线性结构
- 数组 (Array)
- 链表 (Linked List)
- 栈 (Stack)
- 队列 (Queue)
- 链表 (Linked List)
- 栈 (Stack)
- 队列 (Queue)
数据结构与算法
📘 数据结构与算法简介
数据结构与算法是计算机科学的核心基础，也是每个程序员的必修课。掌握数据结构与算法，不仅能帮助你写出高效的代码，还是通过技术面试的关键。
本专栏系统地介绍常见的数据结构（数组、链表、树、图等）和算法（排序、查找、动态规划等），并提供大量的实战题目和解题技巧。
🎯 学习目标
- 📊 理解核心数据结构: 数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表
- 🧮 掌握常用算法: 排序、查找、递归、动态规划、贪心
- 💡 提升问题解决能力: 分析时间/空间复杂度
- 🎓 应对技术面试: LeetCode、剑指 Offer 等经典题目
- 🚀 优化代码性能: 选择合适的数据结构和算法
📚 知识体系
数据结构
树形结构
- 二叉树
- 二叉搜索树
- 平衡树 (AVL, 红黑树)
- 堆 (Heap)
- 二叉搜索树
- 平衡树 (AVL, 红黑树)
- 堆 (Heap)
图结构
- 有向图/无向图
- 加权图
- 最短路径
- 拓扑排序
- 加权图
- 最短路径
- 拓扑排序
其他结构
- 哈希表 (Hash Table)
- 字典树 (Trie)
- 并查集
- 布隆过滤器
- 字典树 (Trie)
- 并查集
- 布隆过滤器
算法分类
| 类型 | 常见算法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 排序 | 快速、归并、堆排序 | 数据排序 |
| 查找 | 二分、哈希、BFS/DFS | 数据检索 |
| 动态规划 | 背包、最长子序列 | 优化问题 |
| 贪心 | 区间调度、霍夫曼编码 | 局部最优 |
| 分治 | 归并排序、快速幂 | 分而治之 |
| 回溯 | 全排列、N皇后 | 穷举搜索 |
📊 复杂度分析
时间复杂度
常见复杂度对比
- O(1): 哈希表查找、数组随机访问
- O(log n): 二分查找、平衡树操作
- O(n): 遍历数组、链表
- O(n log n): 快速排序、归并排序
- O(n²): 冒泡排序、两层循环
- O(2ⁿ): 递归斐波那契、子集生成
🔗 学习资源
在线平台
- LeetCode - 算法题库
- 牛客网 - 面试刷题
- HackerRank - 编程挑战
- Codeforces - 算法竞赛
推荐书籍
- 《算法导论》(CLRS) - 经典教材
- 《算法》(第4版) - Sedgewick
- 《剑指 Offer》- 面试必备
- 《编程珠玑》- 思维训练
视频教程
❓ 常见问题
Q: 如何学习数据结构与算法？
A:
- 理解基础: 先掌握基本概念和原理
- 动手实现: 用代码实现每种数据结构
- 刷题练习: LeetCode 按类型刷题
- 总结归纳: 整理常见题型和解法
- 持续复习: 定期回顾和复习
Q: 需要刷多少题才够？
A:
- 入门: 100-200 题基础题
- 进阶: 300-500 题中等题
- 高级: 800+ 题包含困难题
- 关键: 质量>数量，理解>记忆
Q: 时间复杂度如何计算？
A:
# O(1) - 常数时间
arr[0] = 1
# O(n) - 线性时间
for i in range(n):
print(i)
# O(n²) - 平方时间
for i in range(n):
for j in range(n):
print(i, j)
# O(log n) - 对数时间
while n > 1:
n = n // 2💡 刷题技巧
解题思路
- 理解题意: 仔细审题，明确输入输出
- 举例分析: 用具体例子理解问题
- 暴力求解: 先想出能work的解法
- 优化思路: 分析时间/空间复杂度
- 编码实现: 写出清晰的代码
- 测试验证: 考虑边界情况
常见模式
- 双指针: 数组/链表问题
- 滑动窗口: 子数组/子串问题
- 二分查找: 有序数组查找
- BFS/DFS: 树/图遍历
- 动态规划: 优化问题
- 回溯: 组合/排列问题
📈 学习路线
📝 最近更新
📊 文档统计
本站收录了 4 篇 算法相关文档
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最后更新:
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🎯 学习建议
基础: 数组、链表、栈、队列
进阶: 树、图、动态规划
实战: LeetCode 刷题
进阶: 树、图、动态规划
实战: LeetCode 刷题
