ACM金牌选手带你精通算法与数据结构，LeetCode高效刷题

数据结构 逻辑结构: 线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 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。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法

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数据结构与算法是开发中常见而又至关重要的知识点，学习它们不仅能你更好地理解程序内部运行的原理，也能大大提升代码的效率与可维护性。刷题也是一个挺好的方法，通过不断实践，你会更加熟悉常见的算法和数据结构应用。比如排序算法有快速排序、归并排序，查找算法有二分查找、哈希查找，而动态规划、贪心算法等技巧也值得掌握。如果你想让你的代码更高效，能够应对复杂的算法问题，这个资源包就适合你，里面有多经典的题目和实用的算法，你一步步打牢基础，提升编程能力。哦对了，里面还附带了不少有用的学习链接，方便你进一步扩展视野。

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（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、Floy

该题集汇集了数据结构和算法领域的经典问题，涵盖了常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图，以及重要的算法范式，如动态规划、贪心算法和回溯算法。通过练习这些问题，可以帮助提升数据结构和算法的基本功，为解决实际问题奠定基础。

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LeetCode刷题战略优化指南

对于做数据的朋友来说，掌握一些大数据算法真的挺有用的。这些算法能你高效地、分类、聚类和预测数据，直接提升效率和准确性。而且它们还常常用来挖掘潜在的价值，发现数据背后的规律。像 Minhash、Rhadoop 这些工具，不仅能加速数据，还能优化存储和的流程。如果你正在做数据相关的工作，不妨了解一下这些算法，搞定复杂的数据问题其实没那么难。