代码面试需要知道的8种数据结构(附面试题及答案链接)

译者按： 搞定面试，不要急着刷题，先弄懂什么是数据结构！

• 原文 ：The top data structures you should know for your next coding interview

• 译者 ：Fundebug

为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习。

1976年，一个瑞士计算机科学家写一本书《Algorithms + Data Structures = Programs》。即： 算法 + 数据结构 = 程序 。40多年过去了，这个等式依然成立。

很多代码面试题都要求候选者深入理解数据结构，不管你来自大学计算机专业还是编程培训机构，也不管你有多少年编程经验。有时面试题会直接提到数据结构，比如“给我实现一个二叉树”，然而有时则不那么明显，比如“统计一下每个作者写的书的数量”。

什么是数据结构？

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。对于特定的数据结构(比如数组)，有些操作效率很高(读某个数组元素)，有些操作的效率很低(删除某个数组元素)。程序员的目标是为当前的问题选择最优的数据结构。

为什么我们需要数据结构？

数据是程序的核心要素，因此数据结构的价值不言而喻。无论你在写什么程序，你都需要与数据打交道，比如员工工资、股票价格、杂货清单或者电话本。在不同场景下，数据需要以特定的方式存储，我们有不同的数据结构可以满足我们的需求。

8种常用数据结构

1. 数组

2. 栈

3. 队列

4. 链表

5. 图

6. 树

7. 前缀树

8. 哈希表

1. 数组

数组(Array) 大概是最简单，也是最常用的数据结构了。其他数据结构，比如栈和队列都是由数组衍生出来的。

下图展示了1个数组，它有4个元素：

每一个数组元素的位置由数字编号，称为下标或者索引(index)。大多数编程语言的数组第一个元素的下标是0。

根据维度区分，有2种不同的数组：

• 一维数组(如上图所示)

• 多维数组(数组的元素为数组)

数组的基本操作

• Insert - 在某个索引处插入元素

• Get - 读取某个索引处的元素

• Delete - 删除某个索引处的元素

• Size - 获取数组的长度

常见数组代码面试题

• 查找数组中第二小的元素

• 查找第一个没有重复的数组元素

• 合并2个排序好的数组

• 重新排列数组中的正数和负数

2. 栈

撤回，即Ctrl+Z，是我们最常见的操作之一，大多数应用都会支持这个功能。你知道它是怎么实现的吗？答案是这样的：把之前的应用状态(限制个数)保存到内存中，最近的状态放到第一个。这时，我们需要 栈(stack) 来实现这个功能。

栈中的元素采用LIFO (Last In First Out)，即 后进先出 。

下图的栈有3个元素，3在最上面，因此它会被第一个移除：

栈的基本操作

• Push — 在栈的最上方插入元素

• Pop — 返回栈最上方的元素，并将其删除

• isEmpty — 查询栈是否为空

• Top — 返回栈最上方的元素，并不删除

常见的栈代码面试题

• 使用栈计算后缀表达式

• 使用栈为栈中的元素排序

• 检查字符串中的括号是否匹配正确

3. 队列

队列(Queue) 与栈类似，都是采用线性结构存储数据。它们的区别在于，栈采用LIFO方式，而队列采用先进先出，即 FIFO(First in First Out) 。

下图展示了一个队列，1是最上面的元素，它会被第一个移除：

队列的基本操作

• Enqueue — 在队列末尾插入元素

• Dequeue — 将队列第一个元素删除

• isEmpty — 查询队列是否为空

• Top — 返回队列的第一个元素

常见的队列代码面试题

• 使用队列实现栈

• 倒转队列的前K个元素

• 使用队列将1到n转换为二进制

4. 链表

链表(Linked List) 也是线性结构，它与数组看起来非常像，但是它们的内存分配方式、内部结构和插入删除操作方式都不一样。

链表是一系列节点组成的链，每一个节点保存了数据以及指向下一个节点的指针。链表头指针指向第一个节点，如果链表为空，则头指针为空或者为null。

链表可以用来实现文件系统、哈希表和邻接表。

下图展示了一个链表，它有3个节点：

链表分为2种：

• 单向链表

• 双向链表

链表的基本操作

• InsertAtEnd — 在链表结尾插入元素

• InsertAtHead — 在链表开头插入元素

• Delete — 删除链表的指定元素

• DeleteAtHead — 删除链表第一个元素

• Search — 在链表中查询指定元素

• isEmpty — 查询链表是否为空

常见的队列代码面试题

• 倒转1个链表

• 检查链表中是否存在循环

• 返回链表倒数第N个元素

• 移除链表中的重复元素

5. 图

图(graph) 由多个 节点(vertex) 构成，节点之间阔以互相连接组成一个网络。(x, y)表示一条 边(edge) ，它表示节点x与y相连。边可能会有 权值(weight/cost) 。

图分为两种:

• 无向图

• 有向图

在编程语言中，图有可能有以下两种形式表示：

• 邻接矩阵(Adjacency Matrix)

• 邻接表(Adjacency List)

遍历图有两周算法

• 广度优先搜索(Breadth First Search)

• 深度优先搜索(Depth First Search)

常见的图代码面试题

• 实现广度优先搜索

• 实现深度优先搜索

• 检查图是否为树

• 统计图中边的个数

• 使用Dijkstra算法查找两个节点之间的最短距离

6. 树

树(Tree) 是一个分层的数据结构，由节点和连接节点的边组成。树是一种特殊的图，它与图最大的区别是没有循环。

树被广泛应用在人工智能和一些复杂算法中，用来提供高效的存储结构。

下图是一个简单的树以及与树相关的术语：

树有很多分类：

• N叉树(N-ary Tree)

• 平衡树(Balanced Tree)

• 二叉树(Binary Tree)

• 二叉查找树(Binary Search Tree)

• 平衡二叉树(AVL Tree)

• 红黑树(Red Black Tree)

• 2-3树(2–3 Tree)

其中，二叉树和二叉查找树是最常用的树。

常见的树代码面试题

• 计算树的高度

• 查找二叉平衡树中第K大的元素

• 查找树中与根节点距离为k的节点

• 查找二叉树中某个节点所有祖先节点

7. 前缀树

前缀树(Prefix Trees或者Trie) 与树类似，用于处理字符串相关的问题时非常高效。它可以实现快速检索，常用于字典中的单词查询，搜索引擎的自动补全甚至IP路由。