Questions et réponses de l'entrevue sur la structure des données [Pour les débutants et les expérimentés]

Le but de la rédaction d'une question d'entrevue sur la structure de données et l'algorithme est de vous familiariser avec la nature des questions qui sont généralement posées lors d'une entrevue sur le sujet Structure de données et algorithmes. Les bons enquêteurs ne proposent pas de questions prédéterminées. En règle générale, les questions partent des concepts de base du sujet et se poursuivent en fonction de vos réponses et d'une discussion plus approfondie. Si vous souhaitez acquérir une expertise et obtenir le poste de vos rêves en science des données, consultez nos certifications en science des données.

Questions et réponses d'entrevue sur les structures de données

1. Qu'est-ce que la structure des données ?

Vous pouvez considérer la structure des données comme une méthodologie qui définit, stocke et récupère les données de manière systématique et structurelle. Une structure de données peut contenir différents types d'éléments de données.

2. Quelles sont les différentes structures de données disponibles ?

La disponibilité des structures de données peut varier en fonction du langage de programmation. Certaines des structures de données couramment utilisées sont les arbres, les graphiques, les files d'attente, les listes, les tableaux et les piles.

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3. Que signifie un algorithme ?

Vous pouvez considérer un algorithme comme une procédure pas à pas pour définir un groupe d'instructions dont l'exécution dans un ordre fixe donne la sortie souhaitée.

4. Quel est le besoin d'analyse d'algorithme ?

Un problème donné peut être résolu de plusieurs façons. Par conséquent, il est possible de dériver plusieurs algorithmes de résolution. Le but de l'analyse des algorithmes est de trouver et de mettre en œuvre l'algorithme le plus approprié.

5. Critères d'analyse des algorithmes

Les algorithmes sont analysés en fonction de deux facteurs : l'espace et le temps. Cela implique du temps d'exécution et de l'espace supplémentaire requis de la part d'un algorithme.

6. Qu'entend-on par analyse asymptotique d'un algorithme ?

Pour tout algorithme, il existe trois niveaux différents de temps d'exécution basés sur la liaison mathématique :

• La représentation du meilleur cas se fait par le symbole Ω(n)
• La représentation du Worst-Case se fait par le symbole Ο(n)
• La représentation du Cas Moyen se fait par le symbole Θ(n)

7. Qu'entend-on par une structure de données linéaire ?

Lorsque les éléments de données sont disposés séquentiellement, on parle de structure de données linéaire. Les éléments de données sont stockés et consultés de manière séquentielle. Un exemple typique de structure de données linéaire est une liste et un tableau.

8. Quelles sont les opérations courantes effectuées sur une structure de données ?

Voici les opérations pouvant être effectuées sur une structure de données :

Insertion – Ajout d'une donnée

Suppression – Élimination des éléments de données

Traversal – Accéder et imprimer des éléments de données

Recherche – Trouver un élément de données

Trier – Éléments de données disposés dans une séquence prédéfinie

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9. Quelles sont les différentes approches pour développer des algorithmes ?

Il existe trois approches couramment utilisées pour développer des algorithmes, à savoir :

Approche gourmande : Choisir la meilleure option suivante pour trouver une solution.

Diviser pour mieux régner : le problème est divisé en un minimum de sous-problèmes possibles et chaque sous-problème est résolu indépendamment.

Programmation dynamique : Un problème est divisé en sous-problèmes minimaux, et ils sont résolus ensemble. C

9. Exemples d'algorithme glouton :

1. · Algorithme d'arbre couvrant minimal de Djikstra, Kruskal et Prim
2. · Graphique - Coloration de la carte
3. Problème de couverture de vertex
4. · Problème de planification des tâches
5. · Problème de sac à dos
6. · Problème de voyageur de commerce

10. Exemples d'algorithmes diviser pour mieux régner

1. Multiplication matricielle de Stassen
2. Tri rapide
3. Tri par fusion
4. Paire la plus proche
5. Recherche binaire

11. Exemples d'algorithmes de programmation dynamique :

1. La tour de Hanoi
2. Chemin le plus court par Dijkstra
3. Planification du projet
4. Problème de sac à dos
5. Série de nombres de Fibonacci
6. Chemin le plus court de toutes les paires par Floyd-Marshall

12. Qu'est-ce qu'une liste chaînée ?

Vous pouvez considérer une liste chaînée comme une liste d'éléments de données interconnectés par des liens, c'est-à-dire des références ou des pointeurs. L'accès direct aux emplacements de mémoire n'est pas autorisé dans les langages de haut niveau contemporains et n'y est pas pris en charge. S'ils sont disponibles, c'est sous la forme de fonctions intégrées.

13. Qu'est-ce qu'une pile ?

C'est une sorte de type de données abstrait utilisé pour stocker et récupérer des valeurs au format Last In First Out.

14. Pourquoi utilisons-nous des piles ?

Stacks utilise la méthode LIFO d'ajout et de récupération d'éléments de données qui ne consomment que du temps O(n). Si vous avez besoin d'accéder à des éléments de données dans l'ordre inverse de leur arrivée, vous pouvez utiliser des piles. Les piles sont plus couramment utilisées dans l'analyse d'expressions, un appel de fonction récursif et le parcours en profondeur des graphes.

Opérations courantes que vous pouvez effectuer sur une pile :

push() : Ajout d'un élément au sommet de la pile

pop() : suppression d'un élément du haut de la pile

peek() : affiche la valeur d'un élément supérieur sans le supprimer

is empty() : Vérifiez si vous avez une pile vide

is full() : Vérifie si vous avez une pile complète

15. Qu'entend-on par file d'attente dans la structure de données ?

Comme la pile, la file d'attente est également une structure de données abstraite. Cependant, une file d'attente est ouverte aux deux extrémités. Cela signifie qu'une extrémité est utilisée pour insérer des données (mise en file d'attente) et l'autre extrémité est utilisée pour supprimer l'élément (dequeue). La file d'attente suit la méthodologie First-In-First-Out, c'est-à-dire que l'élément de données qui est stocké en premier sera accédé en premier.

16. A quoi servent les files d'attente ?

Comme la file d'attente suit la méthode First In First Out, cette structure de données peut être utilisée pour travailler sur des éléments de données dans l'ordre exact de leur arrivée. Les files d'attente sont largement utilisées dans les systèmes d'exploitation pour différents processus. La traversée en largeur des graphes et les files d'attente prioritaires sont quelques exemples de files d'attente.

17. Opérations pouvant être effectuées dans une file d'attente :

enqueue() : Ajout d'éléments à l'extrémité arrière de la file d'attente

dequeue() : supprime un élément du front-end de la file d'attente

peek (): affiche la valeur de l'élément avant sans le supprimer

is empty() : Vérifie si la pile est vide

is full() : Vérifie si la pile est pleine

18. Qu'est-ce qu'une recherche binaire ?

La recherche binaire est une technique de recherche qui s'applique à une liste ou à un tableau trié. La recherche sélectionne l'unité du milieu qui peut diviser toute la liste en deux parties. Tout d'abord, l'unité du milieu est comparée à l'élément de recherche.

Si c'est une correspondance, l'algorithme se termine avec succès. Sinon, il essaie de déterminer si l'élément de recherche est plus petit ou plus grand que l'unité du milieu. Si l'élément de recherche est petit, le milieu devient le dernier élément du tableau ou de la liste. Si l'élément de recherche est grand, le milieu devient l'élément supérieur de la liste.

Dernières pensées

Nous espérons que notre guide de questions et réponses sur la structure des données vous sera utile. Nous mettrons régulièrement à jour le guide pour vous tenir au courant.

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