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算法与数据结构(2018年11月3日) (Data Structure （数据结构） (Array, Stack / Queue,…
算法与数据结构(2018年11月3日)
Data Structure
（数据结构）
Array
Stack / Queue
PriorityQueue
LinkedList
Queue / Priority queue
Stack
Tree / Binary Search Tree
HashTable
Disjoint Set
Trie
BloomFilter
LRU Cache
Algorithm
（算法）
Greedy（贪心）
Recursion/Backtrace（递归/回溯）
Traversa（遍历）
Breadth-first/Depth-first search（广度优先和深度优先搜索）
Divide and Conquer（分治法）
Dynamic Programming / Binary Search（动态规划/二分查找）
Graph（图）
互联网公司
快手、头条（抖音）、Airbnb Beijing、Snapchat深圳
微信、地平线机器人、第四范式、小米、Musically、 Face++
BAT、微软、Google 、小红书、饿了么、网易等等
新美大、滴滴等
Abstract data type
（抽象数据类型）
Stack
Vector
Queue
Linked List
Priority Queue
Heap
Set
Hash Set
Tree Set
Map
Hash Map
Tree Map
提升自己实践能力
参与github上的开源项目
参加比赛
leetcode刷题
复现paper代码
精通一个领域
Chunk it up（切碎知识点）
Deliberate practicing
（刻意练习）
练习缺陷、不舒服、弱点地方
不爽、枯燥
Feedback（反馈）
即时反馈
主动型反馈
（自己去找）
高手代码 (GitHub, LeetCode, etc.)
第一视角直播
被动式反馈
（高手给你指点）
code review
大牛看你敲代码，给你反馈
Leetcode
切题四件套
Possible solutions
compare(time/space)
optimal(加强）
Coding（多写）
Test cases
Clarification
Feedback（反馈）
Solutions from LeetCode
Discussion Panel in LeetCode
算法复杂度
时间复杂度
O(log n): Logarithmic Complexity: 对数复杂度
O(n): Linear Complexity: 线性时间复杂度
O(n^2): N square Complexity 平方
O(n^3): N square Complexity 立方
O(1): Constant Complexity: Constant 常数复杂度
O(2^n): Exponential Growth 指数
O(n!): Factorial 阶乘
O(n log n)
常见算法的时间复杂度
递归算法的时间复杂度为：O(2^n)
1 + 2 + 3 + … + n = n * (n + 1) / 2：时间复杂度为O(n^2)
Binary search
（二分查找）
O(log n)
Binary tree traversal
（二叉树遍历）
O(n)
Optimal sorted matrix search
（最优排序矩阵搜索）
O(n)
Merge sort
（合并排序）
O(n log n)