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内容概要:本文详细解析了代码面试中的高频题,涵盖DFS、回溯算法和设计类题目。DFS部分介绍了岛屿数量和岛屿最大面积两道LeetCode题目,解析了深度优先搜索的应用场景、解题思路、代码实现和复杂度分析。回溯算法部分讲解了组合和组合总和问题,强调了剪枝技巧的重要性。设计类题目部分探讨了数据库设计中的连接操作和数据类型选择,以及单例模式、工厂模式和观察者模式的设计模式。最后总结了各类题目的特点和应对策略,建议通过多题一解、优化代码和模拟面试等方式提升编程能力。 适合人群:正在准备技术面试的程序员,尤其是希望进入大厂的求职者,以及希望提升编程技能的开发者。 使用场景及目标:①理解DFS、回溯算法和设计模式的核心思想;②掌握常见高频题的解题方法和优化技巧;③通过模拟面试和实际练习,提升编程和表达能力,为技术面试做好充分准备。 阅读建议:本文不仅提供了详细的解题步骤和代码示例,还强调了算法优化和设计模式的实际应用场景。读者在学习过程中应结合实际项目经验,多进行代码实践,理解每种算法和设计模式的优缺点,以便在面试中能够清晰阐述解题思路和技术细节。
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代码面试必刷高频题,直通大厂不是梦!
一、DFS 高频题解析
深度优先搜索(Depth - First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树
的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。当节点的所有边都被探寻过,搜索将回溯到
发现该节点的那条边的起始节点,这一过程持续到已发现从源节点可达的所有节点为止。在实
际应用中,DFS 常用于解决路径寻找、连通性检测等问题。
1.1 岛屿数量(LeetCode 200)
给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿总是被水包
围,并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
1. 解题思路:将二维网格看成一个无向图,竖直或水平相邻的 1 之间有边相连。扫描整
个二维网格,如果一个位置为 1,则以其为起始节点开始进行深度优先搜索。在深度
优先搜索的过程中,将每个搜索到的 1 都重新标记为 0 ,避免重复搜索。岛屿的数量
就是进行深度优先搜索的次数。
2. 代码实现(Python):
class Solution:
def dfs(self, grid, r, c):
grid[r][c] = '0'
nr = len(grid)
nc = len(grid[0])
for new_r, new_c in [[r - 1, c], [r + 1, c], [r, c - 1], [r, c + 1]]:
if 0 <= new_r < nr and 0 <= new_c < nc and grid[new_r][new_c] == '1':
self.dfs(grid, new_r, new_c)
def numIslands(self, grid):
nr = len(grid)
if nr == 0:
return 0
nc = len(grid[0])
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