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大厂算法面试 7 天冲刺:第6天-树与图深度剖析——高频算法面试题 Java 实战

2025/4/10 9:01:57 来源:https://blog.csdn.net/Prince140678/article/details/147012587  浏览:    关键词:大厂算法面试 7 天冲刺:第6天-树与图深度剖析——高频算法面试题 Java 实战

🧠 第6天:树与图深度剖析——高频算法面试题 & Java 实战


📚 一、核心知识概览 Overview

1. 树(Tree)

树是一种非线性数据结构,常见于面试中的二叉树(Binary Tree)、二叉搜索树(BST)、N叉树等。

常见面试考点:

  • 树的遍历(前序、中序、后序、层序)
  • 最近公共祖先(Lowest Common Ancestor, LCA)
  • 判断平衡树、对称树、二叉搜索树验证等

2. 图(Graph)

图是一种更复杂的数据结构,常用于建模复杂关系,如社交网络、地图、网络延迟等。

常见面试考点:

  • 图的表示(邻接表 / 邻接矩阵)
  • BFS / DFS 遍历
  • 拓扑排序、最短路径(Dijkstra、Floyd)、网络延迟

🧩 二、算法实战 Algorithms & Java 实现


🌟 案例1:二叉树的层序遍历(Level Order Traversal)

💬 题目描述

给你一棵二叉树,请你返回其按层序遍历得到的节点值。

✅ 示例输入
Input: [3,9,20,null,null,15,7]
Output: [[3],[9,20],[15,7]]
🔍 解法:BFS(队列实现)
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();if (root == null) return result;Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {int size = queue.size();List<Integer> level = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode node = queue.poll();level.add(node.val);if (node.left != null) queue.offer(node.left);if (node.right != null) queue.offer(node.right);}result.add(level);}return result;
}

🌟 案例2:二叉树的最近公共祖先(Lowest Common Ancestor)

💬 题目描述

给定一棵二叉树,找到两个节点的最近公共祖先。

✅ 示例输入
Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1  
Output: 3
🔍 解法:递归 + 后序遍历
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {if (root == null || root == p || root == q) return root;TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);if (left != null && right != null) return root;return left != null ? left : right;
}

🌟 案例3:网络延迟时间(Network Delay Time)

💬 题目描述

给定一个有向图,每条边由三元组 (u, v, w) 表示从节点 uv 的路径时间为 w,返回从源节点 K 发出信号,到所有节点的最短时间

✅ 示例输入
Input: times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], N = 4, K = 2  
Output: 2
🔍 解法:Dijkstra 算法(优先队列实现最短路径)
public int networkDelayTime(int[][] times, int N, int K) {Map<Integer, List<int[]>> graph = new HashMap<>();for (int[] time : times) {graph.computeIfAbsent(time[0], k -> new ArrayList<>()).add(new int[]{time[1], time[2]});}int[] dist = new int[N + 1];Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE);dist[K] = 0;PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[1]));pq.offer(new int[]{K, 0});while (!pq.isEmpty()) {int[] cur = pq.poll();int u = cur[0], time = cur[1];if (time > dist[u]) continue;if (!graph.containsKey(u)) continue;for (int[] next : graph.get(u)) {int v = next[0], w = next[1];if (dist[v] > dist[u] + w) {dist[v] = dist[u] + w;pq.offer(new int[]{v, dist[v]});}}}int max = Arrays.stream(dist).skip(1).max().getAsInt();return max == Integer.MAX_VALUE ? -1 : max;
}

🛠 三、JDK 与框架中的应用

数据结构应用场景框架示例
TreeTreeMap、TreeSet、BinaryTree 实现Java Collection Framework
Graph服务依赖图、任务拓扑排序Spring Boot AutoConfig、微服务拓扑

📌 四、总结 Summary

  • 树结构用于分层表达、层级遍历、祖先查找等问题。
  • 图结构用于最短路径、传递闭包、依赖分析等问题。
  • 常用算法包括 BFS/DFS/Dijkstra/拓扑排序 等,掌握 Java 实现是通关面试的关键!

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