qq_74092815的博客

DP能解决哪类问题？直观上，DP一般是让找最值的，例如最长公共子序列等等，但是最关键的是DP问题的子问题不是相互独立的，如果递归分解直接分解会导致重复计算指数级增长(想想前面的热身题)。DP最大的价值是为了消除冗余，加速计算。一般说来，动态规划题目有以下三种基本的类型：1.，例如求有多少种方式走到右下角，有多少种方式选出K个数使得***等等，而不关心具体路径是什么。2.等等，例如最大数字和、最长上升子序列长度、最长公共子序列、最长回文序列等等。3.，例如取石子游戏，先手是否必胜；

给我一种感觉是回溯需要画图思考是否需要剪枝。元素个数n相当于树的宽度（横向），而每个结果的元素个数k相当于树的深度（纵向）。枚举时，我们就是简单的暴力测试而已，一个个验证。模板如下。

贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法；贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。玄学贪心，但是掌握的几道题目！贪心常见的经典应用场景有如下这些，这些算法很多与图有关，本身比较复杂，也难以实现 ，我们一般掌握其思想即可：排序问题：选择排序、拓扑排序优先队列：堆排序赫夫曼压缩编码图里的Prim、Fruskal和Dijkstra算法硬币找零问题。

滑动窗口思想其实就是快慢型的特例计算机网络中滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），该协议是TCP实现流量控制等的核心策略之一。事实上在与流量控制、熔断、限流、超时等场景下都会首先从滑动窗口的角度来思考问题，例如hystrix、sentinel等框架都使用了这种思想。窗口其实就是两个变量left和right之间的元素，也可以理解为一个区间。窗口大小可能固定，也可能变化，如果是固定大小的，那么自然要先确定窗口是否越界，再执行逻辑处理。

堆-数组中找k大、合并k个排序链表、数据流中位数......

在海量数据中，此时普通的数组、链表、Hash、树等等结构有无效了 ，因为内存空间放不下了。而常规的递归、排序，回溯、贪心和动态规划等思想也无效了，因为执行都会超时，必须另外想办法。这类问题该如何下手呢？这里介绍三种非常典型的思路：位存储：使用位存储最大的好处是占用的空间是简单存整数的1/8。例如一个40亿的整数数组，如果用整数存储需要16GB左右的空间，而如果使用位存储，就可以用0.5GB的空间，这样很多问题就能够解决了。

在算法中，一般只会选择各个学科的基础问题来考察，例如素数问题、幂、对数、阶乘、幂运算、初等数论、几何问题、组合数学等等。

给你一个字符串 s

机器数：机器数是带符号的，在计算机用一个数的最高位存放符号，正数为0，负数为1；一个数在计算机中的二进制表示形式，叫做这个数的机器数。真值：将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值。原码：即用第一位表示符号，其余位表示值反码：正数的反码是其本身，而负数的反码是在其原码的基础上，符号位不变，其余各个位取反。能保持加和减运算的统一正数的补码就是其本身；负数的补码是在其原码的基础上，符号位不变，其余各位取反，最后+1(即在反码的基础上+1)

始终保持nums1是较短的数组（减少边界处理）。递归或循环比较两个数组的k/2位置：排除较小元素的前半部分。更新k值（减去排除的数量）。处理边界（数组长度不足、k=1等）。通过不断排除不可能的部分，最终就能高效找到第k小的数啦！虽然细节有点多，但多举例子就能理解啦~ (๑•̀ㅂ•́)و✧。

快速排序里的递归过程本质上就是二叉树的前序递归调用是 ：通过一个标记pivot元素将n个元素的序列划分为左右两个子序列left和right，其中left中的元素都比pivot小，right的都比pivot的大。这样处理完之后pivot就在一个固定的位置了。然后再次对pivot左右两侧递归执行快速排序。上述过程是递归执行的，在将所有子区间排好序之后，整个序列就有序了。快速排序的时间复杂度计算比较麻烦一些。

栈，数据存储受限的线性表——插入和删除的操作只允许在一端进行。

链表高频面试题！梳理完后再也不担心链表合并、反转、删除区间啦！

反转链表涉及到结点的增加、删除等多种操作，能够非常有效的考察思维能力与代码驾驭能力。很多题目都用其为基础。

给你一个有序数组 nums ，请你原地删除重复出现的元素，使每个元素只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。给定一个非负整数数组 A，返回一个数组，在该数组中， A 的所有偶数元素之后跟着所有奇数元素。首先对整个数组实行翻转，例如 [1,2,3,4,5,6,7] 我们先将其整体翻转成[7,6,5,4,3,2,1]。最后将两个再次翻转就得到[5,6,7] 和[1,2,3,4]，最终结果就是[5,6,7,1,2,3,4]数组中表示的数据可能是连续的，也可能是不连续的，如果将连续的空间标记成一个区间，就是新题目。

迭代方案实现二叉树的前中后序遍历。

二叉树的深度优先 面试经典问题

重点研究二叉树相关的算法题目，主要是层次遍历和深度优先遍历方面的问题。

哈哈，不知不觉今天就要结束了。本来想着梳理下关于AVL、红黑树方面的知识，感觉那些需要挺长时间啃的，不管了。来看看哈希与队列在面试算法中的高频考点。