随笔分类 - 数据结构与算法之美
极客时间笔记
摘要：只讲众多排序算法中的一小撮，也是最经典的、最常用的：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。
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摘要：写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律，并且基于此写出递推公式，然后再推敲终止条件，最后将递推公式和终止条件翻译成代码。
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摘要：当队满时，(tail+1)%n=head。 public class CircularQueue { // 数组：items，数组大小：n private String[] items; private int n = 0; // head表示队头下标，tail表示队尾下标 private int
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摘要：栈既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈，我们叫作顺序栈，用链表实现的栈，我们叫作链式栈。
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摘要：package com.example.demo1; public class MyList<T> { private int count = 0; private Node<T> firstNode = null; private Node<T> lastNode = null; public N
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摘要：我们先来讨论一个经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法。 缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？这就需要缓存淘汰策略来决定。 常见的策略有三种： 先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Freq
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摘要：第二个是连续的内存空间和相同类型的数据。正是因为这两个限制，它才有了一个堪称“杀手锏”的特性：“随机访问”。但有利就有弊，这两个限制也让数组的很多操作变得非常低效，比如要想在数组中删除、插入一个数据，为了保证连续性，就需要做大量的数据搬移工作。 很多时候我们并不是要去死记硬背某个数据结构或者算法，而
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摘要：最好情况时间复杂度（best case time complexity）、最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）、平均情况时间复杂度（average case time complexity）、均摊时间复杂度（amortized time complexity）。
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摘要：大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。我们通常会忽略掉公式中的常量、低阶、系数，只需要记录一个最大阶的量级就可以了。所以，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。这段核心代码执行次数的 n 的量级，就是整段要分析代码的时间复杂度。 加法
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摘要：基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位。 那技术人究竟都需要修炼哪些“内功”呢？我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等，当然还有数据结构和算法。 作为业务开发，我们会用到各种框架、中间
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