01 - 数据结构与算法总览

数据结构与算法总览

学习方法

• Chunk it up 切碎知识点
• Deliberate Practice 刻意练习
• Feedback 反馈

数据结构

一维数据结构

• 基础：数组array(String),链表Linked list

• 高级：栈Stack,队列queue,双端队列deque,集合Set,映射Map(hash or map),etc

二维数据结构

• 基础：树tree,图graph

• 高级：二叉搜索树binary search tree(根节点大于它的左子树且小于它的右子树的全部节点)(red-black tree.AVL)，堆heap,并查集disjoint set,字典树trie，etc

特殊数据结构

• 位运算Bitwish，布隆过滤器BloonFitter,缓存LRU Cache

算法

三点基本
是所有算法和数据结构的基石,目前我们所用的算法并不包含任何智能成分，化繁为简后，它的根本就是 找到它的重复单元，基于重复单元，可泛化为高级数据结构，，而高级的算法数据结构到最后都会转化为跳转/循环/递归

• 跳转

  branch------if-else,switch

• 循环

  lteration------for-loop,while-loop,which

• 递归

  Recursion------Divide&conquer,Backtrace
  五点高级

• 搜索Search：

  深度优先搜索Depth first search，广度优先搜索Breadth first search，启发式搜索A*，etc

• 动态规则Dynamic Programming

• 二分查找Binary search

• 贪心算法Greedy，排序

• 数学Math，几何Geometry

基本功的训练

基础动作的分解训练和反复练习

• 刻意练习 及时反馈 刷题技巧

-##切题——四步系统的思考方式

• Clarification,Posssible solutions,Coding,Test cases

-##刷题——五遍刷题法

• 1 读题+思考（5~15min）——看解法（/自己做）比较多种解法的优劣——背诵默写好的解法

• 2 自己写——LeetCode提交——反复修改debug，尝试多重解法——进行优化

• 3 过24h后及时重复做题，不同解法的熟练程度，专项练习

• 4 一周后反复回来刷相同的题

• 5 面试前一周恢复性训练