算法和数据结构在面试中备受面试官的青睐，其中排序和查找是面试中考察算法的重点。
在准备面试的时候，我们应该重点掌握二分查找、快速排序和归并排序，做到能随时正确、完整地写出代码。
查找和排序都是在程序设计中常用到的算法。关于查找算法应该掌握：顺序查找、二分查找、哈希表查找和二叉排序树查找，特别应该重点学习的是二分查找和哈希表查找。二分查找可以灵活的运用在许多查找场景中，所以比较重要。同时，哈希表查找由于是最快的查找算法，时间复杂度是O（1），所以也很重要。
一、查找
（1）二分查找算法
特别注意：在面试的时候，不管是用循环还是递归，面试官都希望面试者能够完整正确的写出二分查找代码。
/**
* 二分查找算法
* @param array 查找的有序数组
* @param key 待查元素
* @return
*/
public static int binSearch(int[] array, int key) {
int low = 0;
int high = array.length - 1;
while(low <= high) {
int mid = (low + high)/2;
if(array[mid] == key) {
return mid;
}else if(array[mid] < key) {
low = mid + 1;
}else {
high = mid - 1;
}
}
return -1;
}实战分析：
题目来源：牛客网在线编程专题《剑指offer》
题目描述：
统计一个数字在排序数组中出现的次数。例如输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3，由于3在这个数组中出现了4次，因此输出4。
提示：在排序的数组（或者部分排序的数组）中查找一个数字或者统计某个数字出现的次数，都可以尝试使用二分查找算法。
（2）哈希表
哈希表和二叉排序树查找的重点在于考察对应的数据结构。
哈希表最主要的优点是我们利用它能够在O（1）的时间效率下查找到某一元素，是效率最高的查找方式。但缺点是需要额外的空间来实现哈希表。
1. 哈希表的定义：
根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限的、地址连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的映射作为相应记录在表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表”。
2. 构造哈希函数的方法：
对数字的关键字可有下列构造方法：
1）直接定址法
哈希函数为关键字的线性函数
H（key） = key 或者
H（key） = a * key + b
此方法仅适合：地址集合的大小等于关键字集合的大小。
优点：以关键码key的某个线性函数值为哈希地址，不会产生冲突。
缺点：要占用连续地址空间，空间效率低。
2）数字分析法
方法：假设关键字集合中的每个关键字都是由S位数字组成（u1,u2,...,us）,分析关键字集合的全体，并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。
所选的位应当是：各种符号在该位上出现的频率大致相同。
此方法仅适合于：能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频率。
3）平方取中法
4）折叠法
5）除留余数法
6）随机数法
若是非数字关键字，则需先对其进行数字化处理。
3. 处理冲突的方法
“处理冲突”的实际含义是：为产生冲突的地址寻找下一个哈希地址。
1）开放定址法（开地址发）
2）链地址法（拉链法）
3）再哈希法（双哈希函数法）
4）建立一个公共溢出区
（3）二叉排序树
与二叉排序树查找算法对应的数据结构是二叉搜索树。
二、排序
排序算法在面试中考察的比查找算法要复杂且深入。在面试中，经常考察面试者比较快速排序、堆排序、归并排序、直接插入、简单选择、冒泡排序、折半插入排序等不同算法的优劣，要求面试者能从平均时间复杂度、额外空间消耗、稳定性、最坏时间复杂度等方面去比较它们的优缺点。
（1）快速排序
特别注意：在很多的面试场合中，面试官都喜欢让面试者现场手写出快速排序的代码。
快速排序的缺点：
快速排序虽然总体的平均效率是最好的，但不是任何时候都是最优的算法。比如，数组本身已经排好序了，而每一轮排序都是以最后一个数字作为比较的标准，此时快速排序的时间复杂度是O()，因此在这种场合下快速排序就不是最优的算法。
未完待续。。。。。
Reference：
https://blog.csdn.net/oMengLiShuiXiang1234/article/details/51759330