一、Java算法的核心思想
1. 分而治之 (Divide and Conquer)
将大问题分解为小问题,递归解决小问题后合并结果
典型应用:归并排序、快速排序、二分查找
2. 动态规划 (Dynamic Programming)
将问题分解为重叠子问题,存储子问题的解避免重复计算
典型应用:背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列
3. 贪心算法 (Greedy Algorithm)
每一步都采取当前最优选择,希望最终结果也是最优
典型应用:霍夫曼编码、Dijkstra算法、最小生成树
4. 回溯法 (Backtracking)
通过尝试和回退来寻找所有可能的解
典型应用:八皇后问题、数独、排列组合
5. 双指针技巧 (Two Pointers)
使用两个指针以不同速度或方向遍历数据结构
典型应用:链表环检测、滑动窗口、有序数组求和
二、常见考察解题方式
1. 数组与字符串处理
解题方式:双指针、滑动窗口、哈希表记录
示例:
java
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// 两数之和 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int complement = target - nums[i]; if (map.containsKey(complement)) { return new int[] { map.get(complement), i }; } map.put(nums[i], i); } throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); }
2. 链表操作
解题方式:虚拟头节点、快慢指针、递归
示例:
java
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// 反转链表 public ListNode reverseList(ListNode head) { ListNode prev = null; ListNode curr = head; while (curr != null) { ListNode nextTemp = curr.next; curr.next = prev; prev = curr; curr = nextTemp; } return prev; }
3. 树与图遍历
解题方式:DFS/BFS、递归、迭代
示例:
java
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// 二叉树的中序遍历(递归) public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<>(); inorder(root, res); return res; } private void inorder(TreeNode root, List<Integer> res) { if (root == null) return; inorder(root.left, res); res.add(root.val); inorder(root.right, res); }
4. 排序与搜索
解题方式:二分查找、堆排序、快速选择
示例:
java
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// 二分查找 public int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) return mid; else if (nums[mid] < target) left = mid + 1; else right = mid - 1; } return -1; }
5. 动态规划问题
解题方式:状态定义、状态转移方程、边界条件
示例:
java
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// 爬楼梯问题 public int climbStairs(int n) { if (n == 1) return 1; int[] dp = new int[n + 1]; dp[1] = 1; dp[2] = 2; for (int i = 3; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n]; }
三、解题技巧
理解问题:确保完全理解题目要求,明确输入输出
分析复杂度:预估时间和空间复杂度,选择合适算法
边界条件:考虑空输入、极端值等特殊情况
测试用例:设计典型、边界和随机测试用例验证代码
代码优化:先写出可工作的代码,再考虑优化
掌握这些核心思想和解题方式,能够帮助你在Java算法问题中更系统地思考和解决问题。