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「涨薪秘籍」
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01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解:数组&链表
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解:堆栈&队列
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解:优先队列
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解:哈希表
14 | 面试题:有效的字母异位词
15 | 面试题:两数之和
16 | 面试题:三数之和
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题:验证二叉搜索树
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解:二叉树遍历
21 | 理论讲解:递归&分治
22 | 面试题:Pow(x,n)
23 | 面试题:求众数
24 | 理论讲解:贪心算法
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解:广度优先搜索
27 | 理论讲解:深度优先搜索
28 | 面试题:二叉树层次遍历
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题:生成有效括号组合
31 | 理论讲解:剪枝
32 | 面试题:N皇后问题
33 | 面试题:数独问题
34 | 理论讲解:二分查找
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解:字典树
37 | 面试题:实现一个字典树
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解:位运算
40 | 面试题:统计位1的个数
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解:动态规划(上)
44 | 理论理解:动态规划(下)
45 | 面试题:爬楼梯
46 | 面试题:三角形的最小路径和
47 | 面试题:乘积最大子序列
48 | 面试题:股票买卖系列
49 | 面试题:最长上升子序列
50 | 面试题:零钱兑换
51 | 面试题:编辑距离
52 | 理论讲解:并查集
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
55 | 理论讲解: LRU Cache
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解:布隆过滤器
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算法面试通关 50 讲
小册名称:算法面试通关 50 讲
### 01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构 在编程世界的浩瀚星海中,每一位踏上征途的程序员都怀揣着对技术的热爱与对未知的探索欲。而在这片星辰大海的起点,算法与数据结构不仅是构建程序的基石,更是衡量一位程序员是否合格的试金石。本章将引领你走进这一核心领域,理解其重要性,掌握基础概念,并初步探索其在解决实际问题中的应用。 #### 一、引言:为何算法与数据结构如此重要? 在计算机科学中,算法与数据结构是相辅相成的两个核心概念。算法是解决特定问题的一系列清晰定义的步骤,而数据结构则是组织、存储和管理数据的方式。它们如同编程语言的左右手,共同支撑着软件系统的设计与实现。 - **提高程序效率**:优秀的算法能显著减少程序运行所需的时间与空间资源,使程序在处理大规模数据时依然保持高效。 - **增强代码可读性**:良好的数据结构设计使得代码逻辑清晰,易于理解和维护。 - **培养问题解决能力**:掌握算法与数据结构,实质上是在培养一种系统化、逻辑化的思维方式,这对于解决复杂问题至关重要。 #### 二、算法基础:从定义到分类 ##### 1. 算法的定义 算法是解决问题的步骤的精确描述,它必须满足以下五个特性: - **输入**:算法有零个或多个输入。 - **输出**:算法至少有一个输出,该输出与输入之间有某种特定关系。 - **确定性**:算法中的每一步骤都是明确的,不存在歧义。 - **有限性**:算法必须在有限步骤内完成。 - **有效性**:算法中的每一步都是可行的,即每一步都能在有限时间内完成。 ##### 2. 算法的分类 算法可以根据其解决问题的类型、执行方式等进行分类: - **按解决问题类型**:如排序算法、搜索算法、图算法、字符串算法等。 - **按执行方式**:分为贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法等。 #### 三、数据结构初探:从基础到进阶 数据结构是计算机存储、组织数据的方式,它决定了数据的访问效率。了解并熟练使用各种数据结构,是成为一名合格程序员的必经之路。 ##### 1. 基础数据结构 - **数组**:固定大小、连续存储的数据集合,支持随机访问。 - **链表**:由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针,适合动态增加或删除元素。 - **栈**:后进先出(LIFO)的数据结构,只允许在栈顶进行添加(push)或删除(pop)操作。 - **队列**:先进先出(FIFO)的数据结构,一端添加元素,另一端移除元素。 ##### 2. 进阶数据结构 - **树**:一种非线性数据结构,每个节点可以有多个子节点,常见类型有二叉树、平衡二叉树(如AVL树、红黑树)、堆(优先队列的一种实现)、B树等。 - **图**:由顶点和边组成的复杂数据结构,用于表示节点之间的连接关系,广泛应用于网络、社交、地图等领域。 - **哈希表**:通过哈希函数将键映射到表中的一个位置,以实现快速查找、插入和删除操作。 #### 四、算法与数据结构的实际应用 理论是基石,实践是检验真理的唯一标准。掌握算法与数据结构后,如何将其应用于解决实际问题,是每位程序员必须面对的挑战。 ##### 1. 排序与搜索 排序和搜索是算法应用最广泛的领域之一。快速排序、归并排序等高效排序算法,以及二分搜索、哈希表搜索等搜索技术,在数据库查询、数据分析、文件检索等场景中发挥着重要作用。 ##### 2. 数据压缩与加密 数据压缩算法(如哈夫曼编码)通过减少数据中的冗余信息来减小数据体积,而加密算法(如AES、RSA)则通过复杂的数学运算来保护数据的安全性。这些算法背后都离不开对数据结构的巧妙运用。 ##### 3. 图形处理与游戏开发 在计算机图形学和游戏开发中,图、树等数据结构被广泛用于场景管理、路径规划、碰撞检测等方面。例如,利用A*算法可以高效地在游戏地图中规划最短路径。 ##### 4. 网络与分布式系统 在分布式系统中,数据结构的选择直接影响到系统的性能和可扩展性。例如,一致性哈希用于分布式缓存系统中数据的分布与负载均衡;而图算法则在网络路由、社交网络分析等方面发挥重要作用。 #### 五、结语:持续学习与实践 算法与数据结构的学习是一个永无止境的过程。随着技术的不断进步,新的算法和数据结构不断涌现,而旧有的技术也在不断被优化和改进。因此,作为一名合格的程序员,必须保持对新技术的好奇心和学习热情,通过持续的学习和实践来提升自己的能力。 同时,也要注意理论与实践的结合。纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。只有将学到的知识应用到实际项目中,才能真正掌握其精髓。 最后,希望本章内容能够为你开启算法与数据结构学习之旅的大门,让你在编程的道路上越走越远,越走越宽。记住,每一步扎实的步伐,都是通往成功的必经之路。
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02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
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