PHP面试之四：逻辑与算法

smartlion 发布于2019-06-28 14:11 / 504人阅读

摘要：数据结构常见数据结构数组是最简单而且应用最广泛的数据结构特征使用连续内存空间来存储存放相同类型或着衍生类型的元素数组比较特别，可以存放八种数据类型通过下标来访问集合特征保存不重复的元素字典特征就是关联数组，以形式存储栈，与队列相似特征存储数

数据结构

常见数据结构

Array 数组是 最简单 而且 应用最广泛 的数据结构

特征：
1、使用连续内存空间来存储
2、存放相同类型或着衍生类型的元素（PHP数组比较特别，可以存放八种数据类型）
3、通过下标来访问

Set 集合

特征：
1、保存不重复的元素

Map 字典

特征：
1、就是PHP关联数组，以Key/Value形式存储

Stack 栈，与队列相似

特征：
1、存储数据是先进先出，栈只有一个出口，只能从栈顶部添加和删除元素

Heap 堆，与二叉树的数据结构相似

特性：
1、子节点的键值和索引总小于他的父节点

list 线性表，由零个或多个数据元素组成的有序序列

特性：
1、线性表是一个序列，在PHP中就是索引数组

Queue 队列

特性：
1、先进先出，并发中使用，可以安全地将对象从一个任务传给另一个任务，可以使用PHP数组模拟

如何模拟双向链表？

使用数组Array来实现
array_shift() / array_unshift()
array_pop() / array_push()

其它逻辑算法

重点：找出算法的规律，再用代码来实现

模拟PHP内置函数来实现某些功能

不使用PHP内置函数的前提下，实现字符串翻转

function str_rev($str){

    for($i=0;true;$i++){
        if(!isset($str[$i])){
            break;
        }
    }
    $return = "";
    for($j=$i-1;$j>=0;$j--){
        $return .= $str[$j];
    }
    return $return;
}

常见算法考点

算法是什么？

是一种解决问题的计算方法，一个问题有多种算法来解决，每种算法效率都不同，根据需求选择最优算法

时间复杂度和空间复杂度

作用：用于评定 某算法 是否合适？是否高效？

时间复杂度：执行算法所需要的时间
空间复杂度：执行算法所需要的内存空间

常见时间复杂度 例如：常数阶O(1)、线性阶O(n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、对数阶O(log2n)、nlog2n阶O(nlog2n)、指数阶O(n^n)

效率从大到小：O(1) > O(log2n) > O(n) > O(nlog2n) > O(n^2) > O(n^3) > O(2^n) > O(n!) > O(n^n)

时间复杂度计算方式：得出算法的计算次数（空间复杂度与之类似）
用1来取代说有确定次数的加法

常见排序算法

冒泡排序、直接插入排序、希尔排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序

冒泡排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n^2)         O(n^2)
空间复杂度      O(1)

直接插入排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n^2)         O(n^2)
空间复杂度      O(1)

希尔排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n^2)         O(nlog2n)
空间复杂度      O(1)

选择排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n^2)         O(n^2)
空间复杂度      O(1)

快速排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n^2)         O(nlog2n)
空间复杂度      O(n)           O(log2n)

归并排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(nlog2n)         O(nlog2n)
空间复杂度      O(n)

堆排序
               最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(nlog2n)      O(nlog2n)
空间复杂度      O(1)

常见查找算法

二分查找、顺序查找

二分查找        最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(log2n)       O(log2n)
空间复杂度      迭代O(1)       递归O(log2n)

顺序查找        最坏情况        平均情况
时间复杂度      O(n)           O(n)
空间复杂度      O(1)

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