数据结构：
链表、栈、队列：链表插入元素。
Huffman树：树的构建。
二叉树、平衡二叉树：树的遍历（前序中序后序），查找树中两个元素和为某个值的叶子节点。
堆：大（小）顶堆构建，topN的数。
排序：冒泡排序，插入排序。
查找：二分查找，快速查找。
高级数据结构：
动态规划、分治算法
机器学习：
监督学习算法：
KNN
支持向量机SVM
朴素贝叶斯
逻辑回归
gdbt、随机森林
聚类算法：
Kmeans：初始聚类中心的选择，聚类数目选择。
层次聚类
特征选择和特征压缩：
特征选择：频率、tfidf、互信息、信息熵
特征压缩：pca
序列标注算法：
最大熵
HMM
CRF
深度学习：
如何运用tensorflow
rnn LSTM GRU
cnn分类
attention原理
encoder-decoder原理
