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在技术面试中，排序算法和字符串匹配算法是常见的考察点，因为它们不仅能够测试候选人的算法基础，还能评估他们解决问题的能力。以下是关于排序算法和 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 字符串匹配算法的一些关键点，这些是你在准备面试时应该掌握的内容。
排序算法
- 冒泡排序（Bubble Sort） ：
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最简单的排序算法之一，通过重复遍历要排序的列表，比较每对相邻项，并在必要时交换它们的位置。
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时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。
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选择排序（Selection Sort） ：
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在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置。
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时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。
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插入排序（Insertion Sort） ：
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将数组分为已排序和未排序两部分，从未排序部分取一个元素，找到已排序部分的正确位置并插入。
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时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。
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快速排序（Quick Sort） ：
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通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分的所有记录都比另一部分的所有记录都要小，然后分别对这两部分继续进行排序。
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平均时间复杂度为 O(n log n)，最坏情况为 O(n^2)，空间复杂度为 O(log n)。
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归并排序（Merge Sort） ：
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将数组分成两半，递归地对两个子数组进行排序，然后将这两个有序数组合并成一个有序数组。
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时间复杂度为 O(n log n)，空间复杂度为 O(n)。
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堆排序（Heap Sort） ：
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利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，可以实现原地排序。
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时间复杂度为 O(n log n)，空间复杂度为 O(1)。
KMP 字符串匹配算法
KMP 算法是一种有效的字符串匹配算法，它的全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法。与朴素的字符串匹配算法相比，KMP 算法的优势在于它不需要回溯，即一旦模式串的某一位与主串不匹配，就不需要回到前一位继续匹配，而是根据一个预先计算好的“部分匹配表”（也称为“失败函数”）来决定下一步如何移动模式串。
- 部分匹配表（Partial Match Table） ：
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用于记录模式串的部分匹配信息，帮助算法在出现不匹配时跳过不必要的比较。
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需要在匹配之前预处理得到，表的长度等于模式串的长度减一。
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算法步骤：
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预处理模式串，生成部分匹配表。
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从主串的第一个字符和模式串的第一个字符开始匹配。
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如果字符匹配，则同时移动主串指针和模式串指针；如果不匹配，则根据部分匹配表调整模式串的位置。
KMP 算法的时间复杂度为 O(m+n)，其中 m 是模式串的长度，n 是主串的长度。由于它避免了不必要的回溯，因此效率较高。
在面试中，除了能够清楚地解释这些算法的工作原理外，还需要能够在白板上演示它们是如何工作的，以及能够识别何时适合使用哪种算法。此外，面试官可能会要求你分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
