算法和数据结构总览

算法和数据结构总览

如何精通一个领域

  1. Chunk it up 切碎知识点
  • 庖丁解牛
  • 脉络连接

数据结构

  • 一维
    • 基础:数组array(string),链表linked list
    • 高级:栈stack,队列queue,双端队列deque,集合set,映射map(hash or map),……
  • 二维:
    • 基础:树tree,图graph
    • 高级:二叉搜索树binary search tree(red-black tree,AVL),堆heap,并查集disjoint set,字典树Trie,……
  • 特殊:
    • 位运算Bitwise,布隆过滤器BloomFiter
    • LRU Cache
      注意:了解每个数据结构的原理和代码框架
      数据结构脑图

算法

  • if-else,switch——>branch(分支)
  • for,while loop——>iteration(循环,迭代)
  • 递归Recursion(Divide & Conquer,Backtrace)
  • 搜索Search:深度优先搜索Depth first search(DFS),广度优先搜索Breadth first search(BFS),A*,……
  • 动态规划Dynamic Programming
  • 二分查找Binary Search
  • 贪心Greedy
  • 数学Math,几何Geometry
    注意:在头脑中会议上面每种算法的思想和代码模板
    算法脑图
  1. Deliberate Practicing刻意练习

职业化运动

  • 基本功是区别业余和职业选手的根本
  • 基础动作的分解训练和反复练习->最关键的点
    • 乒乓球
    • 台球
    • 滑雪

练习的方法

  • 刻意练习——过遍数
  • 练习缺点、弱点地方
  • 不舒服、不爽、枯燥
  • 生活中例子:乒乓球、台球、游戏等等
  1. Feedback 反馈

Feedback

  • 即时反馈
  • 主动型反馈(自己去寻找)
    • 看高手写代码(GitHub,LeetCode,……)
    • 第一视角直播
  • 被动式反馈(高手给你指点)
    • code review
    • 教练看你打,给你反馈

切题四件套

  • Clarification(说明问题的解法)
  • Possible solutions(找到可以解决的方法)
    • compare(time/space)(比较时间复杂度和空间复杂度)
    • optimal(加强)(找到最佳的解法)
  • Coding(多写)
  • Test cases(举出测试用例)

五步刷题法

刷题第一遍

  • 5分钟:读题+思考
  • 直接看解法:注意!多解法,比较解法优劣
  • 背诵,默写好的解法

刷题第二遍

  • 马上自己写——>LeetCode提交
  • 多种解法比较、体会->优化

刷题第三遍

  • 过了一天后,再重复做题
  • 不同解法的熟练程度——>专项练习

刷题第四遍

  • 过了一周,反复回来练习相同题目

刷题第五遍

  • 面试前一周恢复性训练
posted @ 2020-02-26 20:15  insist钢  阅读(211)  评论(0编辑  收藏  举报