) {

if (pHead == null) {
    return null;
}
RandomListNode cursor = pHead;
while (cursor != null) {
    RandomListNode copyNode = new RandomListNode(cursor.label);
    RandomListNode nextNode = cursor.next;
    cursor.next = copyNode;
    copyNode.next = nextNode;
    cursor = nextNode;
}
cursor = pHead;
while (cursor != null) {
    RandomListNode copyNode = cursor.next;
    if (cursor.random == null) {
        cursor = copyNode.next;
        continue;
    }
    copyNode.random = cursor.random.next;
    cursor = copyNode.next;
}
RandomListNode copyHead = pHead.next;
cursor = pHead;
while (cursor.next != null) {
    RandomListNode copyNode = cursor.next;
    cursor.next = copyNode.next;
    cursor = copyNode;
}
return copyHead;

}
第十二题:字符串的排列
输入一个字符串,按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。

输入描述:输入一个字符串,长度不超过9(可能有字符重复),字符只包括大小写字母。

解题思路
将字符串划分为两个部分,第一个字符以及后面的其他字符
将第一个字符和后面所有字符进行交换
对于 abc 这个字符串,计算出的排列顺序为:

abc
acb
bac
bca
cba
cab
代码:

public ArrayList Permutation(String str) {

Set<String> res = new HashSet<>();
if (str == null || str.length() == 0) {
    return new ArrayList<>();
}
Permutation(res, str.toCharArray(), 0);
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(res);
list.sort(String::compareTo);
return list;

}
private void Permutation(Set res, char[] chars, int start) {

if (start == chars.length) {
    res.add(new String(chars));
    return;
}
for (int i = start; i < chars.length; i++) {
    swap(chars, start, i);
    Permutation(res, chars, start + 1);
    swap(chars, start, i);
}

}
private void swap(char[] chars, int i, int j) {

char temp = chars[i];
chars[i] = chars[j];
chars[j] = temp;

}
第十三题:数组中出现次数超过一半的数字
数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次,超过数组长度的一半,因此输出 2 。如果不存在则输出 0。

解题思路
由于数组的特性,在排序数组中,超过半数的数字一定包含中位数
通过 partition 方法,借用快排的思想,随机选取一个 key,将数组中小于 key 的移动到 key 的左侧,数组中大于 key 的移动到 key 的右侧
最终找到中位数的下标,还需要检查中位数是否超过半数
public int MoreThanHalfNum_Solution(int[] array) {

int start = 0, end = array.length - 1;
int mid = array.length / 2;
int index = partition(array, start, end);
if (index == mid) {
    return array[index];
}
while (index != mid && start <= end) {
    if (index > mid) {
        end = index - 1;
        index = partition(array, start, end);
    } else {
        start = index + 1;
        index = partition(array, start, end);
    }
}
if (checkIsHalf(array, index)) return array[index];
return 0;

}
private Boolean checkIsHalf(int[] array, int index) {

if (index < 0) {
    return false;
}
int count = 0;
for (int i : array) {
    if (array[index] == i) {
        count++;
    }
}
return count > array.length / 2;

}
private int partition(int[] array, int start, int end) {

if (start >= array.length || start < 0
        || end >= array.length || end < 0) {
    return -1;
}
int key = array[start];
int left = start, right = end;
while (left < right) {
    while (left < right && array[right] >= key) {
        right--;
    }
    if (left < right) {
        array[left] = array[right];
        left++;
    }
    while (left < right && array[left] <= key) {
        left++;
    }
    if (left < right) {
        array[right] = array[left];
        right--;
    }
}
array[left] = key;
return left;

}
第十四题:最小的K个数
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。

解题思路

  1. Partition
    该算法基于 Partition

public ArrayList GetLeastNumbers_Solution_Partition(int[] input, int k) {

ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
if (k > input.length || k < 1) {
    return res;
}
int start = 0, end = input.length - 1;
int index = partition(input, start, end);
while (index != k - 1) {
    if (index > k - 1) {
        end = index - 1;
        index = partition(input, start, end);
    } else {
        start = index + 1;
        index = partition(input, start, end);
    }
}
for (int i = 0; i < input.length && i < k; i++) {
    res.add(input[i]);
}
return res;

}
private int partition(int[] nums, int start, int end) {

int left = start, right = end;
int key = nums[left];
while (left < right) {
    while (left < right && nums[right] > key) {
        right--;
    }
    if (left < right) {
        nums[left] = nums[right];
        left++;
    }
    while (left < right && nums[left] <= key) {
        left++;
    }
    if (left < right) {
        nums[right] = nums[left];
        right++;
    }
}
nums[left] = key;
return left;

}

  1. 小根堆算法
    该算法基于小根堆,适合海量数据,时间复杂度为:n*logk

public ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k) {

ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
if (k > input.length||k==0) {
    return res;
}
for (int i = input.length - 1; i >= 0; i--) {
    minHeap(input, 0, i);
    swap(input, 0, i);
    res.add(input[i]);
    if (res.size() == k) break;
}
return res;

}
private void minHeap(int[] heap, int start, int end) {

if (start == end) {
    return;
}
int childLeft = start * 2 + 1;
int childRight = childLeft + 1;
if (childLeft <= end) {
    minHeap(heap, childLeft, end);
    if (heap[childLeft] < heap[start]) {
        swap(heap, start, childLeft);
    }
}
if (childRight <= end) {
    minHeap(heap, childRight, end);
    if (heap[childRight] < heap[start]) {
        swap(heap, start, childRight);
    }
}

}
private void swap(int[] nums, int a, int b) {

int t = nums[a];
nums[a] = nums[b];
nums[b] = t;

}
第十五题:连续子数组的最大和
例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组,返回它的最大连续子序列的和,你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)

解题思路
通过动态规划计算最大和,

$$ f(i) $$

定义为以第

$$ i $$

个数字结尾的子数组的最大和,那么

$$ max(f(i)) $$

就有以下公式:

$$ max(f(i))=begin{cases} num[i] & i=0 or f(i)<0\ num[i]+f(i) & ine0 and f(i)>0 end{ cases } $$

public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {

if (array == null || array.length == 0) {
    return 0;
}
int max = array[0];
int sum = 0;
for (int a : array) {
    if (sum + a > a) {
        sum += a;
    } else {
        sum = a;
    }
    if (sum > max) {
        max = sum;
    }
}
return max;

}

我的官网
在这里插入图片描述
我的官网http://guan2ye.com

我的CSDN地址http://blog.csdn.net/chenjianandiyi

我的简书地址http://www.jianshu.com/u/9b5d1921ce34

我的githubhttps://github.com/javanan

我的码云地址https://gitee.com/jamen/

阿里云优惠券https://promotion.aliyun.com/ntms/yunparter/invite.html?userCode=vf2b5zld

相关文章
|
2天前
|
Java
轻松上手Java字节码编辑:IDEA插件VisualClassBytes全方位解析
本插件VisualClassBytes可修改class字节码,包括class信息、字段信息、内部类,常量池和方法等。
25 6
|
3天前
|
存储 算法 Java
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?
本文详解自旋锁的概念、优缺点、使用场景及Java实现。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?
|
1天前
|
程序员
中国程序员的挑战与困境:行业现状深度解析
在中国,程序员作为技术行业的中坚力量,他们面临的挑战和困境值得关注。这些挑战不仅影响着程序员的个人发展,也关系到整个技术行业的进步。本文将探讨中国程序员面临的一些主要问题,并分析这些问题背后的原因,同时探讨可能的解决方案。
8 1
|
2天前
|
Java 编译器 数据库连接
Java中的异常处理机制深度解析####
本文深入探讨了Java编程语言中异常处理机制的核心原理、类型及其最佳实践,旨在帮助开发者更好地理解和应用这一关键特性。通过实例分析,揭示了try-catch-finally结构的重要性,以及如何利用自定义异常提升代码的健壮性和可读性。文章还讨论了异常处理在大型项目中的最佳实践,为提高软件质量提供指导。 ####
|
4天前
|
存储 缓存 Java
大厂面试必看!Java基本数据类型和包装类的那些坑
本文介绍了Java中的基本数据类型和包装类,包括整数类型、浮点数类型、字符类型和布尔类型。详细讲解了每种类型的特性和应用场景,并探讨了包装类的引入原因、装箱与拆箱机制以及缓存机制。最后总结了面试中常见的相关考点,帮助读者更好地理解和应对面试中的问题。
22 4
|
5天前
|
存储 Java 程序员
Java基础的灵魂——Object类方法详解(社招面试不踩坑)
本文介绍了Java中`Object`类的几个重要方法,包括`toString`、`equals`、`hashCode`、`finalize`、`clone`、`getClass`、`notify`和`wait`。这些方法是面试中的常考点,掌握它们有助于理解Java对象的行为和实现多线程编程。作者通过具体示例和应用场景,详细解析了每个方法的作用和重写技巧,帮助读者更好地应对面试和技术开发。
34 4
|
6天前
|
存储 分布式计算 Java
存算分离与计算向数据移动:深度解析与Java实现
【11月更文挑战第10天】随着大数据时代的到来,数据量的激增给传统的数据处理架构带来了巨大的挑战。传统的“存算一体”架构,即计算资源与存储资源紧密耦合,在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。为了应对这些挑战,存算分离(Disaggregated Storage and Compute Architecture)和计算向数据移动(Compute Moves to Data)两种架构应运而生,成为大数据处理领域的热门技术。
23 2
|
5天前
|
存储 Java 开发者
Java中的集合框架深入解析
【10月更文挑战第32天】本文旨在为读者揭开Java集合框架的神秘面纱,通过深入浅出的方式介绍其内部结构与运作机制。我们将从集合框架的设计哲学出发,探讨其如何影响我们的编程实践,并配以代码示例,展示如何在真实场景中应用这些知识。无论你是Java新手还是资深开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和实用技巧。
7 0
|
3天前
|
安全 Java 测试技术
Java并行流陷阱:为什么指定线程池可能是个坏主意
本文探讨了Java并行流的使用陷阱,尤其是指定线程池的问题。文章分析了并行流的设计思想,指出了指定线程池的弊端,并提供了使用CompletableFuture等替代方案。同时,介绍了Parallel Collector库在处理阻塞任务时的优势和特点。
|
12天前
|
安全 Java
java 中 i++ 到底是否线程安全?
本文通过实例探讨了 `i++` 在多线程环境下的线程安全性问题。首先,使用 100 个线程分别执行 10000 次 `i++` 操作,发现最终结果小于预期的 1000000,证明 `i++` 是线程不安全的。接着,介绍了两种解决方法:使用 `synchronized` 关键字加锁和使用 `AtomicInteger` 类。其中,`AtomicInteger` 通过 `CAS` 操作实现了高效的线程安全。最后,通过分析字节码和源码,解释了 `i++` 为何线程不安全以及 `AtomicInteger` 如何保证线程安全。
java 中 i++ 到底是否线程安全?

推荐镜像

更多