Основные вопросы на собеседовании DSA: как добиться успеха на следующем собеседовании

В этой статье представлены ответы на наиболее часто задаваемые вопросы на собеседовании по структуре данных, чтобы вы могли лучше понять, чего ожидать во время собеседования.

Возможно, вам интересно, с какими вопросами вы столкнетесь на следующем собеседовании по структурам данных. Просто помните, что интервьюеры по структурам данных не пытаются вас обмануть и не ожидают совершенства, но это их возможность убедиться в ваших знаниях, прежде чем они вложат средства в ваше трудоустройство. Всегда рекомендуется правильная подготовка.

Вопросы о структурах данных и алгоритмах являются важной частью любого собеседования по программированию, особенно на должности, посвященные науке о данных и Java. Хорошее знание структур данных и алгоритмов поможет вам выделиться из толпы. Следующие вопросы для собеседования по Структуре данных помогут вам пройти следующее собеседование!

Посмотрите видео ниже, которое покажет вам план изучения структур данных и алгоритмов.

Вопросы на собеседовании по базовой структуре данных для первокурсников

1. Что такое структура данных?

Структура данных — это способ организации (хранения) данных и управления ими для поиска и доступа. Он также определяет, как различные наборы данных связаны друг с другом, устанавливая связи и формируя алгоритмы.

2. Опишите типы структур данных?

Ниже приведены типы структур данных:

1. Списки: Коллекция связанных объектов, связанных с предыдущими и/или последующими элементами данных.
2. Массивы: набор одинаковых значений.
3. Рекорды: коллекция полей, каждое из которых содержит данные одного типа данных.
4. Деревья: структура данных, которая организует данные в иерархической структуре. Эта форма структуры данных соответствует упорядоченному порядку вставки, удаления и изменения элементов данных.
5. Таблицы: данные сохраняются в виде строк и столбцов. Их можно сравнить с записями, поскольку результат или изменение данных отражается во всей таблице.

3. Что такое линейная структура данных? Назовите несколько примеров.

Структура данных является линейной, если все ее элементы или элементы данных расположены в последовательности или линейном порядке. Элементы хранятся неиерархически, поэтому каждый элемент имеет преемников и предшественников, за исключением первого и последнего элемента в списке.

Примерами линейных структур данных являются массивы, стек, строки, очереди и связанные списки.

4. Каковы некоторые применения структур данных?

Что касается вопросов на собеседовании по структуре данных, это один из наиболее часто задаваемых вопросов.

Численный анализ, операционная система, искусственный интеллект, проектирование компилятора, управление базами данных, графика, статистический анализ и моделирование.

5. В чем разница между файловой структурой и структурой хранения?

Разница заключается в доступной области памяти. Структура хранения относится к структуре данных в памяти компьютерной системы, тогда как структура файла представляет собой структуру хранения во вспомогательной памяти.

6. Что такое многомерный массив?

Многомерный массив — это многомерный массив, имеющий более одного измерения. Это массив массивов или массив с множеством слоев. 2D-массив или двумерный массив — это самый простой многомерный массив. Как вы увидите в коде, технически это массив массивов. Двумерный массив также называют матрицей или таблицей со строками и столбцами. Объявление многомерного массива — то же самое, что объявление одномерного массива. Нам нужно сообщить C, что у нас есть два измерения двумерного массива.

7. Как хранятся в памяти элементы 2D-массива?

1. Основной порядок строк: — При упорядочении по строкам все строки двумерного массива хранятся в памяти последовательно.

Сначала в памяти полностью сохраняется первая строка массива, за ней следует вторая строка массива и так далее до последней строки.

1. Столбец-Основной Орден: при упорядочении по столбцам все столбцы двумерного массива хранятся в памяти в одном и том же порядке. Первый столбец массива полностью сохраняется в памяти, за ним следует вторая строка массива и так далее, пока последний столбец массива не будет полностью записан в памяти.

8. Что такое структура данных связанного списка?

Это один из наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по структуре данных, на который интервьюер ожидает от вас подробного ответа. Постарайтесь объяснить как можно больше, а не заканчивать ответ одним предложением!

Это линейная структура данных или последовательность объектов данных, элементы которой не хранятся в соседних ячейках памяти. Элементы связаны с помощью указателей, образуя цепочку. Каждый элемент представляет собой отдельный объект, называемый узлом. Каждый узел имеет два элемента: поле данных и ссылку на следующий узел. Точка входа в связанный список называется головой. Если список пуст, заголовок представляет собой нулевую ссылку, а последний узел имеет ссылку на нулевую ссылку.

Связанный список — это динамическая структура данных, в которой количество узлов не фиксировано, а список может увеличиваться и уменьшаться по требованию.

Применяется в случаях, когда:

• Мы имеем дело с неизвестным количеством объектов или не знаем, сколько элементов в списке.
• Нам нужны вставки/удаления из списка в постоянное время, как в вычислениях в реальном времени, где предсказуемость времени имеет решающее значение.
• Произвольный доступ к каким-либо элементам не нужен
• Алгоритму требуется структура данных, в которой объекты должны храниться независимо от их физического адреса в памяти.
• Нам нужно вставить элементы в середину списка, как в приоритетной очереди.

Некоторые реализации представляют собой стеки и очереди, графики, каталог имен, динамическое распределение памяти и выполнение арифметических операций над длинными целыми числами.

9. Считаются ли связанные списки линейными или нелинейными структурами данных?

Связанные списки считаются как линейными, так и нелинейными структурами данных в зависимости от приложения, для которого они используются. При использовании для стратегий доступа он рассматривается как линейная структура данных. Когда он используется для хранения данных, он считается нелинейной структурой данных.

10. Каковы преимущества связного списка перед массивом? В каких сценариях мы используем связанный список, а когда — массив?

Это еще один часто задаваемый вопрос на собеседовании по структуре данных! Преимущества связанного списка перед массивом:

1. Вставка и удаление

Вставка и удаление узлов — более простой процесс, поскольку мы обновляем только адрес, присутствующий в следующем указателе узла. Делать то же самое с массивом дорого, так как необходимо создать место для новых элементов и сдвинуть существующие элементы.

2. Динамическая структура данных

Поскольку связанный список представляет собой динамическую структуру данных, нет необходимости задавать начальный размер, поскольку он может увеличиваться и уменьшаться во время выполнения за счет выделения и освобождения памяти. Однако размер массива ограничен, поскольку количество элементов статически хранится в основной памяти.

3. Никакой потери памяти

Поскольку размер связанного списка может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от требований программы, а память выделяется только при необходимости, потери памяти не происходит. В случае массива происходит потеря памяти. Например, если мы объявим массив размером 10 и сохраним в нем только пять элементов, то пространство для пяти элементов будет потрачено впустую.

4. Реализация

Структуры данных, такие как стек и очереди, легче реализовать с использованием связанного списка, чем массива.

Вот некоторые сценарии, в которых мы используем связанный список вместо массива:

• Когда мы заранее знаем верхний предел количества элементов
• Когда имеется большое количество операций добавления или удаления.
• Когда нет большого количества произвольного доступа к элементам
• Когда мы хотим вставить элементы в середину списка, например, при реализации приоритетной очереди.

Вот некоторые сценарии, в которых мы используем массив вместо связанного списка:

• Когда нам нужно индексировать элементы или получать произвольный доступ к ним
• Когда мы заранее знаем количество элементов в массиве, чтобы мы могли выделить правильный объем памяти.
• Когда нам нужна скорость при переборе всех элементов последовательности
• Когда память вызывает беспокойство; заполненные массивы используют меньше памяти, чем связанные списки, поскольку каждый элемент массива представляет собой данные, но каждый узел связанного списка требует данных, а также одного или нескольких указателей на другие элементы в связанном списке.

Таким образом, мы учитываем требования к пространству, времени и простоте реализации, чтобы решить, использовать ли связанный список или массив.

11. Что такое двусвязный список? Приведите несколько примеров.

Это сложный тип (двусторонний LL) связанного списка, в котором узел имеет две ссылки: одна соединяется со следующим узлом в последовательности, а другая – с предыдущим узлом. Это позволяет перемещаться по элементам данных в обоих направлениях.

Примеры включают в себя:

• Музыкальный плейлист с кнопками навигации «Далее» и «Предыдущее».
• Кэш браузера с посещенными страницами НАЗАД-ВПЕРЕД
• Функциональность отмены и повтора действий в браузере, позволяющая перевернуть узел, чтобы перейти на предыдущую страницу.

12. Как ссылаться на все элементы одномерного массива?

Используя индексированный цикл, мы можем получить доступ ко всем элементам одномерного массива. Счетчик ведет обратный отсчет от 0 до максимального размера массива n минус один. Счетчик цикла используется в качестве индекса массива для последовательной ссылки на все элементы одномерного массива.

13. Что такое динамические структуры данных? Назовите несколько.

Это наборы данных в памяти, которые расширяются и сжимаются, увеличиваясь или уменьшаясь в размерах по мере выполнения программы. Это позволяет программисту точно контролировать объем используемой памяти.

Примерами являются динамический массив, связанный список, стек, очередь и куча.

Запишитесь сегодня на курс обучения сертификации Java, чтобы узнать все о массивах, циклах, операторах и многом другом. Ознакомьтесь с программой курса прямо сейчас!

14. Что такое алгоритм?

Алгоритм — это пошаговый метод решения проблемы или манипулирования данными. Он определяет набор инструкций, которые необходимо выполнить в определенном порядке для получения желаемого результата.

15. Зачем нам нужен анализ алгоритма?

Задачу можно решить несколькими способами, используя несколько алгоритмов решения. Анализ алгоритма обеспечивает оценку необходимых ресурсов алгоритма для решения конкретной вычислительной задачи. Также определяется количество временных и пространственных ресурсов, необходимых для выполнения.

Временная сложность алгоритма количественно определяет количество времени, необходимое для работы алгоритма, как функцию длины входных данных. Пространственная сложность количественно определяет объем пространства или памяти, занимаемый алгоритмом для работы, в зависимости от длины входных данных.

16. Что такое стек?

Стек — это абстрактный тип данных, который определяет линейную структуру данных, как в реальном физическом стеке или стопках, где вы можете взять только верхний элемент из стека, чтобы удалить элементы. Таким образом, вставка (push) и удаление (pop) элементов происходит только на одном конце, называемом вершиной стека, в определенном порядке: LIFO (последний вошел, первый вышел) или FILO (первый вошел, последний вышел).

17. Где используются стеки?

• Выражение, оценка или преобразование оценивающих префиксных, постфиксных и инфиксных выражений.
• Синтаксический анализ
• Разворот строки
• Проверка скобок
• Возврат

18. Какие операции можно выполнять над стеком?

Стек — это линейная структура данных, которая работает по той же концепции: компоненты в стеке добавляются и удаляются только с одного конца, называемого TOP. В результате стек известен как структура данных LIFO (Last-In-First-Out), поскольку часть, которая была помещена последней, удаляется первой.

Стек может выполнять три фундаментальные операции:

1. ТОЛКАТЬ: действие push вставляет новый элемент в стек. Новая функция помещается на вершину стека. Однако перед вставкой значения мы должны сначала проверить, соответствует ли TOP=MAX–1, поскольку в этом случае стек заполняется и дальнейшие вставки невозможны. Сообщение OVERFLOW выводится при попытке поместить значение в существующий стек.
2. ПОП: Операция pop выполняется для удаления самого верхнего элемента стека. Однако перед удалением значения мы должны сначала проверить, имеет ли значение TOP=NULL, поскольку если это так, то стек пуст и дальнейшее удаление не допускается. Уведомление UNDERFLOW выдается при попытке стереть значение из стека, который уже пуст.
3. ПЕК: Действие просмотра возвращает значение самого верхнего элемента стека, не удаляя его из стека. С другой стороны, операция Peek сначала проверяет, пуст ли стек, т. е. если TOP = NULL, то записывается соответствующее сообщение. В противном случае возвращается значение.

Вопросы для собеседования по структуре данных для опытных

19. Что такое постфиксное выражение?

Постфиксное выражение состоит из операторов и операндов, причем оператор идет после операндов. То есть в постфиксном выражении оператор идет после операндов. Аналогично, какова правильная постфиксная форма? Правильная постфиксная фраза — AB+C*.

20. Что такое структура данных очереди?

В этом типе вопросов для собеседования по структуре данных вы также можете обсудить свой опыт и ситуации, используя очередь. Очередь — это абстрактный тип данных, который определяет линейную структуру данных или упорядоченный список, используя для доступа к элементам операцию «первым поступил — первым обслужен» (FIFO). Операции вставки могут выполняться только на одном конце, называемом REAR, а операции удаления могут выполняться только на другом конце, называемом FRONT.

21. Перечислите некоторые применения структуры данных очереди.

Чтобы расставить приоритеты заданий, как в следующих сценариях:

• В качестве списков ожидания для одного общего ресурса в принтере, ЦП, системах колл-центра или при загрузке изображений; где первый введенный является первым, который будет обработан
• При асинхронной передаче данных; или примеры каналов, файлового ввода-вывода и сокетов
• В качестве буферов в таких приложениях, как медиаплееры MP3 и проигрыватели компакт-дисков.
• Для ведения плейлиста в медиаплеерах (для добавления или удаления песен)

22. Что такое очередь?

Удаление из очереди — это двусторонняя очередь или структура данных, в которую элементы можно вставлять или удалять с обоих концов (ПЕРЕДНЕГО и ЗАДНЕГО).

23. Какие операции можно выполнять над очередями?

• enqueue() добавляет элемент в конец очереди
• dequeue() удаляет элемент из начала очереди
• init() используется для инициализации очереди
• isEmpty проверяет, пуста ли очередь
• Передняя часть используется для получения значения первого элемента данных, но не удаляет его.
• Задняя часть используется для получения последнего элемента из очереди.

24. Каковы преимущества кучи перед стеком?

В вопросах для собеседования по этой структуре данных постарайтесь указать различные преимущества и, если возможно, привести примеры. Это покажет интервьюеру ваш опыт в предметной области. Как правило, и куча, и стек являются частью памяти и используются в Java для разных нужд:

• Куча более гибкая, чем стек, поскольку пространство памяти может динамически выделяться и освобождаться по мере необходимости.
• Память кучи используется для хранения объектов в Java, тогда как память стека используется для хранения локальных переменных и вызовов функций.
• Объекты, созданные в куче, видны всем потокам, тогда как переменные, хранящиеся в стеках, видны только владельцу как частная память.
• При использовании рекурсии размер кучи больше, тогда как она быстро заполняет память стека.

25. Где можно использовать стековую структуру данных?

• Оценка выражения
• Возврат
• Управление памятью
• Вызов функции и возврат

26. В чем разница между PUSH и POP?

Что касается вопросов на собеседовании по структуре данных, это один из наиболее часто задаваемых вопросов.

Эти аббревиатуры обозначают операции Push и Popping, выполняемые в стеке. Это способы хранения и извлечения данных.

• PUSH используется для добавления элемента в стек, а POP — для удаления элемента.
• PUSH принимает два аргумента: имя стека, в который добавляются данные, и значение добавляемой записи. POP требуется только имя стека.
• Когда стек заполняется и выдается еще одна команда PUSH, вы получаете ошибку переполнения стека, что означает, что стек больше не может вместить последнюю команду PUSH. В POP ошибка переполнения стека возникает, когда вы пытаетесь отправить POP уже пустой стек.

27. Какой алгоритм сортировки считается самым быстрым? Почему?

Один алгоритм сортировки не может считаться лучшим, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Однако алгоритм быстрой сортировки обычно считается самым быстрым, поскольку он обеспечивает наилучшую производительность для большинства входных данных.

Его преимущества перед другими алгоритмами сортировки заключаются в следующем:

• Экономия кэша: он линейно сканирует и линейно разделяет входные данные. Это означает, что мы можем максимально эффективно использовать каждую загрузку кэша.
• Можно пропустить некоторые замены: поскольку QuickSort немного чувствителен к правильному порядку ввода, он может пропускать некоторые замены.
• Эффективен даже для входных наборов в худшем случае, поскольку порядок обычно случайный.
• Простая адаптация к уже отсортированным или в основном отсортированным входным данным.
• Когда скорость важнее стабильности.

28. Что такое сортировка слиянием? Как это работает?

Сортировка слиянием — это алгоритм сортировки данных по принципу «разделяй и властвуй». Он работает путем слияния и сортировки смежных данных для создания более крупных отсортированных списков, которые затем рекурсивно объединяются для формирования еще более крупных отсортированных списков, пока не получится один единственный отсортированный список.

29. Как работает сортировка выбором?

Это один из наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по структуре данных. Сортировка выбором работает путем многократного выбора наименьшего числа в порядке возрастания из списка и помещения его в начало. Этот процесс повторяется по направлению к концу списка или отсортированного подмассива.

Просканируйте все предметы и найдите самый маленький. Переключите положение первого элемента. Повторите сортировку выбора для остальных элементов N-1. Мы всегда выполняем итерацию вперед (i от 0 до N-1) и меняем местами наименьший элемент (всегда i).

Временная сложность: в лучшем случае O(n2); худший O(n2)

Пространственная сложность: худший O(1)

30. Что такое асимптотический анализ алгоритма?

Асимптотический анализ — это метод определения времени работы алгоритма в математических единицах для определения пределов программы, также известный как «производительность во время выполнения». Цель состоит в том, чтобы определить наилучшее, наихудшее и среднее время выполнения конкретного действия. Хотя асимптотический анализ не является методом обучения глубокому обучению, он является важным диагностическим инструментом для программистов, позволяющим анализировать эффективность алгоритма, а не его правильность.

31. Что такое асимптотические обозначения?

Асимптотическая нотация представляет время работы алгоритма — сколько времени занимает алгоритм с заданными входными данными, n. Большое О, большое Тета () и большое Омега () — это три различных обозначения. Когда время работы одинаково при всех обстоятельствах, используется big-, big-O для наихудшего времени работы и big- для наилучшего времени работы.

32. Каковы примеры алгоритмов «разделяй и властвуй»?

Быстрая сортировка — это название алгоритма сортировки. Метод выбирает опорный элемент и переупорядочивает элементы массива так, чтобы все элементы, меньшие, чем выбранный опорный элемент, перемещались в левую сторону опорного элемента, а все элементы, более значимые, чем опорный элемент, перемещались в правую сторону.

Сортировка слиянием также является алгоритмом сортировки. Алгоритм делит массив на две половины, рекурсивно сортирует их, а затем объединяет две отсортированные половины. Целью точек, которые находятся ближе всего друг к другу, является определение ближайшей пары точек в наборе точек плоскости xy. Проблему можно решить за время O(n2), вычислив расстояния между каждой парой мест и сравнив их для определения кратчайшего расстояния.

33. Определите структуру данных графа?

Структура данных графа — это тип нелинейной структуры данных, которая состоит из вершин или узлов, соединенных ребрами или дугами, что позволяет хранить или извлекать данные. Края могут быть направленными и ненаправленными.

34. Каковы применения графовой структуры данных?

• Транспортные сетки, в которых станции представлены вершинами, а маршруты — ребрами графа.
• Графики полезности электроэнергии или воды, где вершины являются точками соединения и окаймляют соединяющие их провода или трубы.
• Графы социальных сетей для определения потока информации и горячих точек (ребер и вершин)
• Нейронные сети, в которых вершины представляют нейроны и окаймляют синапсы между ними.

35. Перечислите виды деревьев?

Подобные вопросы на собеседовании по структуре данных очень распространены и часто задаются.

Дерево называется универсальным деревом, если его иерархия не ограничена. В общем дереве каждый узел может иметь бесконечное количество потомков, а все остальные деревья являются его подмножествами.

Бинарное дерево — это тип дерева, в котором каждый родитель имеет как минимум два потомка. Детей называют левыми и правыми подростками. Это дерево более популярно, чем большинство других. Когда двоичному дереву накладываются определенные ограничения и функции, также используются различные деревья, такие как дерево AVL, BST (дерево двоичного поиска), дерево RBT и т. д.

Двоичное дерево поиска (BST) — это расширение двоичного дерева, включающее множество дополнительных ограничений. В BST значение левого дочернего узла должно быть меньше или равно родительскому значению, тогда как правильное дочернее значение всегда должно быть больше или равно родительскому значению.

Дерево AVL представляет собой самобалансирующееся двоичное дерево поиска. Термин АВЛ дан в честь изобретателей Адельсона-Велши и Лэндиса. Это было первое дерево, достигшее динамического равновесия. Каждому узлу в дереве AVL назначается коэффициент балансировки в зависимости от того, сбалансировано дерево или нет. Дети узлов имеют максимальную высоту одной лозы AVL.

Красно-черные деревья — еще один тип автобалансирующегося дерева. Термин «красно-черный» происходит от качеств красно-черного дерева, каждый узел которого окрашен в красный или черный цвет. Это помогает сохранить баланс леса. Несмотря на то, что это дерево не идеально сбалансировано, процесс поиска занимает всего O (log n) времени.

В таком дереве с узлом N — максимальное количество дочерних элементов. Бинарное дерево — это двухлетнее дерево, поскольку каждый узел бинарного дерева имеет не более двух потомков. Полное N-арное дерево — это дерево, в котором дочерними элементами каждого узла являются либо 0, либо N.

36. Что такое бинарные деревья?

Бинарное дерево — это древовидная структура данных, состоящая из узлов, каждый из которых имеет два потомка, известных как левый и правый узлы. Дерево начинается с одного узла, называемого корнем.

Каждый узел дерева несет следующую информацию:

Данные

Указательное устройство указывает на левого ребенка.

Стрелка, указывающая на правильного ребенка

37. В чем разница между деревом B и деревом B+?

Дерево B представляет собой самобалансирующееся дерево с m-путями, где m определяет порядок дерева. В зависимости от количества m Btree является расширением дерева двоичного поиска, в котором узел может иметь более одного ключа и более двух дочерних элементов. Данные предоставляются в B-дереве в отсортированном виде: более низкие значения находятся в левом поддереве, а более высокие значения — в правом поддереве.

Дерево B+ представляет собой усовершенствованное самосбалансированное дерево, поскольку все пути от корня дерева до его листа имеют одинаковую длину. Тот факт, что все листовые узлы имеют одинаковую длину, указывает на то, что все они находятся на одном уровне. Определенные конечные узлы не могут появляться на третьем уровне, а другие появляются на втором уровне.

38. Каковы преимущества бинарного поиска перед линейным?

В отсортированном списке:

• Бинарный поиск более эффективен, чем линейный, поскольку мы выполняем меньше сравнений. При линейном поиске мы можем исключить только один элемент за сравнение каждый раз, когда нам не удается найти искомое значение, но при бинарном поиске мы исключаем половину набора при каждом сравнении.
• Бинарный поиск выполняется за время O(log n) по сравнению с временем O(n) линейного поиска. Это означает, что чем больше элементов присутствует в массиве поиска, тем быстрее выполняется двоичный поиск по сравнению с линейным поиском.

39. Что такое AVL-дерево?

Дерево АВЛ (Адельсона, Вельского и Ланди) — это бинарное дерево поиска с балансировкой по высоте, в котором разница высот левого и правого поддеревьев любого узла меньше или равна единице. Это контролирует высоту двоичного дерева поиска, не допуская его перекоса. Это используется при работе с большим набором данных с постоянным сокращением путем вставки и удаления данных.

40. Различайте NULL и VOID

• Null — это значение, тогда как Void — это идентификатор типа данных.
• Null указывает на пустое значение переменной, тогда как void указывает на указатели, не имеющие начального размера.
• Нуль означает, что его никогда не существовало; Пустота означает, что оно существовало, но не действует.

41. Помогает ли динамическое распределение памяти управлять данными? Как?

Динамическое распределение памяти сохраняет простые структурированные типы данных во время выполнения. Он имеет возможность объединять отдельно выделенные структурированные блоки для формирования составных структур, которые расширяются и сжимаются по мере необходимости, тем самым помогая управлять данными блоков данных произвольного размера и в произвольном порядке.

Зарегистрируйтесь в программе профессиональных сертификатов в области науки о данных, чтобы изучить более дюжины инструментов и навыков обработки данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Purdue и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сеансам Ask Me Anything от IBM.

42. Назовите способы определения наличия цикла в связанном списке.

• Использование хеширования
• Использование метода посещенных узлов (с изменением базовой структуры данных связанного списка или без него)
• Алгоритм поиска цикла Флойда

43. Назовите некоторые применения многосвязных структур?

• Разреженная матрица
• Генерация индекса

44. Объясните зубчатый массив.

Это массив, элементы которого сами являются массивами и могут иметь разные размеры и размеры.

45. Объясните структуру данных максимальной кучи.

Это тип структуры данных кучи, в которой значение корневого узла больше или равно любому из его дочерних узлов.

46. ​​Как найти высоту узла дерева?

Высота узла равна количеству ребер на самом длинном пути к листу из узла, где глубина листового узла равна 0.

Итог

Эти вопросы на собеседовании DSA дадут вам представление о том, какие вопросы можно задавать. Хотя вы можете ожидать многих из этих вопросов на собеседовании по структурам данных, вам также необходимо потратить некоторое время на обучение. Не менее важно хорошее понимание основных структур данных и того, как получить доступ к элементам массива или связанного списка, а также программирование для науки о данных.

Ключевым компонентом процесса технического собеседования является понимание структур данных, особенно для кандидатов, надеющихся добиться успеха в качестве инженеров полного стека Java. Глубокое понимание таких понятий, как массивы, связанные списки, деревья и графики, может значительно улучшить ваши способности решать проблемы и писать более эффективный код. Запись на курс полнофункционального разработчика Java может помочь вам стать более опытными в области интерфейсных и серверных технологий Java, а также укрепить ваше понимание этих фундаментальных структур данных.

Итак, теперь, когда у вас есть представление о возможных вопросах на собеседовании, пришло время приступить к делу и присоединиться к такому курсу, как учебный курс по сертификации Java или сертификационные курсы по науке о данных, чтобы повысить свои технические знания.