前言：不管是遠(yuǎn)程的視頻面試，還是現(xiàn)場(chǎng)的面試，都有可能會(huì)有手撕代碼的環(huán)節(jié)，這也是很多童鞋包括我(雖然還沒(méi)遇到過(guò)..)都很頭疼的東西，可能是因?yàn)?IDE 自動(dòng)提示功能用慣了或是其他一些原因，總之讓我手寫代碼就是感覺(jué)很奇怪..但是我想的話，這應(yīng)該側(cè)重考察的是一些細(xì)節(jié)或者是習(xí)慣方面的一些東西，所以還是防患于未然吧，把一些可能手撕的代碼給準(zhǔn)備準(zhǔn)備，分享分享，希望可以得到各位的指正，然后能有一些討論，由于我字太丑就不上傳自己默寫的代碼了，但還是希望各位潦草寫一遍加深一下印象吧，以上；
Part 1.生產(chǎn)者-消費(fèi)者問(wèn)題
這絕對(duì)是屬于重點(diǎn)了，不管是考察對(duì)于該重要模型的理解還是考察代碼能力，這都是一道很好的考題，所以很有必要的，我們先來(lái)回顧一下什么是生產(chǎn)者-消費(fèi)者問(wèn)題；
問(wèn)題簡(jiǎn)單回顧
生產(chǎn)者消費(fèi)者問(wèn)題（英語(yǔ)：Producer-consumer problem），也稱有限緩沖問(wèn)題（英語(yǔ)：Bounded-buffer problem），是一個(gè)多線程同步問(wèn)題的經(jīng)典案例。該問(wèn)題描述了共享固定大小緩沖區(qū)的兩個(gè)線程——即所謂的“生產(chǎn)者”和“消費(fèi)者”——在實(shí)際運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)生的問(wèn)題。生產(chǎn)者的主要作用是生成一定量的數(shù)據(jù)放到緩沖區(qū)中，然后重復(fù)此過(guò)程。與此同時(shí)，消費(fèi)者也在緩沖區(qū)消耗這些數(shù)據(jù)。該問(wèn)題的關(guān)鍵就是要保證生產(chǎn)者不會(huì)在緩沖區(qū)滿時(shí)加入數(shù)據(jù)，消費(fèi)者也不會(huì)在緩沖區(qū)中空時(shí)消耗數(shù)據(jù)。(摘自維基百科：生產(chǎn)者消費(fèi)者問(wèn)題)
- 注意： 生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式中的內(nèi)存緩存區(qū)的主要功能是數(shù)據(jù)在多線程間的共享，此外，通過(guò)該緩沖區(qū)，可以緩解生產(chǎn)者和消費(fèi)者的性能差；
幾種實(shí)現(xiàn)方式
上面說(shuō)到該問(wèn)題的關(guān)鍵是：如何保證生產(chǎn)者不會(huì)在緩沖區(qū)滿時(shí)加入數(shù)據(jù)，消費(fèi)者也不會(huì)在緩沖區(qū)空時(shí)消耗數(shù)據(jù)；解決思路可以簡(jiǎn)單概括為：
- 生產(chǎn)者持續(xù)生產(chǎn)，直到緩沖區(qū)滿，滿時(shí)阻塞；緩沖區(qū)不滿后，繼續(xù)生產(chǎn)；
- 消費(fèi)者持續(xù)消費(fèi)，直到緩沖區(qū)空，空時(shí)阻塞；緩沖區(qū)不空后，繼續(xù)消費(fèi)；
- 生產(chǎn)者和消費(fèi)者都可以有多個(gè)；
那么在 Java 語(yǔ)言中，能達(dá)到上述要求的，自然而然的就會(huì)有如下的幾種寫法，但是問(wèn)題的核心都是能夠讓消費(fèi)者和生產(chǎn)者在各自滿足條件需要阻塞時(shí)能夠起到正確的作用：
-
wait()/notify()方式； -
await()/signal()方式； -
BlockingQueue阻塞隊(duì)列方式； -
PipedInputStream/PipedOutputStream方式；
手寫代碼，我們著重掌握上面對(duì)應(yīng)的第一種和第三種寫法就足夠了；
wait()/notify()方式實(shí)現(xiàn)
在手寫代碼之前，我們需要現(xiàn)在 IDE 上實(shí)現(xiàn)一遍，理解其中的過(guò)程并且找到一些重點(diǎn)/細(xì)節(jié)，我們先來(lái)代碼走一遍，然后我把我理解的重點(diǎn)給圈兒出來(lái)：
生產(chǎn)者代碼
public class Producer implements Runnable {
private volatile boolean isRunning = true;
private final Vector sharedQueue; // 內(nèi)存緩沖區(qū)
private final int SIZE; // 緩沖區(qū)大小
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(); // 總數(shù)，原子操作
private static final int SLEEPTIME = 1000;
public Producer(Vector sharedQueue, int SIZE) {
this.sharedQueue = sharedQueue;
this.SIZE = SIZE;
}
@Override
public void run() {
int data;
Random r = new Random();
System.out.println("start producer id = " + Thread.currentThread().getId());
try {
while (isRunning) {
// 模擬延遲
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEPTIME));
// 當(dāng)隊(duì)列滿時(shí)阻塞等待
while (sharedQueue.size() == SIZE) {
synchronized (sharedQueue) {
System.out.println("Queue is full, producer " + Thread.currentThread().getId()
+ " is waiting, size：" + sharedQueue.size());
sharedQueue.wait();
}
}
// 隊(duì)列不滿時(shí)持續(xù)創(chuàng)造新元素
synchronized (sharedQueue) {
data = count.incrementAndGet(); // 構(gòu)造任務(wù)數(shù)據(jù)
sharedQueue.add(data);
System.out.println("producer create data:" + data + ", size：" + sharedQueue.size());
sharedQueue.notifyAll();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread.currentThread().interrupted();
}
}
public void stop() {
isRunning = false;
}
}
有了上面的提到的解決思路，應(yīng)該很容易實(shí)現(xiàn)，但是這里主要提一下一些細(xì)節(jié)和重點(diǎn)：
-
創(chuàng)造數(shù)據(jù)：生產(chǎn)者-消費(fèi)者解決的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)在多線程間的共享，所以我們首要關(guān)心的問(wèn)題就應(yīng)該是數(shù)據(jù)，我們這里采用的是使用一個(gè)
AtomicInteger類來(lái)為我們創(chuàng)造數(shù)據(jù)，使用它的好處是該類是一個(gè)保證原子操作的類，我們使用其中的incrementAndGet()方法不僅能夠保證線程安全，還可以達(dá)到一個(gè)計(jì)數(shù)的效果，所以是一個(gè)既簡(jiǎn)單又實(shí)用的選擇，當(dāng)然也可以使用其他的數(shù)據(jù)來(lái)代替，這里注意的是要保證該類在內(nèi)存中只存在一份，使用static修飾； -
內(nèi)存緩沖區(qū)：要保證在多線程環(huán)境下內(nèi)存緩沖區(qū)的安全，所以我們考慮使用簡(jiǎn)單的
Vector類來(lái)作為我們的內(nèi)存緩沖區(qū)，并且使用final修飾保證內(nèi)存緩沖區(qū)的唯一，然后的話我們需要判斷隊(duì)列是否滿，需要手動(dòng)添加一個(gè)標(biāo)識(shí)緩沖區(qū)大小的變量SIZE，注意也是final修飾； -
模擬延遲：這里主要模擬的是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)延遲，我們首先定義了一個(gè)
SLEEPTIME的延遲范圍，注意使用的是static final修飾，然后使用Random()類的nextInt()方法來(lái)隨機(jī)選取一個(gè)該范圍內(nèi)的值來(lái)模擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的延遲； -
停止方法：首先需要知道在
Thread類中有一個(gè)棄用的stop()方法，我們自己增加一個(gè)標(biāo)志位isRunning來(lái)完成我們自己的stop()功能，需要注意的是使用volatile來(lái)修飾，保證該標(biāo)志位的可見(jiàn)性； -
錯(cuò)誤處理：當(dāng)捕獲到錯(cuò)誤時(shí)，我們應(yīng)該使用
Thread類中的interrupted()方法來(lái)終止當(dāng)前的進(jìn)程； - 消息提示：我們主要是要在控制臺(tái)輸出該生產(chǎn)者的信息，包括當(dāng)前隊(duì)列的狀態(tài)，大小，當(dāng)前線程的生產(chǎn)者信息等，注意的是信息格式的統(tǒng)一(后面的消費(fèi)者同樣的)；
消費(fèi)者代碼
public class Consumer implements Runnable {
private final Vector sharedQueue; // 內(nèi)存緩沖區(qū)
private final int SIZE; // 緩沖區(qū)大小
private static final int SLEEPTIME = 1000;
public Consumer(Vector sharedQueue, int SIZE) {
this.sharedQueue = sharedQueue;
this.SIZE = SIZE;
}
@Override
public void run() {
Random r = new Random();
System.out.println("start consumer id = " + Thread.currentThread().getId());
try {
while (true) {
// 模擬延遲
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEPTIME));
// 當(dāng)隊(duì)列空時(shí)阻塞等待
while (sharedQueue.isEmpty()) {
synchronized (sharedQueue) {
System.out.println("Queue is empty, consumer " + Thread.currentThread().getId()
+ " is waiting, size：" + sharedQueue.size());
sharedQueue.wait();
}
}
// 隊(duì)列不空時(shí)持續(xù)消費(fèi)元素
synchronized (sharedQueue) {
System.out.println("consumer consume data：" + sharedQueue.remove(0) + ", size：" + sharedQueue.size());
sharedQueue.notifyAll();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
跟生產(chǎn)者相同的，你需要注意內(nèi)存緩沖區(qū)/ 模擬延遲/ 錯(cuò)誤處理/ 消息提示這些方面的細(xì)節(jié)問(wèn)題，總體來(lái)說(shuō)消費(fèi)者就是持續(xù)不斷的消費(fèi)，也比較容易實(shí)現(xiàn)；
主線程代碼
有了我們的消費(fèi)者和生產(chǎn)者代碼，我們需要來(lái)驗(yàn)證一下它們的正確性，照常理來(lái)說(shuō)我們直接創(chuàng)建一些消費(fèi)者和生產(chǎn)者的線程讓它們執(zhí)行就可以了啊，但是為了“加分”考慮呢，我們還是使用線程池吧..也不是特別復(fù)雜：
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
// 1.構(gòu)建內(nèi)存緩沖區(qū)
Vector sharedQueue = new Vector();
int size = 4;
// 2.建立線程池和線程
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
Producer prodThread1 = new Producer(sharedQueue, size);
Producer prodThread2 = new Producer(sharedQueue, size);
Producer prodThread3 = new Producer(sharedQueue, size);
Consumer consThread1 = new Consumer(sharedQueue, size);
Consumer consThread2 = new Consumer(sharedQueue, size);
Consumer consThread3 = new Consumer(sharedQueue, size);
service.execute(prodThread1);
service.execute(prodThread2);
service.execute(prodThread3);
service.execute(consThread1);
service.execute(consThread2);
service.execute(consThread3);
// 3.睡一會(huì)兒然后嘗試停止生產(chǎn)者
Thread.sleep(10 * 1000);
prodThread1.stop();
prodThread2.stop();
prodThread3.stop();
// 4.再睡一會(huì)兒關(guān)閉線程池
Thread.sleep(3000);
service.shutdown();
}
大家可以自行去看看運(yùn)行的結(jié)果，是沒(méi)有問(wèn)題的，不會(huì)出現(xiàn)多生產(chǎn)或者多消費(fèi)之類的多線程問(wèn)題，運(yùn)行一段時(shí)間等生產(chǎn)者都停止之后，我們可以觀察到控制臺(tái)三個(gè)消費(fèi)者都在等待數(shù)據(jù)的情況：
Queue is empty, consumer 17 is waiting, size：0
Queue is empty, consumer 15 is waiting, size：0
Queue is empty, consumer 16 is waiting, size：0
BlockingQueue阻塞隊(duì)列方式實(shí)現(xiàn)
該方式對(duì)比起上面一種方式實(shí)現(xiàn)起來(lái)要簡(jiǎn)單一些，因?yàn)椴恍枰謩?dòng)的去通知其他線程了，生產(chǎn)者直接往隊(duì)列中放數(shù)據(jù)直到隊(duì)列滿，消費(fèi)者直接從隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù)直到隊(duì)列空，BlockingQueue會(huì)自動(dòng)幫我們完成阻塞這個(gè)動(dòng)作，還是先來(lái)看看代碼
生產(chǎn)者代碼
public class Producer implements Runnable {
private volatile boolean isRunning = true;
private BlockingQueue<Integer> queue; // 內(nèi)存緩沖區(qū)
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(); // 總數(shù)，原子操作
private static final int SLEEPTIME = 1000;
public Producer(BlockingQueue<Integer> queue) {
this.queue = queue;
}
@Override
public void run() {
int data;
Random r = new Random();
System.out.println("start producer id = " + Thread.currentThread().getId());
try {
while (isRunning) {
// 模擬延遲
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEPTIME));
// 往阻塞隊(duì)列中添加數(shù)據(jù)
data = count.incrementAndGet(); // 構(gòu)造任務(wù)數(shù)據(jù)
System.out.println("producer " + Thread.currentThread().getId() + " create data：" + data
+ ", size：" + queue.size());
if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {
System.err.println("failed to put data：" + data);
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread.currentThread().interrupted();
}
}
public void stop() {
isRunning = false;
}
}
跟上面一種方式?jīng)]有很大的差別，倒是代碼更加簡(jiǎn)單通透，不過(guò)需要注意的是對(duì)阻塞隊(duì)列添加失敗的錯(cuò)誤處理；
消費(fèi)者代碼
public class Consumer implements Runnable {
private BlockingQueue<Integer> queue; // 內(nèi)存緩沖區(qū)
private static final int SLEEPTIME = 1000;
public Consumer(BlockingQueue<Integer> queue) {
this.queue = queue;
}
@Override
public void run() {
int data;
Random r = new Random();
System.out.println("start consumer id = " + Thread.currentThread().getId());
try {
while (true) {
// 模擬延遲
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEPTIME));
// 從阻塞隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù)
if (!queue.isEmpty()) {
data = queue.take();
System.out.println("consumer " + Thread.currentThread().getId() + " consume data：" + data
+ ", size：" + queue.size());
} else {
System.out.println("Queue is empty, consumer " + Thread.currentThread().getId()
+ " is waiting, size：" + queue.size());
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
主線程代碼
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
// 1.構(gòu)建內(nèi)存緩沖區(qū)
BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingDeque<>();
// 2.建立線程池和線程
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
Producer prodThread1 = new Producer(queue);
Producer prodThread2 = new Producer(queue);
Producer prodThread3 = new Producer(queue);
Consumer consThread1 = new Consumer(queue);
Consumer consThread2 = new Consumer(queue);
Consumer consThread3 = new Consumer(queue);
service.execute(prodThread1);
service.execute(prodThread2);
service.execute(prodThread3);
service.execute(consThread1);
service.execute(consThread2);
service.execute(consThread3);
// 3.睡一會(huì)兒然后嘗試停止生產(chǎn)者
Thread.sleep(10 * 1000);
prodThread1.stop();
prodThread2.stop();
prodThread3.stop();
// 4.再睡一會(huì)兒關(guān)閉線程池
Thread.sleep(3000);
service.shutdown();
}
因?yàn)殛?duì)列中添加和刪除的操作比較頻繁，所以這里使用LinkedBlockingQueue來(lái)作為阻塞隊(duì)列，所以這里除了內(nèi)存緩沖區(qū)有所不同以外，其他的都差不多...當(dāng)然你也可以指定一個(gè)隊(duì)列的大?。?/p>
總結(jié)以及改進(jìn)
生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式很好地對(duì)生產(chǎn)者線程和消費(fèi)者線程進(jìn)行解耦，優(yōu)化了系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)，同時(shí)由于緩沖區(qū)的作用，允許生產(chǎn)者線程和消費(fèi)者線程存在執(zhí)行上的性能差異，從一定程度上緩解了性能瓶頸對(duì)系統(tǒng)性能的影響；上面兩種寫法都是非常常規(guī)的寫法，只能說(shuō)能起碼能在及格的基礎(chǔ)上加個(gè)那么點(diǎn)兒分?jǐn)?shù)，如果想要得高分可以去搜索搜搜 Disruptor 來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)無(wú)鎖的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型....這里就不提及了..
改進(jìn)：上面的線程輸出可能會(huì)有點(diǎn)兒不友好（不直觀），因?yàn)槲覀冞@里是直接使用的線程的 ID 來(lái)作為輸出，我們也可以給線程弄一個(gè)名字來(lái)作為輸出，以上；
Part 2.排序算法
排序算法當(dāng)然也算是重點(diǎn)考察的對(duì)象之一了，畢竟基礎(chǔ)且偏算法，當(dāng)然我們有必要去了解常見(jiàn)的排序算法以及它們采取了怎樣的思想又是如何實(shí)現(xiàn)的還有復(fù)雜度的問(wèn)題，但是這里的話，主要就提及兩種考的比較常見(jiàn)的排序算法：冒泡和快排，以及分別對(duì)它們進(jìn)行的一些優(yōu)化；
冒泡排序
冒泡應(yīng)該是比較基礎(chǔ)的一種算法，我們以從小到大排序?yàn)槔?，它的基礎(chǔ)思想是：從第一個(gè)數(shù)開(kāi)始直到數(shù)組倒數(shù)第二個(gè)數(shù)，每一輪都去比較數(shù)組中剩下的數(shù)，如果后面的數(shù)據(jù)更小則兩數(shù)交換，這樣一輪一輪的比較交換下來(lái)，最大的那個(gè)數(shù)也就“沉到”了數(shù)組的最后，最小的“冒”到了數(shù)組的最前面，這樣就完成了排序工作；
基礎(chǔ)算法代碼（未優(yōu)化）
很簡(jiǎn)單，直接上代碼：
/**
* 冒泡排序
*
* @param nums 待排序的數(shù)組
*/
public void bubbleSort(int[] nums) {
// 正確性判斷
if (null == nums || nums.length <= 1) {
return;
}
// 從小到大排序
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
nums[i] = nums[i] + nums[j];
nums[j] = nums[i] - nums[j];
nums[i] = nums[i] - nums[j];
}
}
}
}
這里需要注意：加上正確性判斷；（討論：其實(shí)我看大多數(shù)地方都是沒(méi)有這個(gè)的，不知道有沒(méi)有加上的必要...求討論）
另外光寫完實(shí)現(xiàn)冒泡排序的算法是不算完的，還要養(yǎng)成良好的習(xí)慣去寫測(cè)試單元用例，而且盡可能要考慮到多的點(diǎn)，例如這里的負(fù)數(shù)、多個(gè)相同的數(shù)之類的特殊情況，我就大概寫一個(gè)吧，也歡迎指正：
@Test
public void bubbleSortTester() {
// 測(cè)試用例1：驗(yàn)證負(fù)數(shù)是否滿足要求
int[] nums = {1, 4, 2, -2, 5, 11, -7, 0};
bubbleSort(nums);
// 輸出測(cè)試結(jié)果
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
System.out.print(nums[i] + ", ");
}
System.out.println();
// 測(cè)試用例2：驗(yàn)證多個(gè)相同的數(shù)是否滿足要求
nums = new int[]{1, 1, 5, 7, 7, 3, 1};
bubbleSort(nums);
// 輸出測(cè)試結(jié)果
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
System.out.print(nums[i] + ", ");
}
}
冒泡排序優(yōu)化
想象一個(gè)這樣的場(chǎng)景：如果該數(shù)組基本有序，或者在數(shù)組的后半段基本有序，上面的算法就會(huì)浪費(fèi)許多的時(shí)間開(kāi)銷，所以我們不再使用雙重嵌套去比較每?jī)蓚€(gè)元素的值，而只是不斷比較數(shù)組每前后兩個(gè)數(shù)值，讓大的那個(gè)數(shù)不斷“冒”到數(shù)組的最后，然后縮小尾邊界的范圍，并且增加一個(gè)標(biāo)志位，表示這一趟是否發(fā)生了交換，如果沒(méi)有那么證明該數(shù)組已經(jīng)有序則完成了排序了：
/**
* 改進(jìn)的冒泡排序
*
* @param nums 待排序的數(shù)組
*/
public void bubbleSort2(int[] nums) {
// 正確性判斷
if (null == nums || nums.length <= 1) {
return;
}
// 使用一個(gè)數(shù)來(lái)記錄尾邊界
int length = nums.length;
boolean flag = true;// 發(fā)生了交換就為true, 沒(méi)發(fā)生就為false，第一次判斷時(shí)必須標(biāo)志位true。
while (flag) {
flag = false;// 每次開(kāi)始排序前，都設(shè)置flag為未排序過(guò)
for (int i = 1; i < length; i++) {
if (nums[i - 1] > nums[i]) {// 前面的數(shù)字大于后面的數(shù)字就交換
int temp;
temp = nums[i - 1];
nums[i - 1] = nums[i];
nums[i] = temp;
// 表示交換過(guò)數(shù)據(jù);
flag = true;
}
}
length--; // 減小一次排序的尾邊界
}
}
同樣的記得寫單元測(cè)試函數(shù)；
冒泡排序進(jìn)一步優(yōu)化
順著這個(gè)思路，我們進(jìn)一步想象一個(gè)場(chǎng)景：現(xiàn)在有一個(gè)包含 1000 個(gè)數(shù)的數(shù)組，僅有前面 100 個(gè)數(shù)無(wú)序，后面的 900 個(gè)數(shù)都比前面的 100 個(gè)數(shù)更大并且已經(jīng)排好序，那么上面優(yōu)化的方法又會(huì)造成一定的時(shí)間浪費(fèi)，所以我們進(jìn)一步增加一個(gè)變量記錄最后發(fā)生交換的元素的位置，也就是排序的尾邊界了：
/**
* 冒泡算法最優(yōu)解
*
* @param nums 待排序的數(shù)組
*/
public static void bubbleSort3(int[] nums) {
int j, k;
int flag = nums.length;// flag來(lái)記錄最后交換的位置，也就是排序的尾邊界
while (flag > 0) {// 排序未結(jié)束標(biāo)志
k = flag;// k 來(lái)記錄遍歷的尾邊界
flag = 0;
for (j = 1; j < k; j++) {
if (nums[j - 1] > nums[j]) {// 前面的數(shù)字大于后面的數(shù)字就交換
// 交換a[j-1]和a[j]
int temp;
temp = nums[j - 1];
nums[j - 1] = nums[j];
nums[j] = temp;
// 表示交換過(guò)數(shù)據(jù);
flag = j;// 記錄最新的尾邊界.
}
}
}
}
這應(yīng)該是最優(yōu)的冒泡排序了，同時(shí)也別忘記了最后要寫測(cè)試單元用例代碼；
快速排序
快排也是一種很經(jīng)典的算法，它使用了一種分治的思想，基本思想是：通過(guò)一趟排序?qū)⒋判虻臄?shù)組分成兩個(gè)部分，其中一部分記錄的是比關(guān)鍵字更小的，另一部分是比關(guān)鍵字更大的，然后再分別對(duì)著兩部分繼續(xù)進(jìn)行排序，直到整個(gè)序列有序；
基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)
非常經(jīng)典的代碼，直接上吧：
public static void quickSort(int[] arr) {
qsort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private static void qsort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivot = partition(arr, low, high); // 將數(shù)組分為兩部分
qsort(arr, low, pivot - 1); // 遞歸排序左子數(shù)組
qsort(arr, pivot + 1, high); // 遞歸排序右子數(shù)組
}
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[low]; // 樞軸記錄
while (low < high) {
while (low < high && arr[high] >= pivot) --high;
arr[low] = arr[high]; // 交換比樞軸小的記錄到左端
while (low < high && arr[low] <= pivot) ++low;
arr[high] = arr[low]; // 交換比樞軸小的記錄到右端
}
// 掃描完成，樞軸到位
arr[low] = pivot;
// 返回的是樞軸的位置
return low;
}
當(dāng)然，在手撕的時(shí)候需要注意函數(shù)上的 Java Doc 格式的注釋，這里省略掉是為了節(jié)省篇幅，另外別忘了測(cè)試單元用例代碼；
上面的代碼也很容易理解，其實(shí)就是一個(gè)“填坑”的過(guò)程，第一個(gè)“坑”挖在每次排序的第一個(gè)位置arr[low]，從序列后面往前找第一個(gè)比pivot小的數(shù)來(lái)把這個(gè)“坑”填上，這時(shí)候的“坑”就變成了當(dāng)前的arr[high]，然后再?gòu)男蛄星懊嫱笥玫谝粋€(gè)比pivot大的數(shù)把剛才的“坑”填上，如此往復(fù)，始終有一個(gè)“坑”需要我們填上，直到最后一個(gè)“坑”出現(xiàn)，這個(gè)“坑”使用一開(kāi)始的pivot填上就可以了，而這個(gè)“坑”的位置也就是pivot該填上的正確位置，我們?cè)侔堰@個(gè)位置返回，就可以把當(dāng)前序列分成兩個(gè)部分再依次這樣操作最終就達(dá)到排序的目的了，不得不說(shuō)這樣的思想挺神奇的；
算法優(yōu)化
上面這個(gè)快速排序算法可以說(shuō)是最基本的快速排序，因?yàn)樗](méi)有考慮任何輸入數(shù)據(jù)。但是，我們很容易發(fā)現(xiàn)這個(gè)算法的缺陷：這就是在我們輸入數(shù)據(jù)基本有序甚至完全有序的時(shí)候，這算法退化為冒泡排序，不再是O(n㏒n)，而是O(n^2)了。
究其根源，在于我們的代碼實(shí)現(xiàn)中，每次只從數(shù)組第一個(gè)開(kāi)始取。如果我們采用“三者取中”，即 arr[low], arr[high], arr[(low+high)/2] 三者的中值作為樞軸記錄，則可以大大提高快速排序在最壞情況下的性能。但是，我們?nèi)匀粺o(wú)法將它在數(shù)組有序情形下的性能提高到O(n)。還有一些方法可以不同程度地提高快速排序在最壞情況下的時(shí)間性能。
此外，快速排序需要一個(gè)遞歸棧，通常情況下這個(gè)棧不會(huì)很深，為log(n)級(jí)別。但是，如果每次劃分的兩個(gè)數(shù)組長(zhǎng)度嚴(yán)重失衡，則為最壞情況，棧的深度將增加到O(n)。此時(shí)，由棧空間帶來(lái)的空間復(fù)雜度不可忽略。如果加上額外變量的開(kāi)銷，這里甚至可能達(dá)到恐怖的O(n^2)空間復(fù)雜度。所以，快速排序的最差空間復(fù)雜度不是一個(gè)定值，甚至可能不在一個(gè)級(jí)別。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以在每次劃分后比較兩端的長(zhǎng)度，并先對(duì)短的序列進(jìn)行排序（目的是先結(jié)束這些棧以釋放空間），可以將最大深度降回到O(㏒n)級(jí)別。
關(guān)于優(yōu)化的話，了解一個(gè)大概的思路就可以了，那在這里稍微總結(jié)一下：
- ①三數(shù)取中作為樞軸記錄；
- ②當(dāng)待排序序列的長(zhǎng)度分割到一定大小之后，使用插入排序；
- ③在一次分割結(jié)束后，可以把與
pivot相等的元素聚在一起，繼續(xù)下次分割時(shí)，不用再對(duì)與pivot相等的元素分割； - ④優(yōu)化遞歸操作；
參考文章：http://blog.51cto.com/flyingcat2013/1281614
想要了解的更多的童鞋可以戳這里：https://blog.csdn.net/insistGoGo/article/details/7785038
Part 3.二叉樹(shù)相關(guān)算法
二叉樹(shù)也是一個(gè)容易提及的概念和寫算法的問(wèn)題，特別是它的幾種遞歸遍歷和非遞歸遍歷，都是基礎(chǔ)且常考的點(diǎn)，那在這里就稍微整理整理吧...
二叉樹(shù)的幾種遞歸遍歷
前序、中序、后序遍歷都是非?；A(chǔ)且容易的遍歷方法，重點(diǎn)還是在后面的中序和后續(xù)的非遞歸遍歷上，當(dāng)然還有層序遍歷，所以這里不多說(shuō)，直接給代碼；
前序遍歷遞歸實(shí)現(xiàn)
public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {
if (root != null) {
System.out.print(root.val + " ");
preOrderTraverse1(root.left);
preOrderTraverse1(root.right);
}
}
中序遍歷遞歸實(shí)現(xiàn)
public void inOrderTraverse1(TreeNode root) {
if (root != null) {
preOrderTraverse1(root.left);
System.out.print(root.val + " ");
preOrderTraverse1(root.right);
}
}
后序遍歷遞歸實(shí)現(xiàn)
public void postOrderTraverse1(TreeNode root) {
if (root != null) {
preOrderTraverse1(root.left);
preOrderTraverse1(root.right);
System.out.print(root.val + " ");
}
}
前面三種遍歷，也就是輸出結(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的位置不同而已，所以很容易，但是如果手寫，建議問(wèn)清楚面試官要求，是在遍歷時(shí)直接輸出還是需要函數(shù)返回一個(gè)List集合，然后注意寫測(cè)試用例代碼！
二叉樹(shù)的幾種非遞歸遍歷
★★層序遍歷★★
層序遍歷我們只需要增加使用一個(gè)隊(duì)列即可，看代碼很容易理解：
public void levelTraverse(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll();
System.out.print(node.val + " ");
if (node.left != null) {
queue.offer(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.offer(node.right);
}
}
}
前序遍歷非遞歸實(shí)現(xiàn)
public void preOrderTraverse2(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
TreeNode pNode = root;
while (pNode != null || !stack.isEmpty()) {
if (pNode != null) {
System.out.print(pNode.val + " ");
stack.push(pNode);
pNode = pNode.left;
} else { //pNode == null && !stack.isEmpty()
TreeNode node = stack.pop();
pNode = node.right;
}
}
}
★★中序遍歷非遞歸實(shí)現(xiàn)★★
/**
* 非遞歸中序遍歷二叉樹(shù)
*
* @param root 二叉樹(shù)根節(jié)點(diǎn)
* @return 中序遍歷結(jié)果集
*/
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
ArrayDeque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<>();
while (root != null || !stack.isEmpty()) {
while (root != null) {
stack.addFirst(root);
root = root.left;
}
root = stack.removeFirst();
list.add(root.val);
root = root.right;
}
return list;
}
★★后續(xù)遍歷非遞歸實(shí)現(xiàn)★★
/**
* 二叉樹(shù)的后序遍歷
*
* @param root 二叉樹(shù)根節(jié)點(diǎn)
* @return 后序遍歷結(jié)果集
*/
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<>();
TreeNode pre = null;
while (!stack.isEmpty() || root != null) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.peek();
// i ：判斷如果右子樹(shù)不為空且不為
if (root.right != null && root.right != pre) {
root = root.right;
} else {
root = stack.pop();
list.add(root.val);
pre = root;
root = null;
}
}
return list;
}
如果比較難以理解的話，可以自己嘗試著跟跟 Debug 然后看看過(guò)程；
二叉樹(shù)相關(guān)其他算法題
另外的話還有一些比較常見(jiàn)的關(guān)于樹(shù)的算法，在文章的末尾，這里就不再贅述了：
鏈接：http://m.itdecent.cn/p/4ef1f50d45b5
Part 4.其他重要算法
除了上面 3 Part 比較重要的點(diǎn)之外，還有一些其他的算法也是經(jīng)?？嫉降?，下面我們來(lái)說(shuō)；
1.反轉(zhuǎn)鏈表
這是一道很經(jīng)典的題，不僅考你對(duì)鏈表的理解，而且還有一些細(xì)節(jié)（例如正確性判斷/ 測(cè)試用例）需要你從代碼層面去展現(xiàn)，下面我們給出兩段代碼，讀者可以自行去比較，我只是提供一個(gè)思路；
思路一：使用一個(gè) Node 不斷鏈接
這是最經(jīng)典的算法，也是需要我們牢牢掌握的方法，最重要的還是理解 while() 循環(huán)中的過(guò)程：
public ListNode reverseList(ListNode head) {
// 正確性判斷
if (null == head || null == head.next) {
return head;
}
ListNode pre = null;
while (null != head) {
ListNode temp = head;
head = head.next;
temp.next = pre;
pre = temp;
}
return pre;
}
思路二：反轉(zhuǎn)元素值然后重新賦給 Node
這是一個(gè)很簡(jiǎn)單的思路，比上個(gè)思路要多遍歷一遍鏈表，但是好處是簡(jiǎn)單，思路清晰，實(shí)現(xiàn)起來(lái)容易，emm，像這一類問(wèn)題我覺(jué)得另一個(gè)比較重要的就是舉一反三的能力吧，在這里我只提供兩個(gè)思路，其實(shí)還有很多種實(shí)現(xiàn)方法，當(dāng)然也別忘了細(xì)節(jié)的東西~
public ListNode reverseList(ListNode head) {
// 1.正確性判斷
if (null == head || null == head.next) {
return head;
}
// 2.遍歷鏈表head并將結(jié)果保存在List集合中
List<ListNode> list = new LinkedList();
ListNode tempNode = head;
while (null != tempNode) {
list.insert(tempNode.val);
tempNode = tempNode.next;
} // end while：遍歷完了鏈表并將結(jié)果保存在了List集合中
// 3.反轉(zhuǎn)集合，并將值依次復(fù)制給鏈表
Collections.reverse(list);
tempNode = head;
while (null != tempNode) {
tempNode.val = list.remove(0);
tempNode = tempNode.next;
}
return head;
}
2.合并兩個(gè)有序鏈表
問(wèn)題描述：將兩個(gè)有序鏈表合并為一個(gè)新的有序鏈表并返回。新鏈表是通過(guò)拼接給定的兩個(gè)鏈表的所有節(jié)點(diǎn)組成的；
同樣的經(jīng)典算法，需要掌握：
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
if (l1 == null) {
return l2;
}
if (l2 == null) {
return l1;
}
ListNode head = null;
if (l1.val < l2.val) {
head = l1;
head.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
} else {
head = l2;
head.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
}
return head;
}
這道題也是 LeetCode 上的一道題，我當(dāng)時(shí)的做法是下面這樣的，雖然看起來(lái)代碼量多了不少而且看起來(lái)蠢蠢的..但是經(jīng)過(guò) LeetCode 測(cè)試，甚至比上面的實(shí)現(xiàn)要快上那么 2ms，特別提醒：下面的代碼只是用作一個(gè)思路的參考，著重掌握上面的代碼 ：
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
// 定義一個(gè)虛擬頭結(jié)點(diǎn)方便遍歷
ListNode dummyHead = new ListNode(-1);
dummyHead.next = l1;
ListNode pre = dummyHead;
// 遍歷l1鏈表
int len1 = 0;
while (null != pre.next) {
len1++;
pre = pre.next;
}
int[] nums1 = new int[len1];
// 保存l1鏈表的數(shù)據(jù)
pre = dummyHead;
for (int i = 0; i < len1; i++) {
nums1[i] = pre.next.val;
pre = pre.next;
}
// 遍歷l2鏈表
int len2 = 0;
dummyHead.next = l2;
pre = dummyHead;
while (null != pre.next) {
len2++;
pre = pre.next;
}
int[] nums2 = new int[len2];
// 保存l2鏈表的數(shù)據(jù)
pre = dummyHead;
for (int i = 0; i < len2; i++) {
nums2[i] = pre.next.val;
pre = pre.next;
}
int[] nums = new int[len1 + len2];
// 將兩個(gè)鏈表的數(shù)據(jù)整合并排序
System.arraycopy(nums1, 0, nums, 0, len1);
System.arraycopy(nums2, 0, nums, len1, len2);
Arrays.sort(nums);
// 拼接一個(gè)鏈表
ListNode dummy = new ListNode(-1);
pre = dummy;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
ListNode node = new ListNode(nums[i]);
pre.next = node;
pre = pre.next;
}
return dummy.next;
}
3.兩個(gè)鏈表的第一個(gè)公共結(jié)點(diǎn)
題目描述：找出兩個(gè)鏈表的第一個(gè)公共結(jié)點(diǎn)；
/**
* 求兩個(gè)鏈表中第一個(gè)公共結(jié)點(diǎn)
*
* @param pHead1 鏈表1頭結(jié)點(diǎn)
* @param pHead2 鏈表2頭結(jié)點(diǎn)
* @return 鏈表第一個(gè)公共結(jié)點(diǎn)
*/
public ListNode FindFirstCommonNode(ListNode pHead1, ListNode pHead2) {
// 1.正確性判斷
if (null == pHead1 || null == pHead2) {
return null;
}
// 2.遍歷鏈表1把所有結(jié)點(diǎn)保存在列表中中
Vector<ListNode> nodeList1 = new Vector<>();
while (null != pHead1) {
nodeList1.add(pHead1);
pHead1 = pHead1.next;
// 判斷是否成環(huán)，成環(huán)則退出循環(huán)
if (nodeList1.contains(pHead1)) {
break;
}
} // end while：鏈表1中的所有結(jié)點(diǎn)都存入了nodeList1中
// 3.遍歷鏈表2比較列表中的數(shù)據(jù)
Vector<ListNode> nodeList2 = new Vector<>();
while (null != pHead2) {
// 先判斷nodeList1中是否存在相同結(jié)點(diǎn)，存在則返回
if (nodeList1.contains(pHead2)) {
return pHead2;
}
// 如果不存在則繼續(xù)遍歷，并判斷是否成環(huán)
nodeList2.add(pHead2);
pHead2 = pHead2.next;
if (nodeList2.contains(pHead2)) {
break;
}
} // end while：遍歷完了鏈表2并將所有結(jié)點(diǎn)保存在了nodeList2中
// 如果遍歷完鏈表2則返回null
return null;
}
需要注意的細(xì)節(jié)是：①正確性判斷；②判斷鏈表是否自己成環(huán)；③注釋；④注意要自己寫測(cè)試用例啊...
另外還有一些類似的題目像是：①鏈表入環(huán)結(jié)點(diǎn)；②鏈表倒數(shù)第k個(gè)結(jié)點(diǎn)；之類的都是需要掌握的...
4.二分查找算法
二分查找也是一類比較常考的題目，其實(shí)代碼也比較容易理解，直接上吧，再再再提醒一下：注意正確性判斷還有測(cè)試用例...
普通實(shí)現(xiàn)
/**
* 二分查找普通實(shí)現(xiàn)。
*
* @param srcArray 有序數(shù)組
* @param key 查找元素
* @return 不存在返回-1
*/
public static int binSearch(int srcArray[], int key) {
int mid;
int start = 0;
int end = srcArray.length - 1;
while (start <= end) {
mid = (end - start) / 2 + start;
if (key < srcArray[mid]) {
end = mid - 1;
} else if (key > srcArray[mid]) {
start = mid + 1;
} else {
return mid;
}
}
return -1;
}
遞歸實(shí)現(xiàn)
/**
* 二分查找遞歸實(shí)現(xiàn)。
*
* @param srcArray 有序數(shù)組
* @param start 數(shù)組低地址下標(biāo)
* @param end 數(shù)組高地址下標(biāo)
* @param key 查找元素
* @return 查找元素不存在返回-1
*/
public static int binSearch(int srcArray[], int start, int end, int key) {
int mid = (end - start) / 2 + start;
if (srcArray[mid] == key) {
return mid;
}
if (start >= end) {
return -1;
} else if (key > srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, mid + 1, end, key);
} else if (key < srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, start, mid - 1, key);
}
return -1;
}
5.斐波那契數(shù)列
這也是一道很經(jīng)典的題，通常是要要求 N 值的范圍的，常規(guī)寫法應(yīng)該很簡(jiǎn)單，所以需要掌握的是優(yōu)化之后的算法：
public int Fibonacci(int n) {
// 正確性判斷
if (0 == n || 1 == n) {
return n;
}
int nums1 = 0, nums2 = 1;
int res = 0;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
res = nums1 + nums2;
nums1 = nums2;
nums2 = res;
}
return res;
}
還是注意正確性判斷然后寫測(cè)試用例...
手撕代碼總結(jié)
如果用手寫代碼的話，確實(shí)是個(gè)挺麻煩的事兒，首先需要對(duì)代碼有相當(dāng)?shù)氖煜こ潭?，然后其次的話考察的都是一些?xì)節(jié)的東西，例如：
- 編碼規(guī)范：包括一些命名的規(guī)范/ 注釋的規(guī)范等等；
- 縮進(jìn)：這個(gè)我自己倒是挺在意的..關(guān)于這個(gè)可以去參考參考阿里出的那個(gè)規(guī)范手冊(cè)；
- 注釋：如果命名規(guī)范做得好的話其實(shí)是可以達(dá)到代碼即注釋的，但是仍然有一些需要標(biāo)注的地方例如函數(shù)頭之類的，最好還是做好注釋；
- 代碼的完整性：我覺(jué)得這個(gè)包括對(duì)于錯(cuò)誤的處理/ 正確性判斷這樣一類的東西；
- 測(cè)試用例：每個(gè)函數(shù)都需要一定的測(cè)試來(lái)保證其正確性，所以這個(gè)還是挺有必要的，特別是一些邊界情況，null 值判斷之類的；
- 想好再下筆：這一點(diǎn)其實(shí)也蠻重要的，不管是在紙上還是在我們平時(shí)的編程中，思路永遠(yuǎn)都是更重要的；
說(shuō)來(lái)說(shuō)去還是關(guān)于代碼的事，我覺(jué)得還是理清思路最重要，所以我們需要在一遍一遍熟悉代碼的過(guò)程中，熟知這些代碼的思路，只有搞清楚這些代碼背后的原理了，我們才能正確且快速的寫出我們心中想要的代碼，而不是簡(jiǎn)單的去背誦，這樣是沒(méi)有很大效果的，以上...
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