# CodingInterviewGuide
## 第一章:栈和队列
- 设计一个用getMin功能的栈
- 由两个栈组成的队列
- 如何仅用递归函数和栈操作逆序一个栈
- 猫狗队列
- 用一个栈实现另一个栈的排序
- 用栈来求解汉诺塔问题
## 第二章:链表问题
## 第三章:二叉树问题
## 第四章:递归和动态规划
## 第五章:字符串问题
## 第六章:大数据和空间限制
## 第七章:位运算
## 第八章:数组和矩阵问题
## 第九章:其他问题
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程序员代码面试指南——IT名企算法和数据结构题目最优解.zip
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算法与数据结构它们分别涵盖了以下主要内容: 数据结构(Data Structures): 逻辑结构:描述数据元素之间的逻辑关系,如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构(物理结构):描述数据在计算机中如何具体存储。例如,数组的连续存储,链表的动态分配节点,树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作:针对每种数据结构,定义了一系列基本的操作,包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法: 算法设计:研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性:包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束,并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类:排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序),查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找),图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法),动态规划,贪心算法,回溯法,分支限界法等。 算法分析:通过数学方法分析算法的时间复杂度(运行时间随数据规模增长的速度)和空间复杂度(所需内存大小)来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理,更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
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subject03
ReverseStack.java 1KB
subject06
TowerOfBrahma.md 1KB
subject02
TwoStacksQueue.java 2KB
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.idea
project-template.xml 89B
description.html 97B
uiDesigner.xml 9KB
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encodings.xml 406B
copyright
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CodingInterviewGuide.iml 425B
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