## 数据结构与算法学习(LeetCode题解)
<br>转自 https://github.com/CyC2018/CS-Notes
### 前言
本文从 Leetcode 中精选大概 200 左右的题目,去除了某些繁杂但是没有多少算法思想的题目,同时保留了面试中经常被问到的经典题目。
### 算法学习&刷题
- [labuladong 的算法小抄](https://github.com/turn-left/fucking-algorithm)
- [学习算法和刷题的框架思维](https://labuladong.gitee.io/algo/1/2/)
- [数据结构与算法学习路线(建议收藏🔥)](https://tobebetterjavaer.com/xuexiluxian/algorithm.html)
### 算法思想
- [双指针](/docs/Leetcode%20题解%20-%20双指针.md)
- [排序](/docs/Leetcode%20题解%20-%20排序.md)
- [贪心思想](/docs/Leetcode%20题解%20-%20贪心思想.md)
- [二分查找](/docs/Leetcode%20题解%20-%20二分查找.md)
- [分治](/docs/Leetcode%20题解%20-%20分治.md)
- [搜索](/docs/Leetcode%20题解%20-%20搜索.md)
- [动态规划](/docs/Leetcode%20题解%20-%20动态规划.md)
- [数学](/docs/Leetcode%20题解%20-%20数学.md)
### 数据结构相关
- [链表](/docs/Leetcode%20题解%20-%20链表.md)
- [树](/docs/Leetcode%20题解%20-%20树.md)
- [栈和队列](/docs/Leetcode%20题解%20-%20栈和队列.md)
- [哈希表](/docs/Leetcode%20题解%20-%20哈希表.md)
- [字符串](/docs/Leetcode%20题解%20-%20字符串.md)
- [数组与矩阵](/docs/Leetcode%20题解%20-%20数组与矩阵.md)
- [图](/docs/Leetcode%20题解%20-%20图.md)
- [位运算](/docs/Leetcode%20题解%20-%20位运算.md)
### 参考资料
- Leetcode
- Weiss M A, 冯舜玺. 数据结构与算法分析——C 语言描述[J]. 2004.
- Sedgewick R. Algorithms[M]. Pearson Education India, 1988.
- 何海涛, 软件工程师. 剑指 Offer: 名企面试官精讲典型编程题[M]. 电子工业出版社, 2014.
- 《编程之美》小组. 编程之美[M]. 电子工业出版社, 2008.
- 左程云. 程序员代码面试指南[M]. 电子工业出版社, 2015.
- [廖雪峰java教程](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1252599548343744)
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数据结构&算法实践总结.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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