数据结构与算法

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Day 7:贪心、分治、回溯和动态规划

浏览 161 扫码 分享 2022-07-13 00:34:58

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  • 数据结构与算法练习
    • Day 7:贪心、分治、回溯和动态规划
    • Day 6:图
    • Day 5:二叉树和堆
    • Day 4:散列表和字符串
    • Day 3:排序和二分查找
    • Day 2:栈、队列和递归
    • Day 1:数组和链表
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    • 总结课 | 在实际开发中,如何权衡选择使用哪种数据结构和算法?
    • 《数据结构与算法之美》学习指导手册
    • 56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
    • 55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
    • 54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
    • 53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
    • 52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
    • 51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
    • 50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
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    • 48 | B 树:MySQL数据库索引是如何实现的?
    • 47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
    • 45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
    • 44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
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    • 41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
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    • 39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
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    • 34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
    • 33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
    • 32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
    • 31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
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    • 26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
    • 27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
    • 25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
    • 24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
    • 23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
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    • 19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
    • 18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
    • 17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
    • 16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
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    • 13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
    • 12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
    • 11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
    • 09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
    • 10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
    • 07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
    • 08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
    • 06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
    • 05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
    • 04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
    • 03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
    • 02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
    • 开篇词 | 从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎
    • 01 | 为什么要学习数据结构和算法?
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