iOS面试题系列之算法

本文主要是介绍iOS面试题系列之算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1.时间复杂度

时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).

时间复杂度 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数.记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度.

在各种不同算法中,若算法中语句执行次数为一个常数,则时间复杂度为O(1),另外,在时间频度不相同时,时间复杂度有可能相同,如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n2).

按数量级递增排列,常见的时间复杂度有： O(1)称为常量级，算法的时间复杂度是一个常数。 O(n)称为线性级，时间复杂度是数据量n的线性函数。 O(n²)称为平方级，与数据量n的二次多项式函数属于同一数量级。 O(n³)称为立方级，是n的三次多项式函数。 O(logn)称为对数级，是n的对数函数。 O(nlogn)称为介于线性级和平方级之间的一种数量级 O(2ⁿ)称为指数级，与数据量n的指数函数是一个数量级。 O(n!)称为阶乘级，与数据量n的阶乘是一个数量级。 它们之间的关系是： O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2ⁿ)<O(n!)，随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低.

2.空间复杂度

评估执行程序所需的存储空间。可以估算出程序对计算机内存的使用程度。不包括算法程序代码和所处理的数据本身所占空间部分。通常用所使用额外空间的字节数表示。其算法比较简单，记为S(n)=O(f(n))，其中，n表示问题规模。

3.常用的排序算法

选择排序、冒泡排序、插入排序三种排序算法可以总结为如下： 都将数组分为已排序部分和未排序部分。 选择排序将已排序部分定义在左端，然后选择未排序部分的最小元素和未排序部分的第一个元素交换。 冒泡排序将已排序部分定义在右端，在遍历未排序部分的过程执行交换，将最大元素交换到最右端。 插入排序将已排序部分定义在左端，将未排序部分元的第一个元素插入到已排序部分合适的位置。
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/**   * 【选择排序】：最值出现在起始端  *    * 第1趟：在n个数中找到最小(大)数与第一个数交换位置  *   第2趟：在剩下n-1个数中找到最小(大)数与第二个数交换位置  *   重复这样的操作...依次与第三个、第四个...数交换位置  * 第n-1趟，最终可实现数据的升序（降序）排列。  *  */ void selectSort(int *arr, int length) { for (int i = 0; i < length - 1; i++) { //趟数 for (int j = i + 1; j < length; j++) { //比较次数 if (arr[i] > arr[j]) { int temp = arr[i];                 arr[i] = arr[j];                 arr[j] = temp; } } } } /**   *  【冒泡排序】：相邻元素两两比较，比较完一趟，最值出现在末尾  *    第1趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第n个元素位置  *    第2趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第n-1个元素位置  *   ……   ……  * 第n-1趟：依次比较相邻的两个数，不断交换（小数放前，大数放后）逐个推进，最值最后出现在第2个元素位置   */ void bublleSort(int *arr, int length) { for(int i = 0; i < length - 1; i++) { //趟数 for(int j = 0; j < length - i - 1; j++) { //比较次数 if(arr[j] > arr[j+1]) { int temp = arr[j];                 arr[j] = arr[j+1];                 arr[j+1] = temp; } } } } /**  *  折半查找：优化查找时间（不用遍历全部数据）  *  * 折半查找的原理：  *   1> 数组必须是有序的  *   2> 必须已知min和max（知道范围）  *   3> 动态计算mid的值，取出mid对应的值进行比较  *   4> 如果mid对应的值大于要查找的值，那么max要变小为mid-1  *   5> 如果mid对应的值小于要查找的值，那么min要变大为mid+1  *  */ // 已知一个有序数组, 和一个key, 要求从数组中找到key对应的索引位置  int findKey(int *arr, int length, int key) { int min = 0, max = length - 1, mid; while (min <= max) {         mid = (min + max) / 2; //计算中间值 if (key > arr[mid]) {             min = mid + 1; } else if (key < arr[mid]) {             max = mid - 1; } else { return mid; } } return -1; } 

## 4.字符串反转

void char_reverse (char *cha) { // 定义头部指针 char *begin = cha; // 定义尾部指针 char *end = cha + strlen(cha) -1; while (begin < end) { char temp = *begin; *(begin++) = *end; *(end--) = temp; } } 

5.链表反转（头差法）

.h声明文件

#import <Foundation/Foundation.h> // 定义一个链表 struct Node { int data; struct Node *next; };  @interface ReverseList : NSObject  // 链表反转 struct Node* reverseList(struct Node *head); // 构造一个链表 struct Node* constructList(void); // 打印链表中的数据 void printList(struct Node *head);  @end 

.m实现文件

#import "ReverseList.h"  @implementation ReverseList  struct Node* reverseList(struct Node *head) { // 定义遍历指针，初始化为头结点 struct Node *p = head; // 反转后的链表头部 struct Node *newH = NULL; // 遍历链表 while (p != NULL) { // 记录下一个结点 struct Node *temp = p->next; // 当前结点的next指向新链表头部         p->next = newH; // 更改新链表头部为当前结点         newH = p; // 移动p指针         p = temp; } // 返回反转后的链表头结点 return newH; } struct Node* constructList(void) { // 头结点定义 struct Node *head = NULL; // 记录当前尾结点 struct Node *cur = NULL; for (int i = 1; i < 5; i++) { struct Node *node = malloc(sizeof(struct Node));         node->data = i; // 头结点为空，新结点即为头结点 if (head == NULL) {             head = node; } // 当前结点的next为新结点 else{             cur->next = node; } // 设置当前结点为新结点         cur = node; } return head; } void printList(struct Node *head) { struct Node* temp = head; while (temp != NULL) { printf("node is %d \n", temp->data);         temp = temp->next; } }  @end 

6.有序数组合并

.h声明文件

#import <Foundation/Foundation.h>  @interface MergeSortedList : NSObject // 将有序数组a和b的值合并到一个数组result当中，且仍然保持有序 void mergeList(int a[], int aLen, int b[], int bLen, int result[]);  @end 

.m实现文件

#import "MergeSortedList.h"  @implementation MergeSortedList  void mergeList(int a[], int aLen, int b[], int bLen, int result[]) { int p = 0; // 遍历数组a的指针 int q = 0; // 遍历数组b的指针 int i = 0; // 记录当前存储位置 // 任一数组没有到达边界则进行遍历 while (p < aLen && q < bLen) { // 如果a数组对应位置的值小于b数组对应位置的值 if (a[p] <= b[q]) { // 存储a数组的值             result[i] = a[p]; // 移动a数组的遍历指针             p++; } else{ // 存储b数组的值             result[i] = b[q]; // 移动b数组的遍历指针             q++; } // 指向合并结果的下一个存储位置         i++; } // 如果a数组有剩余 while (p < aLen) { // 将a数组剩余部分拼接到合并结果的后面         result[i] = a[p++];         i++; } // 如果b数组有剩余 while (q < bLen) { // 将b数组剩余部分拼接到合并结果的后面         result[i] = b[q++];         i++; } }  @end 

## 7.查找第一个只出现一次的字符（Hash查找）

.h声明文件

#import <Foundation/Foundation.h>  @interface HashFind : NSObject  // 查找第一个只出现一次的字符 char findFirstChar(char* cha);  @end 

.m实现文件

#import "HashFind.h"  @implementation HashFind  char findFirstChar(char* cha) { char result = '\0'; // 定义一个数组 用来存储各个字母出现次数 int array[256]; // 对数组进行初始化操作 for (int i=0; i<256; i++) {         array[i] =0; } // 定义一个指针 指向当前字符串头部 char* p = cha; // 遍历每个字符 while (*p != '\0') { // 在字母对应存储位置 进行出现次数+1操作         array[*(p++)]++; } // 将P指针重新指向字符串头部     p = cha; // 遍历每个字母的出现次数 while (*p != '\0') { // 遇到第一个出现次数为1的字符，打印结果 if (array[*p] == 1) {             result = *p; break; } // 反之继续向后遍历         p++; } return result; }  @end

8.查找两个子视图的共同父视图

.h声明文件

#import <Foundation/Foundation.h> #import <UIKit/UIKit.h> @interface CommonSuperFind : NSObject  // 查找两个视图的共同父视图 - (NSArray<UIView *> *)findCommonSuperView:(UIView *)view other:(UIView *)viewOther;  @end

.m实现文件

#import "CommonSuperFind.h"  @implementation CommonSuperFind  - (NSArray <UIView *> *)findCommonSuperView:(UIView *)viewOne other:(UIView *)viewOther {     NSMutableArray *result = [NSMutableArray array]; // 查找第一个视图的所有父视图     NSArray *arrayOne = [self findSuperViews:viewOne]; // 查找第二个视图的所有父视图     NSArray *arrayOther = [self findSuperViews:viewOther]; int i = 0; // 越界限制条件 while (i < MIN((int)arrayOne.count, (int)arrayOther.count)) { // 倒序方式获取各个视图的父视图         UIView *superOne = [arrayOne objectAtIndex:arrayOne.count - i - 1];         UIView *superOther = [arrayOther objectAtIndex:arrayOther.count - i - 1]; // 比较如果相等 则为共同父视图 if (superOne == superOther) { [result addObject:superOne];             i++; } // 如果不相等，则结束遍历 else{ break; } } return result; } - (NSArray <UIView *> *)findSuperViews:(UIView *)view { // 初始化为第一父视图     UIView *temp = view.superview; // 保存结果的数组     NSMutableArray *result = [NSMutableArray array]; while (temp) { [result addObject:temp]; // 顺着superview指针一直向上查找         temp = temp.superview; } return result; }  @end 

9.无序数组中的中位数(快排思想)

.h声明文件

#import <Foundation/Foundation.h>  @interface MedianFind : NSObject  // 无序数组中位数查找 int findMedian(int a[], int aLen);  @end
.m实现文件 #import "MedianFind.h"  @implementation MedianFind  //求一个无序数组的中位数 int findMedian(int a[], int aLen) { int low = 0; int high = aLen - 1; int mid = (aLen - 1) / 2; int div = PartSort(a, low, high); while (div != mid) { if (mid < div) { //左半区间找             div = PartSort(a, low, div - 1); } else { //右半区间找             div = PartSort(a, div + 1, high); } } //找到了 return a[mid]; } int PartSort(int a[], int start, int end) { int low = start; int high = end; //选取关键字 int key = a[end]; while (low < high) { //左边找比key大的值 while (low < high && a[low] <= key) { ++low; } //右边找比key小的值 while (low < high && a[high] >= key) { --high; } if (low < high) { //找到之后交换左右的值 int temp = a[low];             a[low] = a[high];             a[high] = temp; } } int temp = a[high];     a[high] = a[end];     a[end] = temp; return low; }  @end 

10.给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。

- (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad];      NSArray *oriArray = @[@(2),@(3),@(6),@(7),@(22),@(12)];      BOOL isHaveNums = [self twoNumSumWithTarget:9 Array:oriArray]; NSLog(@"%d",isHaveNums); } - (BOOL)twoNumSumWithTarget:(int)target Array:(NSArray<NSNumber *> *)array {          NSMutableArray *finalArray = [NSMutableArray array]; for (int i = 0; i < array.count; i++) { for (int j = i + 1; j < array.count; j++) { if ([array[i] intValue] + [array[j] intValue] == target) { [finalArray addObject:array[i]]; [finalArray addObject:array[j]]; NSLog(@"%@",finalArray); return YES; } } } return NO; }

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