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制作图片文字模板的软件搜索引擎优化实训心得

wzjs 2025/7/20 9:13:17

制作图片文字模板的软件,搜索引擎优化实训心得,免费网页源代码网站,微信信息流广告案例1. 手写 KMP 算法定义 KMP（Knuth - Morris - Pratt）算法是一种高效的字符串匹配算法。它通过预处理模式串，构建一个部分匹配表（也称为最长前缀后缀表），利用已匹配的信息，避免在匹配过程中进行…

1. 手写 KMP 算法

定义

KMP（Knuth - Morris - Pratt）算法是一种高效的字符串匹配算法。它通过预处理模式串，构建一个部分匹配表（也称为最长前缀后缀表），利用已匹配的信息，避免在匹配过程中进行不必要的回溯，从而提高匹配效率。

要点

构建部分匹配表（LPS 表），记录模式串中每个位置之前的子串的最长公共前后缀长度。
在匹配过程中，当发生不匹配时，根据 LPS 表移动模式串的位置，避免从头开始匹配。

代码示例

java

public class KMP {public static int kmpSearch(String text, String pattern) {int[] lps = computeLPSArray(pattern);int i = 0;int j = 0;while (i < text.length()) {if (pattern.charAt(j) == text.charAt(i)) {j++;i++;}if (j == pattern.length()) {return i - j;} else if (i < text.length() && pattern.charAt(j) != text.charAt(i)) {if (j != 0) {j = lps[j - 1];} else {i++;}}}return -1;}private static int[] computeLPSArray(String pattern) {int[] lps = new int[pattern.length()];int len = 0;int i = 1;lps[0] = 0;while (i < pattern.length()) {if (pattern.charAt(i) == pattern.charAt(len)) {len++;lps[i] = len;i++;} else {if (len != 0) {len = lps[len - 1];} else {lps[i] = 0;i++;}}}return lps;}public static void main(String[] args) {String text = "ABABDABACDABABCABAB";String pattern = "ABABCABAB";int index = kmpSearch(text, pattern);System.out.println("Pattern found at index: " + index);}
}

应用

文本编辑器中的查找功能：在大文本中快速查找特定的字符串。
生物信息学：在 DNA 序列中查找特定的基因片段。
网络爬虫：在网页内容中查找特定的关键词。

2. 对一个基本有序的数组应该采用什么方式进行排序，对一个乱序的数组应该采用什么方式排序能快速找到前 n 个数？为什么？

基本有序数组排序

排序方式及定义

采用插入排序。插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是将未排序的数据插入到已排序序列的合适位置。

原因

对于基本有序的数组，插入排序只需要进行少量的比较和移动操作。因为大部分元素已经处于正确的位置，每次插入新元素时，只需要移动少数几个元素，所以时间复杂度接近 O(n)。

要点

每次将一个未排序的元素插入到已排序序列的合适位置。

乱序数组找前 n 个数

排序方式及定义

采用堆排序。堆排序是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，它可以在 O(nlogk) 的时间复杂度内找到前 k 大（或前 k 小）的数。

原因

通过构建一个大小为 k 的最小堆（或最大堆），遍历数组，将元素与堆顶元素比较，若满足条件则替换堆顶元素并调整堆。这样可以在不将整个数组排序的情况下，快速找到前 k 个元素。

要点

构建堆和调整堆的操作。

3. 给定一个数组，里面放置任意数量的随机数，如何快速统计出数组中重复的数字以及出现次数

定义

使用哈希表（如 HashMap）来统计数组中每个数字的出现次数。哈希表是一种根据键值对存储数据的数据结构，通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现快速的查找和插入操作。

要点

使用哈希表存储数字和出现次数。
遍历数组更新哈希表。

代码示例

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class CountDuplicates {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4};Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();for (int num : arr) {countMap.put(num, countMap.getOrDefault(num, 0) + 1);}for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : countMap.entrySet()) {if (entry.getValue() > 1) {System.out.println("Number: " + entry.getKey() + ", Count: " + entry.getValue());}}}
}

应用

数据去重：在处理大量数据时，统计重复数据的出现次数，以便进行去重操作。
频率分析：在文本处理中，统计单词的出现频率。

4. 给定字母集合 (a - z)，求出由集合中这些字母组成的所有非空子集

定义

使用位运算来生成所有子集。对于一个包含 n 个元素的集合，它的子集个数为 2n。可以通过遍历从 1 到 2n−1 的所有整数，每个整数的二进制表示对应一个子集。

要点

使用位运算判断每个元素是否在子集中。
遍历所有可能的子集。

代码示例

java

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class Subsets {public static List<List<Character>> getAllSubsets() {List<List<Character>> subsets = new ArrayList<>();char[] letters = new char[26];for (int i = 0; i < 26; i++) {letters[i] = (char) ('a' + i);}int n = letters.length;for (int i = 1; i < (1 << n); i++) {List<Character> subset = new ArrayList<>();for (int j = 0; j < n; j++) {if ((i & (1 << j)) != 0) {subset.add(letters[j]);}}subsets.add(subset);}return subsets;}public static void main(String[] args) {List<List<Character>> subsets = getAllSubsets();for (List<Character> subset : subsets) {System.out.println(subset);}}
}

应用

组合优化问题：在求解组合优化问题时，需要枚举所有可能的组合，子集生成算法可以用于生成所有可能的组合。
密码学：在密码学中，需要生成所有可能的密钥组合，子集生成算法可以用于生成密钥空间。

5. 用 5 行代码实现字符个数统计

定义

使用 HashMap 统计字符串中每个字符的出现次数。HashMap 是 Java 中的一种哈希表实现，它可以快速地存储和查找键值对。

代码示例

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class CharacterCount {public static void main(String[] args) {String str = "hello world";Map<Character, Integer> countMap = new HashMap<>();for (char c : str.toCharArray()) {countMap.put(c, countMap.getOrDefault(c, 0) + 1);}System.out.println(countMap);}
}

应用

文本分析：统计文本中每个字符的出现频率，用于分析文本的特征。
数据压缩：根据字符的出现频率进行编码，实现数据压缩。

6. 如何反转单链表

定义

反转单链表是将链表中节点的指针方向反转，使得原来的头节点变成尾节点，原来的尾节点变成头节点。可以使用迭代或递归的方式实现。

要点

迭代方法：需要记录前一个节点和当前节点，在遍历链表的过程中，将当前节点的 next 指针指向前一个节点。
递归方法：先递归地反转后续节点，再将当前节点的 next 指针指向前一个节点，需要注意递归的终止条件。

迭代代码示例

java

class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int val) {this.val = val;}
}public class ReverseLinkedList {public static 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;}public static void main(String[] args) {ListNode head = new ListNode(1);head.next = new ListNode(2);head.next.next = new ListNode(3);ListNode reversedHead = reverseList(head);while (reversedHead != null) {System.out.print(reversedHead.val + " ");reversedHead = reversedHead.next;}}
}

递归代码示例

java

class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int val) {this.val = val;}
}public class ReverseLinkedListRecursive {public static ListNode reverseList(ListNode head) {if (head == null || head.next == null) {return head;}ListNode p = reverseList(head.next);head.next.next = head;head.next = null;return p;}public static void main(String[] args) {ListNode head = new ListNode(1);head.next = new ListNode(2);head.next.next = new ListNode(3);ListNode reversedHead = reverseList(head);while (reversedHead != null) {System.out.print(reversedHead.val + " ");reversedHead = reversedHead.next;}}
}

应用

链表操作：在链表的各种操作中，反转链表是一个基本的操作，常用于解决其他链表相关的问题。
数据处理：在某些数据处理场景中，需要对链表进行反转操作。

7. 如何实现快速排序，快速排序的时间复杂度为什么是 O(nlogn)

定义

快速排序是一种基于分治法的排序算法。它选择一个基准元素，将数组分为两部分，使得左边部分的元素都小于等于基准元素，右边部分的元素都大于等于基准元素，然后递归地对左右两部分进行排序。

要点

选择基准元素。
分区操作，将数组分为两部分。
递归排序左右两部分。

代码示例

java

public class QuickSort {public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int pi = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] <= pivot) {i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {10, 7, 8, 9, 1, 5};quickSort(arr, 0, arr.length - 1);for (int num : arr) {System.out.print(num + " ");}}
}

时间复杂度分析

快速排序的平均时间复杂度是 O(nlogn)。在每次分区操作中，需要遍历数组一次，时间复杂度为 O(n)。而递归的深度平均为 logn，因为每次分区都将数组大致分为两部分。因此，总的时间复杂度为 O(nlogn)。

应用

大规模数据排序：快速排序在平均情况下具有较高的效率，适用于大规模数据的排序。
编程语言的内置排序函数：很多编程语言的内置排序函数都采用了快速排序或其变种。

8. 如何实现并发场景下的多线程代码

定义

在 Java 中，可以通过继承 Thread 类或实现 Runnable 接口来创建线程。使用 synchronized 关键字或 Lock 接口来实现线程同步，避免多个线程同时访问共享资源导致的数据不一致问题。

要点

创建线程的两种方式：继承 Thread 类和实现 Runnable 接口。
线程同步的方法：synchronized 关键字和 Lock 接口。

代码示例

java

class Counter {private int count = 0;public synchronized void increment() {count++;}public int getCount() {return count;}
}class MyRunnable implements Runnable {private Counter counter;public MyRunnable(Counter counter) {this.counter = counter;}@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 1000; i++) {counter.increment();}}
}public class MultiThreadingExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Counter counter = new Counter();Thread t1 = new Thread(new MyRunnable(counter));Thread t2 = new Thread(new MyRunnable(counter));t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println("Final count: " + counter.getCount());}
}

应用

服务器端编程：在服务器端处理多个客户端请求时，使用多线程可以提高服务器的并发处理能力。
并行计算：在需要进行大量计算的场景中，使用多线程可以将计算任务分配到多个线程中并行执行，提高计算效率。

9. 一个数组里的数据只有一个是 3 个相同的，其他都是两个相同怎么找出这个数

定义

使用哈希表统计每个数字的出现次数，然后遍历哈希表，找出出现次数为 3 的数字。

要点

使用哈希表存储数字和出现次数。
遍历哈希表找出出现次数为 3 的数字。

代码示例

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class FindTripleNumber {public static int findTriple(int[] arr) {Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();for (int num : arr) {countMap.put(num, countMap.getOrDefault(num, 0) + 1);}for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : countMap.entrySet()) {if (entry.getValue() == 3) {return entry.getKey();}}return -1;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4};int triple = findTriple(arr);System.out.println("The number that appears three times is: " + triple);}
}

应用

数据错误检测：在数据处理过程中，检测数据中是否存在异常的重复次数。
密码学：在密码学中，通过统计字符的出现次数来检测密码的安全性。

10. 如何实现字符转 int 型，需要考虑负数，异常等问题

定义

遍历字符串，将每个字符转换为数字，然后根据正负号计算最终的整数。需要处理输入为空、包含非数字字符等异常情况。

要点

处理正负号。
处理非数字字符。
处理溢出问题。

代码示例

java

public class StringToInt {public static int myAtoi(String str) {str = str.trim();if (str.length() == 0) {return 0;}int sign = 1;int index = 0;if (str.charAt(0) == '-') {sign = -1;index++;} else if (str.charAt(0) == '+') {index++;}long result = 0;while (index < str.length() && Character.isDigit(str.charAt(index))) {int digit = str.charAt(index) - '0';result = result * 10 + digit;if (sign == 1 && result > Integer.MAX_VALUE) {return Integer.MAX_VALUE;}if (sign == -1 && -result < Integer.MIN_VALUE) {return Integer.MIN_VALUE;}index++;}return (int) (sign * result);}public static void main(String[] args) {String str = "-123";int num = myAtoi(str);System.out.println("Converted number: " + num);}
}