Java面试中常见的算法题及其优雅解法

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Java面试中常见的算法题及其优雅解法

在Java的面试中，算法题通常是考察候选人编程能力和思维逻辑的重要环节。这类题目往往看似简单，但实际操作起来却需要一定的技巧和经验。今天我们就来聊聊一些常见的Java算法题以及它们的优雅解法。

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斐波那契数列：递归与迭代的较量

首先，我们从经典的斐波那契数列开始说起。它的定义很简单：F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n >= 2)。这是一个典型的递归定义，但是直接使用递归会导致大量的重复计算，效率低下。因此，我们可以采用迭代的方式来提高性能。

public static int fibonacciIterative(int n) { if (n < 0) throw new IllegalArgumentException("Input must be non-negative"); if (n == 0 || n == 1) return n; int prev = 0, curr = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { int next = prev + curr; prev = curr; curr = next; } return curr; } 

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这段代码不仅避免了递归带来的栈溢出风险，而且时间复杂度仅为O(n)，空间复杂度为O(1)。

排序算法：Arrays.sort的奥秘

在Java中，我们通常会使用Arrays.sort()来进行排序操作。它内部使用的是TimSort算法，这是一种结合了归并排序和插入排序的混合算法，在大多数情况下表现优异。然而，当我们需要自己实现排序时，可以选择快速排序或者归并排序。

快速排序是一种分而治之的算法，其核心思想是对数组进行分区操作。下面是一个简单的快速排序实现：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!private void quickSort(int[] arr, int low, int high) { if (low < high) { int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1); quickSort(arr, pi + 1, high); } } private int partition(int[] arr, int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = (low - 1); for (int j = low; j < high; j++) { if (arr[j] < pivot) { i++; swap(arr, i, j); } } swap(arr, i + 1, high); return i + 1; } 

这段代码展示了快速排序的基本步骤：选择一个基准值，然后将数组分为两部分，一部分小于基准值，另一部分大于基准值。

字符串匹配：KMP算法的魅力

在字符串处理方面，KMP算法无疑是最具代表性的例子之一。它解决了传统的暴力匹配方法效率低下的问题，通过预处理模式串，使得匹配过程中能够跳过不必要的比较步骤。

public static int kmpSearch(String haystack, String needle) { int m = haystack.length(); int n = needle.length(); int[] lps = computeLPSArray(needle); int i = 0, j = 0; while (i < m) { if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) { i++; j++; } if (j == n) { return i - j; } else if (i < m && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j)) { if (j != 0) j = lps[j - 1]; else i++; } } return -1; } private static int[] computeLPSArray(String pat) { int n = pat.length(); int[] lps = new int[n]; int len = 0; lps[0] = 0; int i = 1; while (i < n) { if (pat.charAt(i) == pat.charAt(len)) { len++; lps[i] = len; i++; } else { if (len != 0) { len = lps[len - 1]; } else { lps[i] = 0; i++; } } } return lps; } 

这段代码实现了KMP算法的核心功能——通过计算最长前缀后缀数组（LPS数组）来指导匹配过程，从而达到高效的字符串搜索效果。

总结

以上就是一些常见的Java面试算法题及其优雅解法。当然，Java世界里还有很多其他的算法等待我们去探索。希望这篇文章能给大家带来启发，在未来的面试中游刃有余！记住，无论多么复杂的算法，最终的目标都是为了更好地理解和解决问题。