1. 什么是多态？
答案： 多态允许对象在运行时表现出不同的行为，具体取决于其类型。
2. 虚函数和纯虚函数之间的区别是什么？
答案： 虚函数可以被派生类重写，而纯虚函数必须被派生类实现，否则派生类将成为抽象类。
3. 指针和引用的区别是什么？
答案： 指针存储变量的地址，而引用是变量的别名。引用必须初始化，而指针可以为 null。
4. 解释 C++ 中的内存管理。
答案： C++ 使用动态内存分配和释放，由 new 和 delete 运算符管理。
5. 什么是智能指针？
答案： 智能指针是自动管理内存的指针，例如 unique_ptr、shared_ptr 和 weak_ptr。
6. 解释 C++ 中的构造函数和析构函数。
答案： 构造函数在创建对象时被调用，析构函数在对象被销毁时被调用。
7. 什么是类的继承？
答案： 继承允许一个类（派生类）从另一个类（基类）继承数据成员和方法。
8. 解释 C++ 中的重载和重写。
答案： 重载允许具有相同名称但不同参数的多个函数，而重写允许派生类中的函数覆盖基类中的同名函数。
9. 什么是模板？
答案： 模板允许创建通用的代码，该代码可以在编译时根据不同类型进行实例化。
10. 解释 C++ 中的异常处理。
答案： 异常处理允许程序处理运行时错误，使用 try、catch 和 throw 关键字。
11. 什么是标准模板库 (STL)？
答案： STL 是一个提供容器、算法和迭代器的库。
12. 解释 C++ 中的流操作符。
答案： 流操作符（<< 和 >>）用于从流（例如文件或控制台）读取和写入数据。
13. 什么是 lambda 表达式？
答案： Lambda 表达式是匿名函数，可以捕获局部变量。
14. 解释 C++ 中的移动语义。
答案： 移动语义允许在不进行复制的情况下移动对象，从而提高效率。
15. 什么是 RTTI？
答案： RTTI（运行时类型信息）允许程序在运行时确定对象的类型。
16. 解释 C++ 中的友元。
答案： 友元是允许非成员函数访问私有或受保护成员的函数或类。
17. 什么是静态成员？
答案： 静态成员属于类而不是特定对象，并且在整个程序中共享。
18. 解释 C++ 中的析构函数顺序。
答案： 析构函数按相反的构造函数顺序调用。
19. 什么是虚继承？
答案： 虚继承允许派生类仅继承基类的指针，从而避免菱形继承问题。
20. 解释 C++ 中的内存对齐。
答案： 内存对齐确保对象在内存中存储在特定边界上，以提高性能。
21. 什么是位域？
答案： 位域允许将多个相关位打包到一个数据类型中。
22. 解释 C++ 中的枚举。
答案： 枚举是一种用户定义的数据类型，表示一组命名常量。
23. 什么是类型转换？
答案： 类型转换将一个数据类型转换为另一个数据类型。
24. 解释 C++ 中的预处理器宏。
答案： 预处理器宏允许在编译时执行文本替换。
25. 什么是编译期多态？
答案： 编译期多态允许在编译时确定函数或方法调用的行为。
26. 解释 C++ 中的虚基类。
答案： 虚基类允许派生类避免菱形继承问题，并确保只有一个基类的副本存储在派生类对象中。
27. 什么是多继承？
答案： 多继承允许一个类从多个基类继承。
28. 解释 C++ 中的异常规范。
答案： 异常规范允许函数指定它可能抛出的异常类型。
29. 什么是模板特化？
答案： 模板特化允许为特定类型提供模板的特定实现。
30. 解释 C++ 中的内存泄漏。
答案： 内存泄漏是指不再使用的内存未被释放，导致程序使用越来越多的内存。
31. 实现一个链表
cpp
struct Node {
int data;
Node* next;
};
class LinkedList {
public:
LinkedList();
~LinkedList();
void insert(int data);
void delete(int data);
bool search(int data);
int size();
private:
Node* head;
Node* tail;
};32. 实现一个栈
cpp
class Stack {
public:
Stack();
~Stack();
void push(int data);
int pop();
bool empty();
int size();
private:
vector<int> elements;
};33. 实现一个队列
cpp
class Queue {
public:
Queue();
~Queue();
void enqueue(int data);
int dequeue();
bool empty();
int size();
private:
vector<int> elements;
};34. 实现一个二叉树
cpp
struct Node {
int data;
Node* left;
Node* right;
};
class BinaryTree {
public:
BinaryTree();
~BinaryTree();
void insert(int data);
void delete(int data);
bool search(int data);
int size();
private:
Node* root;
};35. 实现一个哈希表
cpp
class HashTable {
public:
HashTable(int size);
~HashTable();
void insert(int key, int value);
int get(int key);
bool contains(int key);
private:
vector<pair<int, int>> elements;
};36. 实现一个排序算法（如快速排序、归并排序）
cpp
void quickSort(int* arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivot = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pivot - 1);
quickSort(arr, pivot + 1, high);
}
}
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++;
swap(arr[i], arr[j]);
}
}
swap(arr[i + 1], arr[high]);
return i + 1;
}37. 实现一个字符串匹配算法（如 KMP 算法）
cpp
void kmp(string text, string pattern) {
int n = text.length();
int m = pattern.length();
vector<int> lps(m);
computeLPS(pattern, lps);
int i = 0;
int j = 0;
while (i < n) {
if (pattern[j] == text[i]) {
i++;
j++;
}
if (j == m) {
cout << "Pattern found at index " << i - j << endl;
j = lps[j - 1];
} else if (i < n && pattern[j] != text[i]) {
if (j != 0) {
j = lps[j - 1];
} else {
i++;
}
}
}
}
void computeLPS(string pattern, vector<int>& lps) {
int m = pattern.length();
lps[0] = 0;
int len = 0;
int i = 1;
while (i < m) {
if (pattern[i] == pattern[len]) {
len++;
lps[i] = len;
i++;
} else {
if (len != 0) {
len = lps[len - 1];
} else {
lps[i] = 0;
i++;
}
}
}
}38. 实现一个图的遍历算法（如 DFS、BFS）
cpp
void dfs(Graph& graph, int start) {
stack<int> s;
s.push(start);
while (!s.empty()) {
int v = s.top();
s.pop();
if (!graph.visited[v]) {
graph.visited[v] = true;
cout << v << " ";
for (int u : graph.adj[v]) {
if (!graph.visited[u]) {
s.push(u);
}
}
}
}
}
void bfs(Graph& graph, int start) {
queue<int> q;
q.push(start);
while (!q.empty()) {
int v = q.front();
q.pop();
if (!graph.visited[v]) {
graph.visited[v] = true;
cout << v << " ";
for (int u : graph.adj[v]) {
if (!graph.visited[u]) {
q.push(u);
}
}
}
}
}39. 实现一个动态规划算法（如背包问题）
cpp
int knapsack(int W, int wt[], int val[], int n) {
int dp[n + 1][W + 1];
for (int i = 0; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= W; j++) {
if (i == 0 || j == 0) {
dp[i][j] = 0;
} else if (wt[i - 1] <= j) {
dp[i][j] = max(val[i - 1] + dp[i - 1][j - wt[i - 1]], dp[i - 1][j]);
} else {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
}
}
return dp[n][W];
}40. 实现一个贪心算法（如最小生成树）
cpp
class Edge {
public:
int src;
int dest;
int weight;
};
class Graph {
public:
vector<Edge> edges;
int V;
int E;
};
Graph* createGraph(int V, int E) {
Graph* graph = new Graph();
graph->V = V;
graph->E = E;
return graph;
}
void addEdge(Graph* graph, int src, int dest, int weight) {
Edge edge;
edge.src = src;
edge.dest = dest;
edge.weight = weight;
graph->edges.push_back(edge);
}
int find(int parent[], int i) {
if (parent[i] == -1) {
return i;
}
return find(parent, parent[i]);
}
void union(int parent[], int x, int y) {
int xset = find(parent, x);
int yset = find(parent, y);
parent[xset] = yset;
}
int kruskalMST(Graph* graph) {
int V = graph->V;
int E = graph->E;
int parent[V];
for (int i = 0; i < V; i++) {
parent[i] = -1;
}
int mstWeight = 0;
sort(graph->edges.begin(), graph->edges.end(), [](Edge a, Edge b) { return a.weight < b.weight; });
for (int i = 0; i < E; i++) {
Edge edge = graph->edges[i];
int x = find(parent, edge.src);
int y = find(parent, edge.dest);
if (x != y) {
mstWeight += edge.weight;
union(parent, x, y);
}
}
return mstWeight;
}