您刚刚从大学获得计算机科学或软件工程学位，并且正在寻找职业 。您还记得自己喜欢单身汉编写代码，并与好友一起做过一些很棒的项目，然后决定要成为一名开发人员 。
您开始准备工作面试，却无法弄清楚记住哪些算法对于评分工作很重要 。如果您处于这样的位置，并且足够快地进行面试，那么本文将帮助您记住求职面试可能需要的所有编码算法 。
软件工程师的基本工作描述包括设计，增强和实施系统和应用程序 。
为此，软件工程师无需记住许多复杂的算法 。相反，要求他们使用工作库，框架和数据库的组合来创建满足其软件需求的工具 。
根据软件工程领域的专家介绍，了解一些高级搜索算法在优化它们时会有所帮助，否则，您更有可能使用内置库 。话虽如此，这里列出了一些重要的算法，在进行面试时您应该具有一些基本的知识 。
文章插图
动态编程动态编程是通过消除对递归调用的需求来优化隐性函数的策略 。每当我们看到一个递归函数，其中某个代码的某个部分被多次调用时，可以通过使用动态编程来大大改进 。通过存储前一个子函数的结果，可以消除递归性，从而不必多次调用它们 。这样可以将时间复杂度从指数时间降低到多项式时间 。属于动态编程类别的算法示例如下：
二进制搜索顾名思义，搜索算法用于从称为数据结构的给定集合中搜索元素 。二进制搜索在提供排序后的元素数组和搜索键时有效 。二进制搜索通过选择中间元素并将其与搜索关键字进行比较来实现，如果该关键字小于中间元素的左侧部分，则以相同的方式进行遍历 。如果现在在右部分上搜索密钥 。二进制搜索的时间复杂度为O（log n），其中n是数组中元素的数量 。
排序算法排序算法用于对数组进行排序，输入中包含需要排序的数据类型 。数据集可以按升序或降序排序 。以下是一些要记住的重要排序算法 。
合并排序合并排序基于分而治之算法的原理进行 。它是指将问题分解为较小的部分，并一一解决并最终合并在一起的实践 。合并排序将数组分为两半，并在两个半部分上调用sort函数，对这两个半部分进行排序，然后使用merge函数合并在一起 。合并排序的时间复杂度为O（n log n） 。
快速排序像合并排序一样，快速排序也是基于分而治之的算法，它在排序功能方面与合并排序有所不同 。Quicksort的工作原理是选择最后一个元素作为枢轴数字，并将其放在中间，左侧数字较小，而右侧数字较大 。左侧和右侧再次使用sort函数进行调用，结果对整个数组进行了排序 。快速排序的时间复杂度为O（n ^ 2） 。
深度优先搜索DFS是一种搜索算法，它从节点开始搜索过程，一直向下到最左边分支的最后一个叶子 。在到达最左边的叶子之后，算法开始回溯并遍历树的右侧，依此类推 。此DFS的问题在于，如果存在一个周期，则可以多次访问某个节点 。DFS的时间复杂度为O（V + E），其中V和E分别表示图中的顶点和边数 。
广度优先搜索BFS是一种与DFS一样从根开始的搜索算法 。但是，它没有遍历左侧的所有叶子，而是在同一级别上的节点附近搜索 。遍历一个级别后，算法将前进到下一个级别，并继续遍历直到找到元素 。BFS的时间复杂度与DFS相同，为O（V + E） 。
自定义数据结构有时，典型的预定义数据结构无法完成任务，您需要更好，更强大的功能 。自定义数据结构可以是真实或抽象对象，具体取决于其数据成员的用途 。数据成员可以视为属于指定对象的变量 。
哈希表哈希表是一种数据结构，用于存储，访问和修改时间为O（1）的数据 。哈希数据结构使用哈希函数将给定值映射到特定键 。然后，使用此密钥快速访问和检索这些值，哈希的执行效率取决于所使用的哈希函数的类型 。
链表通常，数组的组件或任何链接的数据结构存储在连续的内存位置中 。这将占用空间，并且某些内存块不可访问（也就是说，如果内存不足） 。为了克服这个问题，使用了链表数据结构，其中的数据不是连续存储的，而是列表中的每个项目都有一个指向下一个元素的存储位置的指针 。第一个元素被称为头，最后一个元素被称为尾 。
问问题软件工程师应该知道的最重要的事情是询问客户 。大多数客户无法理解他们的观点，如果开发人员不提出任何问题，则可能由于沟通不畅而引起问题 。这样，您将能够理解他们正在努力实现的核心问题，而不仅仅是他们面临的困难 。
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