网上汇总而来的题目. 第一题: 用 JavaScript 写一个函数,输入 int 型(正整数),返回整数逆序后的字符串.如:输入整型 1234,返回字符串“4321”. 要求必须使用递归函数调用,不能用全局变量,输入函数必须只有一个参数传入,必须返回字符串. 查看代码 // 推荐方法 function format(num) { const num1 = num / 10; const num2 = num % 10; if (num1 < 1) { return `${num}`; } el

一.前言 这里是在iOS求职中自己遇到的算法题,希望对大家有所帮助.不定期更新.如果大家想在线运行代码调试,可以将代码拷贝到这里.然后进行调试.下面就是常见的算法题目. 二.正文 1.就n的阶乘.(这里只是用于小数,大数会越界) 思路:这里面用递归实现 #include <stdio.h> int getNJ(int n) { || n==) { ; } ); } int main() { printf()); ; } 运行结果如下: 2.判断一个字符串是否是ip. 思路:先将字符串分割到两个

1.方法定义中调用方法本身的现象2.递归注意实现 1) 要有出口,否则就是死递归 2) 次数不能太多,否则就内存溢出 3) 构造方法不能递归使用3.递归解决问题的思想和图解: 分解和合并[先分解后合并] 1. 常见的斐波那契数列 1,1,2,3,5,8,13,21,...特征: 从第三个数开始,每个数是前两个数的和. int count = 0; private int getFibo(int i) { if (i == 1 || i == 2) { count = count+1; Syste

几个大公司(IBM.MicroSoft and so on)面试经典数据结构与算法题C#解答 1.链表反转 我想到了两种比较简单的方法 第一种是需要开一个新的链表,将原链表的元素从后到前的插入到新链表中(也就是原链表第一个元素被插入成新链表的最后一个元素). 第二种是不需要开新的链表,而是逐步反转原链表中元素的指向,例如: 原链表是 1->2->3->4->null  被  逐步修改为 ①2->1->null.3->4->null ②3->2->

常见排序算法题(java版) //插入排序:   package org.rut.util.algorithm.support;   import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /**  * @author treeroot  * @since 2006-2-2  * @version 1.0  */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{       /** (non-Javadoc)      *

Attention 秋招接近尾声,我总结了 牛客.WanAndroid 上,有关笔试面经的帖子中出现的算法题,结合往年考题写了这一系列文章,所有文章均与 LeetCode 进行核对.测试.欢迎食用 本文将覆盖 「二进制」 + 「位运算」 和 Lru 方面的面试算法题,文中我将给出: 面试中的题目 解题的思路 特定问题的技巧和注意事项 考察的知识点及其概念 详细的代码和解析 开始之前,我们先看下会有哪些重点案例: 为了方便大家跟进学习,我在 GitHub 建立了一个仓库 仓库地址:超级干货!精心归

虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法.大多都交互性的操作,然而从各大公司面试来看,算法依旧是考察的一方面.实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的.如果将来当我们面对较为复杂的问题,这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路.下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧. Q1 判断一个单词是否是回文? 回文是指把相同的词汇或句子,在下文中调换位置或颠倒过来,产生首尾回环的情趣,叫做回文,也叫回环.比如 mamam redivider . 很多人拿到这样的题目非常容易

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是

给定一个数组,求和为定值的所有组合, 这道算法题在leetcode应该算是中等偏下难度, 对三到五年工作经验主要做业务开发的同学来说, 一般较难的也就是这种程度了. 简述经过: 不算hr面,总计四面,第一天前三面, 然后过了一个多星期第四面(领导一般都比较忙~) 平均每一面都是一小时,面完前三面已经很辛苦了. 我之前去美团面试从一面到hr面,总计四面 面了一下午将近四个小时...还不包括来回路程,所以面试是项体力+脑力的活,准备的充分了,面试成功率高少跑几次了~就会轻松不少~大部分同学面试面上几

本文将详细介绍在JavaScript中算法的用法,配合动图生动形象的让你以最快的方法学习算法的原理以及在需求场景中的用途. 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,

1.阐述下 JavaScript 中的变量提升 所谓提升,顾名思义即是 JavaScript 会将所有的声明提升到当前作用域的顶部.这也就意味着我们可以在某个变量声明前就使用该变量,不过虽然 JavaScript 会将声明提升到顶部,但是并不会执行真的初始化过程.2.阐述下 use strict; 的作用use strict; 顾名思义也就是 JavaScript 会在所谓严格模式下执行,其一个主要的优势在于能够强制开发者避免使用未声明的变量.对于老版本的浏览器或者执行引擎则会自动忽略该指令."

1.求二叉树的深度或者说最大深度 /* ***1.求二叉树的深度或者说最大深度 */ public static int maxDepth(TreeNode root){ if(root==null) return 0; int left=maxDepth(root.left); int right=maxDepth(root.right); return Math.max(left,right)+1; } 2.求二叉树的最小深度 /* ***2.求二叉树的最小深度 */ public stat

比如题目:寻找1~1000之内,所有能被5整除.或者能被6整除的数字 1 for(var i = 1 ; i <= 1000 ; i++){ 2  if(i % 5 == 0 || i % 6 == 0){ 3  console.log(i); 4  } 5 } 上面这个算法,我们有一个术语“穷举法”. 穷:  完整.欲穷千里目,更上一层楼.穷尽. 举:  列举,推举. 穷举法:就是一个一个试.我们现在要寻找1~1000之内,所有能被5整除.或者能被6整除的数字. 我们的思路,就是将1.2.3.

当我们进行数据处理的时候,往往需要对数据进行查找操作,一个有序的数据集往往能够在高效的查找算法下快速得到结果.所以排序的效率就会显的十分重要,本篇我们将着重的介绍几个常见的排序算法,涉及如下内容: 排序相关的概念 插入类排序 交换类排序 选择类排序 归并排序算法实现 一.排序相关的基本概念      排序其实是一个相当大的概念,主要分为两类:内部排序和外部排序.而我们通常所说的各种排序算法其实指的是内部排序算法.内部排序是基于内存的,整个排序过程都是在内存中完成的,而外部排序指的是由于数据量太大

报错:Uncaught SyntaxError: Unexpected token o in JSON at position 1 at JSON.parse (<anonymous>) at Function.m.parseJSON (jquery.js:8515) at Object.success (crud.html:45) at j (jquery.js:3143) at Object.fireWith [as resolveWith] (jquery.js:3255) at x (

一．填空题: 1. 在Linux系统中,以文件方式访问设备 . 2. Linux内核引导时,从文件/etc/fstab中读取要加载的文件系统. 3. Linux文件系统中每个文件用i节点来标识. 4. 全部磁盘块由四个部分组成,分别为引导块.专用块. i节点表块和数据存储块. 5. 链接分为:硬链接和符号链接. 6. 超级块包含了i节点表和空闲块表等重要的文件系统信息. 7. 某文件的权限为:d-rw-_r--_r--,用数值形式表示该权限,则该八进制数为:644,该文件属性是目录. 8. 前台

经典的排序算法总结 冒泡排序算法 算法描述: 比较相邻的元素:如果第一个比第二个大,就交换它们两个: 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数: 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个: 重复步骤1~3,直到排序完成. 排序方式:in-place 时间复杂度: 最佳情况:T(n) = O(n) 最差情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2) 空间复杂度:O(1) 代码实现: /*******bubble Sort a

一.nginx负载均衡常用算法 1.1 轮询 轮询,nginx默认方式.一次将请求分配给各个后台服务器. upstream backserver { server 10.0.0.7; server 10.0.0.8; } 1.2 加权轮询 根据权重加权依次轮询,默认为1,实现类似于LVS中的WRR,WLC等.默认时和rr效果一样. upstream backserver { server 10.0.0.7 weight 20; server 10.0.0.8 weight 30; } 1.3 源

1．进程和线程 (1)进程是资源分配的最小单位,线程是程序执行的最小单位. (2)进程有自己的独立地址空间,每启动一个进程,系统就会为它分配地址空间,建立数据表来维护代码段.堆栈段和数据段,这种操作非常昂贵.而线程是共享进程中的数据的,使用相同的地址空间,因此CPU切换一个线程的花费远比进程要小很多,同时创建一个线程的开销也比进程要小很多. (3)线程之间的通信更方便,同一进程下的线程共享全局变量.静态变量等数据,而进程之间的通信需要以通信的方式(IPC)进行.不过如何处理好同步与互斥是编写多线

话不多说上代码: 我自己的算法是: /** * public class ListNode { * int val; * ListNode next = null; * * ListNode(int val) { * this.val = val; * } * } * */ import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList<Integer> printListFromTailToHead(ListNode

基本架构 MySQL是典型的三层架构模式,在平常使用中对MySQL问题排查和优化,也应该针对具体问题,从对应的层解决问题 服务层:经典的C/S架构,主要是处理连接和安全验证. 核心层:处理MySQL核心业务. 查询分析,优化,缓存和内置函数 . 内建的视图,存储过程,触发器. 存储引擎层:存储引擎负责数据的存储和提取.核心层通过存储引擎的 API 与存储引擎通信,来遮蔽不同存储引擎的差异 , 使得差异对上层透明化. MySQL调优必备18个参数 连接数 .会话数和线程数 max_connecti