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数据结构与算法

数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构与算法

数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Force GitHub README to respect dark mode (function() { var style = document.createElement('style'); style.textContent = ' .markdown-body { color-scheme: dark light; } .markdown-body pre { background: #161b22 !important; } .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; } .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; } .markdown-body img { background: #0d1117; } .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; } .markdown-body hr { border-color: #30363d; } '; document.head.appendChild(style); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer (function() { var ref = document.referrer; var terms = []; if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) { var url = new URL(ref); var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p'); if (q) { terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; }); } } if (terms.length === 0) return; var style = document.createElement('style'); style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }'; document.head.appendChild(style); function highlight(node) { if (node.nodeType === 3) { // text node var text = node.textContent; var found = false; terms.forEach(function(term) { var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi'); if (regex.test(text)) { found = true; var frag = document.createDocumentFragment(); var parts = text.split(regex); parts.forEach(function(part, i) { if (i % 2 === 0) { frag.appendChild(document.createTextNode(part)); } else { var span = document.createElement('span'); span.className = 'userscript-highlight'; span.textContent = part; frag.appendChild(span); } }); node.parentNode.replaceChild(frag, node); } }); } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT']; if (!skipTags.includes(node.tagName)) { Array.from(node.childNodes).forEach(highlight); } } } highlight(document.body); // Re-highlight on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node); }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page (function() { var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content', 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid', 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign']; function cleanUrl(url) { try { var u = new URL(url, window.location.origin); var changed = false; trackingParams.forEach(function(p) { if (u.searchParams.has(p)) { u.searchParams.delete(p); changed = true; } }); return changed ? u.toString() : url; } catch (e) { return url; } } function cleanLinks() { document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } cleanLinks(); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1) { if (node.tagName === 'A') cleanLinks(); node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "youtube.com"; var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + ' algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Auto-enable theater mode on YouTube (function() { function tryTheater() { var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]'); if (btn && !btn.classList.contains('activated')) { btn.click(); } } // Try immediately tryTheater(); // Try after navigation (SPA) var lastUrl = location.href; setInterval(function() { if (location.href !== lastUrl) { lastUrl = location.href; setTimeout(tryTheater, 500); } }, 1000); // Also try on player load var observer = new MutationObserver(tryTheater); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

练习

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content (function() { function unstick() { document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) { if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') { el.style.position = 'static'; el.style.top = 'auto'; el.style.zIndex = 'auto'; } }); } unstick(); var observer = new MutationObserver(unstick); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); } })(); })(); algorithm-pattern/introduction/quickstart.md at master · NotCoderJack/algorithm-pattern · GitHub
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数据结构与算法

数据结构是一种数据的表现形式,如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路,大部分数据结构都有一套通用的算法模板,所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板,每一个专题都有一些经典练习题,完成所有练习的题后,你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题,试试感觉~

示例 1

strStr

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1。

思路:核心点遍历给定字符串字符,判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

funcstrStr(haystackstring, needlestring) int {
iflen(needle) ==0 {
return0
}
vari, jint// i不需要到len-1fori=0; i<len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
forj=0; j<len(needle); j++ {
ifhaystack[i+j] !=needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等iflen(needle) ==j {
returni
}
}
return-1
}

需要注意点

  • 循环时,i 不需要到 len-1
  • 如果找到目标字符串,len(needle)==j

示例 2

subsets

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

思路:这是一个典型的应用回溯法的题目,简单来说就是穷尽所有可能性,算法模板如下

result= []
funcbacktrack(选择列表,路径):
if满足结束条件:
result.add(路径)
returnfor选择in选择列表:
做选择backtrack(选择列表,路径)
撤销选择

通过不停的选择,撤销选择,来穷尽所有可能性,最后将满足条件的结果返回

答案代码

funcsubsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果result:=make([][]int, 0)
// 保存中间结果list:=make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
returnresult
}
// nums 给定的集合// pos 下次添加到集合中的元素位置索引// list 临时结果集合(每次需要复制保存)// result 最终结果funcbacktrack(nums []int, posint, list []int, result*[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果ans:=make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result=append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择fori:=pos; i<len(nums); i++ {
list=append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list=list[0 : len(list)-1]
}
}

说明:后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题,如果当前不太了解可以暂时先跳过

面试注意点

我们大多数时候,刷算法题可能都是为了准备面试,所以面试的时候需要注意一些点

  • 快速定位到题目的知识点,找到知识点的通用模板,可能需要根据题目特殊情况做特殊处理
  • 先去朝一个解决问题的方向!先抛出可行解,而不是最优解!先解决,再优化!
  • 代码的风格要统一,熟悉各类语言的代码规范。
    • 命名尽量简洁明了,尽量不用数字命名如:i1、node1、a1、b2
  • 常见错误总结
    • 访问下标时,不能访问越界
    • 空值 nil 问题 run time error

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