学习数据结构与算法免费

数组是多个相同类型或者说相同大小数据的集合，它在内存中是连续存储，可以根据索引快速定位某个元素

链表也是多个元素的集合，但是这些元素在内存中并不是连续存储，而是通过额外存储的下一个节点指针来实现逻辑上的顺序连接

栈是一种线性存储结构，但是只能从栈顶添加或者入栈push和移除或出栈pop数据。栈具有先进后出FILO或后进先出LIFO的特点

队列是一种线性存储结构，但是只能从队列前端front添加或入队，从队列尾端rear移除或出队数据。队列具有先进先出FIFO的特点

二叉树是一种树形存储结构，每个节点最多有两个子节点，通常叫做左子树和右子树

二叉堆是一种基于二叉树的特殊存储结构，它可以看成是一棵完全二叉树。常见的有最大堆又叫大顶堆、大根堆和最小堆又叫小顶堆、小根堆

冒泡排序是一个简单的排序算法，它通过循环不断的比较和交换相邻的元素，直到所有元素有序

插入排序是一个简单的排序算法，算法主要通过在左边维持一个有序的子数组，然后不断的将右边的元素按照顺序插入到左边有序的子数组中，直到所有的元素都插入完成

选择排序是一个简单的排序算法，算法从第一个元素开始，通过不断从右边找到找到最小元素，替换当前元素，直到找到最后一个元素，数组就排序完成

归并排序采用分治的思想，通过不断的将数组一分为二，直到不可再分，然后对已排序的子数组递归合并，最后使得整个数组有序

堆排序是基于二叉堆的一种排序算法，建议先了解一下什么是堆，最大堆和最小堆，这样理解起来会更容易

面试经常遇到的一个排序算法，采用分治的思想，通过不断的选取基准元素，将数组划分为更小的数组，直到不可划分，最终达到排序的目的

计数排序是一种非比较类的排序算法，它有一定的局限性，主要适用于元素的值在一定范围的数据，但是它的效率非常高

一种常用的查找算法，适用于数组规模较大且有序的序列，时间复杂度是O(LogN)。面试中比较常见，一般要求快速准确写出代码

贪心算法在分步求解问题时，每一步都只考虑当前状态下最优选择，而不考虑是不是全局最优选择

动态规划算法通过将原问题分解为多个子问题，然后得到这些子问题的最优解，最后通过组合这些子问题的最优解得到原问题的最优解

图是一种复杂的非线形数据结构，由若干个顶点和连结顶点之间的边组成，根据不同的性质，图可以分为有权图和无权图，有向图和无向图，连通图和非连通图

深度优先遍历思路是，从某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直遍历，直到路径的尽头，然后再返回上一个顶点，找相邻未访问的顶点继续遍历，直到顶点全部遍历完

广度优先遍历的思路是，从某个顶点开始遍历，然后遍历它所有相邻的顶点，然后依次遍历相邻顶点的所有相邻顶点，直到所有的节点都遍历完。

Dijkstra算法是一个单源最短路径算法，也就是一次只能求从一个顶点到其余各顶点的最短路径，不支持存在负权的图

Floyd算法是一种求多源最短路径的算法，并且支持有负权的图，但不可以存在负权回路，它是一种动态规划算法

Prim算法是一种最小生成树算法，因为算法执行过程中每次都是选取与树中的点构成的边最小的点，所以被叫做加点法

Kruskal算法是一种最小生成树算法，他通过不断选择权值最小的边来构成一棵树，所以叫做加边法。

并查集是一种维护集合的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题，主要有查找和合并两种操作。

线段树是一种树形结构，主要用于维护区间信息，可以在O(logN)的时间复杂度内实现单点修改、区间修改、区间查询、区间求和等操作

树状数组和线段树一样，也是用来维护区间信息的，不过实现起来比线段树更加简洁，但是没有线段树灵活、强大。

又称前缀树，trie树，顾名思义，它是一种型似字典的树形结构，主要用于快速检索字符串是否存在，查找时间复杂度时O(n)，n是查找的字符串长度。

KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法，由 D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt 提出的。KMP 算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的

BM 算法是一种改进的字符串匹配算法，由 Bob Boyer 和 J Strother Moore 提出，该算法被认为最高效的字符串匹配算法