Populārākās Java datu struktūras un algoritmi, kas jums jāzina



Šis emuārs par Java datu struktūrām un algoritmiem palīdzēs jums izprast visas galvenās Java datu struktūras un algoritmus.

Ja man programmatūras izstrādē būtu jāizvēlas vissvarīgākā tēma, tās būtu datu struktūras un algoritmi. Jūs varat domāt par to kā par galveno instrumentu, kas pieejams katram datorprogrammētājam. Programmēšanas laikā mēs izmantojam datu struktūras - uzglabāt un kārtot datus un algoritmi manipulēt ar datiem šajās struktūrās. Šajā rakstā ir sīki aprakstītas visas izplatītās datu struktūras un algoritmi ļaut lasītājiem kļūt labi aprīkotiem.

Tālāk ir uzskaitītas šajā rakstā aplūkotās tēmas:





Datu struktūras Java

Datu struktūra ir veids, kā datus uzglabāt un organizēt datorā, lai tos varētu efektīvi izmantot. Tas nodrošina līdzekļus, lai efektīvi pārvaldītu lielu datu apjomu. Efektīvas datu struktūras ir efektīvu algoritmu izstrādes atslēga.

InŠajā rakstā “Datu struktūras un algoritmi Java” mēs aplūkosim tādas pamata datu struktūras kā:



Apskatīsim katru no tiem.

Lineārās datu struktūras Java

Lineārās datu struktūras ir tie, kuru elementi ir secīgi un sakārtoti tā, lai: ir tikai viens pirmais elements un ir tikai viens nākamais elements , ir tikai viens pēdējais elements un ir tikai viens iepriekšējais elements , bet visiem pārējiem elementiem ir a Nākamais un a iepriekšējā elements.

Masīvi

An masīvs ir lineāra datu struktūrakas pārstāv līdzīgu elementu grupu, kurai var piekļūt pēc rādītāja. Pirms datu glabāšanas jānorāda masīva lielums. Zemāk ir uzskaitītas masīva īpašības:



  • Katram masīva elementam ir viens un tas pats datu tips un vienāds izmērs
  • Masīva elementi tiek glabāti blakus esošās atmiņas vietās, un pirmais elements sākas ar mazāko atmiņas vietu
  • Masīva elementiem var piekļūt nejauši
  • Masīva datu struktūra nav pilnīgi dinamiska

Masīvi - Edureka

Piemēram , iespējams, vēlēsimies, lai videospēle izsekotu šīs spēles labāko rezultātu desmit. Nevis izmantot desmit dažādas mainīgie šim uzdevumam mēs varētu izmantot vienu nosaukumu visai grupai un izmantot indeksa numurus, lai atsauktos uz šīs grupas augstajiem rādītājiem.

Saistītais saraksts

TO ir lineāra datu struktūra ar vairāku mezglu savākšanu, kur each elements glabā savus datus un rādītāju uz nākamā elementa atrašanās vietu. Saistītā saraksta pēdējā saite norāda uz nulli, norādot ķēdes beigas. Saistītā saraksta elementu sauc par a mezgls . Pirmo mezglu sauc par galva .Tiek izsaukts pēdējais mezgls asti .

Saistītā saraksta veidi

Atsevišķi saistīts saraksts (vienvirziena)

Divkārši saistīts saraksts (divvirzienu)

Apkārtraksts Saistīts saraksts

Šeit ir vienkāršs piemērs: Iedomājieties saistītu sarakstu kā saspraudes ķēdes, kas ir savienotas kopā. Augšdaļā vai apakšā varat viegli pievienot vēl vienu saspraudes. Ir pat ātri ievietot vienu vidū. Viss, kas jums jādara, ir vienkārši atvienot ķēdi vidū, pievienot jauno saspraudi un pēc tam atkal savienot otru pusi. Saistītais saraksts ir līdzīgs.

Skursteņi

Kaudze, abstrakta datu struktūra ir objektiem kas ievietoti un izņemti saskaņā ar pēdējais - pirmais - ārā (LIFO) princips. Objektus var ievietot kaudzītē jebkurā laika posmā, bet jebkurā laikā var noņemt tikai pēdējo ievietoto (tas ir, “pēdējo”) objektu.Zemāk ir uzskaitītas kaudzes īpašības:

  • Tas ir pasūtījumu saraksts, kurāievietošanu un dzēšanu var veikt tikai vienā galā, ko sauc par tops
  • Rekursīvā datu struktūra ar rādītāju uz tā augšējo elementu
  • Seko pēdējais - pirmais - ārā (LIFO) princips
  • Atbalsta divas visbūtiskākās metodes
    • push (e): Ievietojiet elementu e līdz kaudzes augšdaļai
    • pop (): noņemiet un atgrieziet augšējo elementu uz kaudzes

Praktiski kaudzes piemēri ir, mainot vārdu,pārbaudīt iekavassecība,aizmugures funkcionalitātes ieviešana pārlūkprogrammās un daudz kas cits.

Rindas

ir arī cita veida abstraktas datu struktūras. Atšķirībā no kaudzes rinda ir objektu kolekcija, kas tiek ievietota un noņemta saskaņā ar pirmais-pirmais-ārā (FIFO) princips. Tas ir, elementus var ievietot jebkurā brīdī, bet jebkurā laikā var noņemt tikai to elementu, kurš ir bijis visilgāk rindā.Tālāk ir uzskaitītas rindas īpašības:

  • Bieži dēvē par pirmais iekšā, pirmais ārā sarakstā
  • Atbalsta divas visbūtiskākās metodes
    • enqueue (e): Ievietojiet elementu e pie aizmugurē rindas
    • dequeue (): noņemiet un atgrieziet elementu no priekšā rindas

Rindas tiek izmantotasasinhrona datu pārsūtīšana starp diviem procesiem, procesora plānošana, diska plānošana un citas situācijas, kad resursi tiek koplietoti starp vairākiem lietotājiem un tiek apkalpoti pēc pirmā servera. Tālāk šajā rakstā “Datu struktūras un algoritmi Java” mums ir hierarhiskas datu struktūras.

Hierarhiskas datu struktūras Java

Binārais koks

Binārais koks ir ahierarhiskas koku datu struktūras, kurās katrā mezglā ir ne vairāk kā divi bērni , kas tiek saukti par kreisais bērns un pareizais bērns . Katram binārajam kokam ir šādas mezglu grupas:

  • Saknes mezgls: tas ir augšējais mezgls, un to bieži sauc par galveno mezglujo visus pārējos mezglus var sasniegt no saknes
  • Kreisais apakškoks, kas arī ir binārs koks
  • Labais apakškoks, kas arī ir binārs koks

Tālāk ir uzskaitītas binārā koka īpašības:

  • Bināro koku var šķērsot divos veidos:
    • Pirmais dziļums : Secībā (kreisais-saknes-labais), priekšpasūtījums (sakne-kreisais-labais) un pēc pasūtījums (kreisais-labais-saknes)
    • Pirmais platuma šķērsošana : Līmeņa pasūtījuma šķērsošana
  • Koku šķērsošanas laika sarežģītība: O (n)
  • Maksimālais mezglu skaits līmenī “l” = 2l-1.

Binārie koki ietver:

  • Izmanto daudzās meklēšanas lietojumprogrammās, kur dati nepārtraukti ienāk / iziet
  • Kā darbplūsma digitālo attēlu sastādīšanai vizuālajiem efektiem
  • Izmanto gandrīz katrā liela joslas platuma maršrutētājā, lai uzglabātu maršrutētāju tabulas
  • Izmanto arī bezvadu tīklā un atmiņas piešķiršanā
  • Izmanto saspiešanas algoritmos un daudzos citos

Binārais kaudze

Binārā kaudze ir pilnīgabinārs koks, kas atbild uz kaudzes īpašumu. Vienkārši runājotir binārā koka variants ar šādām īpašībām:

  • Kaudze ir pilnīgs binārs koks: Koks tiek uzskatīts par pilnīgu, ja visi tā līmeņi, izņemot, iespējams, visdziļākos, ir pabeigti. Tviņa binārā kaudzes īpašība padara to piemērotu glabāšanai .
  • Seko kaudzes īpašumam: Binārā kaudze ir vai nu a Min-Heap vai a Makss Heap .
    • Min binārā kaudze: Fvai katru kaudzes mezglu, mezgla vērtība ir mazāks vai vienāds ar bērnu vērtības
    • Maks. Binārā kaudze: Fvai katru kaudzes mezglu, mezgla vērtība ir lielāks vai vienāds ar bērnu vērtības

Populāras binārā kaudzes lietojumprogrammas ietverieviešot efektīvas prioritāšu rindas, efektīvi atrodot k mazāko (vai lielāko) elementu masīvā un daudz ko citu.

sas programmēšanas ieviešanas pamatjēdzieni

Hash tabulas

Iedomājieties, ka jums ir objekts un vēlaties tam piešķirt atslēgu, lai meklēšanu padarītu ļoti vienkāršu. Lai saglabātu šo atslēgu / vērtību pāri, varat izmantot vienkāršu masīvu, piemēram, datu struktūru, kur atslēgas (veselos skaitļus) var izmantot tieši kā indeksu, lai saglabātu datu vērtības. Tomēr gadījumos, kad taustiņi ir pārāk lieli un tos nevar izmantot tieši kā indeksu, tiek izmantota tehnika, ko sauc par jaukšanu.

Jaucot, lielie taustiņi tiek pārveidoti par maziem taustiņiem, izmantojot hash funkcijas . Pēc tam vērtības tiek saglabātas datu struktūrā, ko saucuz jaucējgalds. Sajaukšanas tabula ir datu struktūra, kas ievieš vārdnīcu ADT - struktūru, kas var kartēt unikālas atslēgas uz vērtībām.

Sajaukšanas tabulai parasti ir divas galvenās sastāvdaļas:

  1. Kausa masīvs: Jaucējgalda kopa ir N izmēra masīvs A, kur katra A šūna tiek uzskatīta par “spaini”, tas ir, atslēgu un vērtību pāru kolekciju. Vesels skaitlis N nosaka masīva ietilpību.
  2. Hash funkcija: Tā ir jebkura funkcija, kas katru mūsu kartes taustiņu k kartē ar veselu skaitli diapazonā [0, N un mīnus 1], kur N ir šīs tabulas segmenta masīva ietilpība.

Ievietojot objektus hashtable, iespējams, ka dažādiem objektiem var būt vienāds hashcode. To sauc par a sadursme . Lai tiktu galā ar sadursmi, ir tādas metodes kā ķēdes piestiprināšana un atklāta adresēšana.

Tātad, šīs ir dažas pamata un visbiežāk izmantotās Java datu struktūras. Tagad, kad esat informēts par katru no šiem, varat sākt tos ieviest savā . Ar to mēs esam pabeiguši raksta ‘Datu struktūras un algoritmi Java’ pirmo daļu. Nākamajā daļā mēs uzzināsim parpamata algoritmi un kā tos izmantot praktiskās lietojumprogrammās, piemēram, šķirošana un meklēšana, dalīšana un iekarošana, mantkārīgi algoritmi, dinamiska programmēšana.

Algoritmi Java valodā

Vēsturiski izmantoti kā līdzeklis sarežģītu matemātisko aprēķinu risināšanai, algoritmi ir cieši saistīti ar datorzinātnēm un jo īpaši ar datu struktūrām. Algoritms ir instrukciju secība, kas apraksta konkrētas problēmas risināšanas veidu ierobežotā laika posmā. Tie ir pārstāvēti divos veidos:

  • Blokshēmas - Tas iralgoritma vadības plūsmas vizuāls attēlojums
  • Pseidokods - Tāir algoritma teksta attēlojums, kas tuvina galīgo pirmkodu

Piezīme: Algoritma veiktspēju mēra, pamatojoties uz laika sarežģītību un telpas sarežģītību. Galvenokārt jebkura algoritma sarežģītība ir atkarīga no problēmas un no paša algoritma.

Izpētīsim divas galvenās Java algoritmu kategorijas, kas ir:

Algoritmu šķirošana Java valodā

Šķirošanas algoritmi ir algoritmi, kas saraksta elementus ievieto noteiktā secībā. Visbiežāk izmantotie pasūtījumi ir skaitliskā un leksikogrāfiskā secība. Šajā rakstā “Datu struktūras un algoritmi” varat izpētīt dažus šķirošanas algoritmus.

Burbuļu kārtošana Java valodā

Bubble Sort, ko bieži dēvē par grimstošo šķirošanu, ir vienkāršākais šķirošanas algoritms. Tas atkārtoti izskata kārtojamo sarakstu, salīdzina katru blakus esošo elementu pāri un apmaina tos, ja tie atrodas nepareizā secībā.Burbuļu šķirošana iegūst savu nosaukumu, jo tā filtrē elementus masīva augšdaļā, piemēram, burbuļus, kas peld uz ūdens.

Lūkpseidokods, kas attēlo burbuļu šķirošanas algoritmu (augošā kārtojuma konteksts).

a [] ir masīva N izmērs, sākas BubbleSort (a []) paziņo veselu skaitli i, j, ja i = 0 līdz N - 1, ja j = 0 līdz N - i - 1, ja a [j]> a [j + 1 ], tad nomainiet [j], [j + 1] galu, ja beigas, lai atgrieztu galu BubbleSort

Šis kods pasūta N datu vienību viendimensiju masīvu augošā secībā. Ārējā cilpa liek N-1 pāri masīvam. Katra caurlaide izmanto iekšējo cilpu, lai apmainītos ar datu vienībām tā, ka nākamais mazākais datu vienums “burbuļo” masīva sākumā. Bet problēma ir tāda, ka algoritmam ir nepieciešams viens vesels solis bez jebkādas mijmaiņas, lai zinātu, ka saraksts ir sakārtots.

Sliktākā un vidējā gadījuma sarežģītība: O (n * n). Sliktākais gadījums notiek, ja masīvs tiek kārtots pretēji.

Labākā laika sarežģītība: O (n). Labākais gadījums rodas, ja masīvs jau ir sakārtots.

Atlasīšana Kārtot Java valodā

Atlases šķirošana ir gan meklēšanas, gan šķirošanas kombinācija. Algoritms kārto masīvu, no nešķirotās daļas atkārtoti atrodot minimālo elementu (ņemot vērā augošo secību) un ievietojot to masīvā pareizā vietā.

Lūk, pseidokods, kas attēlo atlases kārtošanas algoritmu (augošā kārtojuma konteksts).

a [] ir masīva izmērs N sākt SelectionSort (a []) i = 0 līdz n - 1 / * iestatiet pašreizējo elementu kā minimālo * / min = i / * atrodiet minimālo elementu * / par j = i + 1 līdz n, ja saraksts [j]

Kā jūs varat saprast pēc koda, to reižu skaits, kad kārtošana šķērso masīvu, ir par vienu mazāku nekā masīva vienību skaits. Iekšējā cilpa atrod nākamo mazāko vērtību, un ārējā cilpa ievieto šo vērtību pareizajā vietā. Atlases kārtošana nekad neveic vairāk par O (n) mijmaiņas darījumiem un var būt noderīga, ja atmiņas rakstīšana ir dārga darbība.

Laika sarežģītība: O (n2), jo ir divas ligzdotas cilpas.

Palīgtelpa: Vai (1).

Ievietot Kārtot Java valodā

Insertion Sort ir vienkāršs šķirošanas algoritms, kas atkārtojas sarakstā, patērējot vienu ievades elementu vienlaikus un izveidojot galīgo sakārtoto masīvu. Tas ir ļoti vienkāršs un efektīvāks mazākās datu kopās. Tā ir stabila un savā vietā šķirošanas tehnika.

Lūk, pseidokods, kas apzīmē ievietošanas šķirošanas algoritmu (augošā kārtojuma konteksts).

a [] ir N izmēra masīvs, kas sākas ar InsertionSort (a []) i = 1 līdz N taustiņam = a [i] j = i - 1, savukārt (j> = 0 un [j]> taustiņš0 a [j + 1] = x [j] j = j - 1 beigas, savukārt a [j + 1] = taustiņa beigas InsertSort

Kā jūs varat saprast pēc koda, ievietošanas šķirošanas algoritmsnoņem vienu elementu no ievades datiem, atrod vietu, kas tam pieder, sakārtotajā sarakstā un ievieto tajā. Tas atkārtojas, līdz neviens ievades elements nepaliek šķirots.

Labākais gadījums: Vislabākais ir gadījums, kad ievade ir masīvs, kas jau ir sakārtots. Šajā gadījumā ievietošanas kārtībai ir lineārs darbības laiks (t.i., & Theta (n)).

Sliktākajā gadījumā: Vienkāršākais sliktākā gadījuma ievade ir masīvs, kas sakārtots apgrieztā secībā.

QuickSort Java

Quicksort algoritms ir ātrs, rekursīvs, nestabils šķirošanas algoritms, kas darbojas pēc dalīšanas un iekarošanas principa. Tas izvēlas elementu kā šarnīru un sadala doto masīvu ap izvēlēto šarnīru.

Ātrās kārtošanas ieviešanas darbības:

  1. Izvēlieties piemērotu “pagrieziena punktu”.
  2. Sadaliet sarakstus divos sarakstospamatojoties uz šo pagrieziena elementu. Katrs elements, kas ir mazāks par pagrieziena elementu, tiek ievietots kreisajā sarakstā, un katrs lielākais elements tiek ievietots labajā sarakstā. Ja elements ir vienāds ar pagrieziena elementu, to var ievietot jebkurā sarakstā. To sauc par nodalījuma darbību.
  3. Rekurzīvi kārtojiet katru no mazākajiem sarakstiem.

Šeit ir pseidokods, kas apzīmē Quicksort algoritmu.

QuickSort (A kā masīvs, zems kā int, augsts kā int) {ja (zems

Iepriekš minētajā pseidokodā nodalījums () funkcija veic nodalījuma darbību un Quicksort () funkcija atkārtoti izsauc nodalījuma funkciju katram mazākajam ģenerētajam sarakstam. Quicksort sarežģītība vidējā gadījumā ir & Theta (n log (n)) un sliktākajā gadījumā & Theta (n2).

Apvienot Kārtot Java

Apvienošana ir ātrs, rekursīvs, stabils šķirošanas algoritms, kas darbojas arī pēc dalīšanas un iekarošanas principa. Līdzīgi kā ātrsortam, apvienošanas kārtība sadala elementu sarakstu divos sarakstos. Šie saraksti tiek kārtoti neatkarīgi un pēc tam apvienoti. Sarakstu apvienošanas laikā elementi tiek ievietoti (vai apvienoti) saraksta pareizajā vietā.

Lūk, pseidokods, kas apzīmē apvienošanas algoritmu.

procedūra MergeSort (a kā masīvs), ja (n == 1) atgriež var l1 kā masīvu = a [0] ... a [n / 2] var l2 kā masīvu = a [n / 2 + 1] ... a [n] l1 = mergesort (l1) l2 = mergesort (l2) return sapludināšana (l1, l2) beigu procedūras procedūra sapludināt (a kā masīvs, b kā masīvs) var c kā masīvs, savukārt (a un b ir elementi) ja ( a [0]> b [0]) pievienojiet b [0] c beigām noņemiet b [0] no b, citādi pievienojiet a [0] c beigām, noņemiet [0] no gala, ja beigsies, kamēr (a ir elementi) pievienojiet a [0] c beigām, noņemiet [0] no gala, kamēr (b ir elementi) pievienojiet b [0] c beigām, noņemiet b [0] no b gala, kamēr atgriežas c beigt procedūru

mergesort () funkcija sadala sarakstu divos zvanos mergesort () šajos sarakstos atsevišķi un pēc tam tos apvieno, nosūtot tos kā parametrus, lai apvienotu () funkciju.Algoritmam ir O sarežģītība (n log (n)), un tam ir plašs pielietojums.

Kupu kārtošana Java valodā

Heapsort ir uz salīdzināšanu balstīts šķirošanas algoritmsBinārā kaudzes datu struktūra. Jūs to varat iedomāties kā uzlabotu versijas f izvēles kārtojumu, kurtas sadala ievadīto informāciju šķirotajā un nešķirotajā reģionā, un tas iteratīvi samazina nešķiroto reģionu, iegūstot lielāko elementu un pārvietojot to uz sakārtoto reģionu.

Quicksort ieviešanas darbības (pieaugošā secībā):

  1. Izveidojiet maksimālo kaudzi ar šķirošanas masīvu
  2. Pie šī vārdat, lielākais priekšmets tiek glabāts kaudzes saknē. Nomainiet to ar kaudzes pēdējo vienumu un samaziniet kaudzes lielumu par 1. Visbeidzot, uzkrājiet koka sakni
  3. Atkārtojiet iepriekš minētās darbības, līdz kaudzes lielums ir lielāks par 1

Lūk, pseidokods, kas apzīmē kaudzes šķirošanas algoritmu.

Heapsort (a kā masīvs) (i = n / 2 - 1) līdz i> = 0 palielinās (a, n, i) pret i = n-1 līdz 0 apmainās (a [0], a [i]) (a, i, 0) gals uz galu heapify (a kā masīvs, n kā int, i kā int) lielākais = i // Inicializēt lielāko kā sakni int l eft = 2 * i + 1 // pa kreisi = 2 * i + 1 int pa labi = 2 * i + 2 // pa labi = 2 * i + 2 ja (pa kreisi [lielākais]) lielākais = pa kreisi, ja (pa labi a [lielākais]) lielākais = pa labi, ja (vislielākais! = I) mijmaiņas ( a [i], A [lielākais]) Heapify (a, n, lielākais) gala heapify

Papildus šiem ir arī citi šķirošanas algoritmi, kas nav tik labi zināmi, piemēram, Introsort, Counting Sort utt. Pārejot uz nākamo algoritmu kopu šajā rakstā “Datu struktūras un algoritmi”, izpētīsim meklējamos algoritmus.

Algoritmu meklēšana Java

Meklēšana ir viena no visbiežāk izmantotajām un visbiežāk veiktajām darbībām parastās biznesa lietojumprogrammās. Meklēšanas algoritmi ir algoritmi, lai atrastu vienumu ar norādītajām īpašībām starp priekšmetu kolekciju. Izpētīsim divus no visbiežāk izmantotajiem meklēšanas algoritmiem.

Lineārais meklēšanas algoritms Java

Lineārā meklēšana vai secīgā meklēšana ir vienkāršākais meklēšanas algoritms. Tas ietver secīgu elementa meklēšanu dotajā datu struktūrā, līdz tiek atrasts elements vai tiek sasniegts struktūras beigas. Ja elements ir atrasts, vienuma atrašanās vieta tiek atgriezta, pretējā gadījumā algoritms atgriež NULL.

Lūk, pseidokods, kas attēlo Java lineāro meklēšanu:

procedūra linear_search (a [], vērtība) i = 0 līdz n-1, ja [i] = vērtība, tad drukājiet 'Atrasts' atgriešanās i beigas, ja beigu line_search drukāt 'Nav atrasts' beigas

Tas irbrutālu spēku algoritms.Lai gan tas noteikti ir vienkāršākais, tas noteikti nav visizplatītākais, pateicoties tā neefektivitātei. Lineārās meklēšanas laika sarežģītība ir O (N) .

Bināra meklēšanas algoritms Java

Binārā meklēšana, kas pazīstama arī kā logaritmiskā meklēšana, ir meklēšanas algoritms, kas atrod mērķa vērtības pozīciju jau sakārtotā masīvā. Tas sadala ievades kolekciju vienādās pusēs un vienumu salīdzina ar saraksta vidējo elementu. Ja elements ir atrasts, meklēšana beidzas ar to. Citādi mēs turpinām meklēt elementu, dalot un izvēloties atbilstošo masīva nodalījumu, pamatojoties uz to, vai mērķa elements ir mazāks vai lielāks par vidējo elementu.

Lūk, pseidokods, kas attēlo bināro meklēšanu Java:

Procedūra binārā_meklēt sakārtotu masīvu n masīva x vērtības lielums, kas jāmeklē lowerBound = 1 upperBound = n, kamēr x nav atrasts, ja upperBound

Meklēšana tiek pārtraukta, kad augšējāBound (mūsu rādītājs) iet garām LowerBound (pēdējais elements), kas nozīmē, ka mēs esam meklējuši visu masīvu un elements nav.Tas ir visbiežāk izmantotie meklēšanas algoritmi, galvenokārt tā ātrās meklēšanas laika dēļ. Binārā meklēšanas laika sarežģītība ir O (N) kas ir ievērojams uzlabojums O (N) Linear Search laika sarežģītība.

Tas mūs noved pie šī raksta “Datu struktūras un algoritmi Java” beigām. Esmu apskatījis vienu no vissvarīgākajām un svarīgākajām Java tēmām.Ceru, ka jums ir skaidrs viss, kas ar jums ir dalīts šajā rakstā.

Pārliecinieties, ka pēc iespējas vairāk praktizējat un atgriezieties pie pieredzes.

Pārbaudiet Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Mēs esam šeit, lai palīdzētu jums katrā solī jūsu ceļojumā, lai kļūtu par papildus šiem Java intervijas jautājumiem, mēs piedāvājam mācību programmu, kas paredzēta studentiem un profesionāļiem, kuri vēlas būt Java izstrādātāji.

Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to šīs sadaļas “Java datu struktūras un algoritmi” komentāru sadaļā. rakstu, un mēs pēc iespējas ātrāk sazināsimies ar jums.