数据结构与算法
简介
本栏目收录数据结构与算法相关的学习资料，帮助你掌握编程基础和算法思维。
📖 数据结构与算法介绍
数据结构与算法是计算机科学的基石，也是每个程序员必须掌握的核心知识。好的数据结构和算法能够极大提升程序的性能和效率。
🎯 为什么要学习数据结构与算法
- 提升编程能力：理解底层原理，编写更高效的代码
- 解决复杂问题：面对复杂业务场景时能够选择合适的解决方案
- 通过技术面试：大厂面试必考，LeetCode 刷题必备
- 优化系统性能：合理的数据结构选择能提升系统性能数倍
- 算法思维培养：培养抽象思维和问题分解能力
📊 基础数据结构
线性结构：
- 数组（Array）：连续存储，随机访问快，插入删除慢
- 链表（Linked List）：离散存储，插入删除快，查找慢
- 栈（Stack）：后进先出（LIFO），函数调用栈、表达式求值
- 队列（Queue）：先进先出（FIFO），任务调度、消息队列
树形结构：
- 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多两个子节点
- 二叉搜索树（BST）、平衡二叉树（AVL）、红黑树
- 堆（Heap）：完全二叉树，最大堆/最小堆
- 字典树（Trie）：字符串快速检索
图结构：
- 图（Graph）：节点和边的集合（有向图、无向图、加权图）
哈希结构：
- 哈希表（Hash Table）：O(1) 查找，解决哈希冲突
🔧 经典算法
排序算法：
- 基础排序：冒泡、选择、插入排序 - O(n²)
- 高级排序：快速排序、归并排序、堆排序 - O(n log n)
搜索算法：
- 二分查找：有序数组快速查找 - O(log n)
- 深度优先搜索（DFS）：树和图的遍历
- 广度优先搜索（BFS）：最短路径问题
高级算法：
- 动态规划（DP）：背包问题、最长公共子序列
- 贪心算法：局部最优到全局最优
- 回溯算法：N 皇后、数独、全排列
- 图算法：最短路径、最小生成树
📈 时间复杂度对比
| 复杂度 | 类型 | 示例算法 |
|---|---|---|
| O(1) | 常数 | 哈希表查找、数组下标访问 |
| O(log n) | 对数 | 二分查找、平衡树操作 |
| O(n) | 线性 | 数组遍历、链表查找 |
| O(n log n) | 线性对数 | 快速排序、归并排序、堆排序 |
| O(n²) | 平方 | 冒泡排序、选择排序、插入排序 |
| O(2ⁿ) | 指数 | 斐波那契递归、子集枚举 |
📚 学习资源
在线平台：
学习网站：
- 算法导论（MIT 课程） - 经典算法课程
- GeeksforGeeks - 算法教程和题解
- HackerRank - 编程练习平台
推荐书籍：
- 《算法导论》：算法圣经，理论完备
- 《算法（第4版）》：Java 实现，图文并茂
- 《剑指 Offer》：面试必备，经典题目
- 《算法图解》：图解算法，入门友好
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更新日志
2025/12/29 16:03
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