Advertisement

Labuladong的算法小册:GitHub获68.8k星的深度算法指南(第一章)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Labuladong的算法小册是GitHub上广受好评的一份教程,拥有超过68.8k的星星收藏。本章作为起点,深入浅出地介绍了算法学习的基础知识和策略。 labuladong的算法小抄在GitHub上获得了68.8k star,这是一份深入浅出的硬核算法教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LabuladongGitHub68.8k
    优质
    Labuladong的算法小册是GitHub上广受好评的一份教程,拥有超过68.8k的星星收藏。本章作为起点,深入浅出地介绍了算法学习的基础知识和策略。 labuladong的算法小抄在GitHub上获得了68.8k star,这是一份深入浅出的硬核算法教程。
  • LabuladongPDF版
    优质
    《Labuladong算法小册》PDF版是一本专注于编程面试中算法问题解决技巧的学习资料,适合程序员深入理解数据结构和算法原理。 本资料目前可以手把手带你解决 110 道 LeetCode 算法问题,并且在不断更新,全部基于 LeetCode 的题目,涵盖了所有题型和技巧。
  • labuladong子完整版.pdf
    优质
    《labuladong的算法小册》是一本全面解析算法知识与解题技巧的手册,旨在帮助读者提升编程能力和解决实际问题。 labuladong的算法小抄临时存储,后期会删除,供需要的人学习自取。
  • labuladong子完整版.pdf
    优质
    《labuladong的算法小册》是一本全面解析算法知识与实践技巧的手册,旨在帮助读者掌握编程面试中的核心算法问题。 《labuladong的算法小抄》提供了系统化的学习路径和实用技巧,帮助读者掌握常见的数据结构与算法问题,并且通过实例深入浅出地讲解了如何在实际编程中应用这些知识。这本书籍适合不同层次的学习者阅读,无论是初学者还是有经验的程序员都能从中受益匪浅。
  • labuladong 可信认证.pdf
    优质
    labuladong的算法小册 可信认证.pdf是一本由知名程序员Labuladong编写的关于算法学习和面试技巧的手册,旨在帮助读者系统地掌握数据结构与算法知识。该手册已获得可信认证,确保其内容的质量和可靠性。 ### 动态规划系列 动态规划是解决优化问题的一种常用方法,在面试中经常出现。其核心在于将复杂的问题分解为简单的子问题,并利用这些子问题的解来构建原问题的解决方案。 **动态规划的一般流程:** 1. **暴力递归法**:直接使用递归来解决问题,但这种方法效率低下,因为它可能会重复计算许多相同的子问题。 2. **带备忘录的递归法**:通过记录已经解决过的子问题的答案来避免重复计算。 3. **迭代动态规划方法**:采用自底向上的方式先解决所有子问题,然后逐步合并到原问题中。 **动态规划的问题实例包括:** - 最长递增子序列 - 编辑距离 - 高楼扔鸡蛋 - 子序列问题 - 博弈问题 - KMP字符匹配算法 - 股票买卖问题 - 打家劫舍问题 ### 数据结构系列 掌握数据结构对于解决问题至关重要,常见的数据结构包括数组、链表、树和图等。不同的数据结构具有各自的特点,并适用于特定的应用场景。 **数据结构系列的内容涵盖:** - 二叉堆:可以用来实现优先级队列。 - LRU算法:用于缓存淘汰策略。 - 二叉搜索树:维护有序数据的高效搜索结构。 - 特殊数据结构:如单调栈和单调队列,这些适用于解决特定问题。 ### 算法思维系列 算法思维指的是解决问题的方式方法。不同的思维方式对于不同类型的算法问题有着重要的作用。 **算法思维系列的内容包括:** - 回溯算法详解:可以用来处理组合类的问题。 - 二分查找详解:用于在有序数组中快速定位元素。 - 双指针技巧总结:适用于解决数组或链表中的多种类型问题。 - 滑动窗口技术应用:常用于解决连续子区间的相关问题。 ### 高频面试系列 掌握这些算法对于提高面试通过率非常重要,这些问题经常出现在面试题目中。 **高频面试系列的内容包括:** - LRU缓存策略的实现 - 二分查找的应用场景 - 动态规划在判断序列中的使用方法 - Union-Find算法的理解和应用 以上内容涵盖了编程领域内涉及动态规划、数据结构设计与使用、算法思维培养以及常见面试问题等多方面知识。通过这些知识点的学习,可以帮助读者更有效地学习算法,解决实际问题,并提高面试时的表现。
  • Labuladong最新完整版
    优质
    《Labuladong算法小册》是一本全面而详细的算法学习资料,覆盖了从基础到高级的各种算法和数据结构知识,适合不同水平的学习者。最新的完整版本提供了更多的实践案例和解析,帮助读者更好地理解和掌握算法技巧。 《labuladong算法小抄最新完整版》是算法学习领域的重要参考资料,由知名博主labuladong编写。这份资料集成了作者在算法领域的深入理解和实践经验,旨在帮助读者快速掌握并理解各种常见的算法思想与技巧。 1. **基础算法**:涵盖了排序、搜索等基本技术,如快速排序、归并排序和二分查找等。这些是所有学习者的基础技能,通过深入了解它们的工作原理,可以提升解决实际问题的能力。 2. **图论算法**:包括最短路径(Dijkstra, Floyd-Warshall, Bellman-Ford)以及最小生成树(Prim, Kruskal)等方法。这些算法在优化网络、分析社交关系等领域有广泛应用。 3. **动态规划**:这是一种解决最优化问题的强大方法,适用于背包问题、最长公共子序列和斐波那契数列等问题。资料深入浅出地介绍了该策略的思路及其状态转移方程。 4. **回溯法**:用于处理组合优化问题,如八皇后问题、N皇后以及括号生成等挑战。通过深度优先搜索策略,可以找到所有符合条件的解。 5. **贪心算法**:在每一步选择局部最优解以期望得到全局最优解的方法。例如霍夫曼编码和活动安排等问题都可应用此方法来简化复杂度。 6. **分治法**:将大问题分解为若干小而相似的问题,分别解决后再合并结果。快速排序、大整数乘法等例子说明了这种方法的有效性。 7. **数据结构**:详细介绍了链表、栈、队列和树(二叉树、平衡树及堆)以及图等多种常用的数据结构,并探讨它们在算法中的应用。 8. **递归与迭代**:解释如何使用这两种控制流程来解决问题,其中递归适用于自相似问题,而迭代更适合循环场景。理解两种方法及其转换对于编程至关重要。 9. **位运算**:介绍了利用位操作优化空间和时间复杂度的独特优势,并通过实例说明其应用。 10. **滑动窗口**:这是一种处理数组或字符串的高效技术,常用于查找最大值、最小值及连续子序列等任务。 《labuladong算法小抄官方完整版》详尽地解释了上述知识,并配以示例和练习题。适合初级到中级程序员学习并提升自己的编程能力。无论是在准备面试还是提高技能方面都是一份宝贵的资源。
  • Labuladong》2021年完整版 666页
    优质
    《Labuladong算法小册》2021年完整版汇集了超过666页的丰富内容,全面解析编程面试中的核心算法问题,帮助读者深入理解与实践。 《Labuladong算法小抄》压缩整理-第零章:框架结构之数据结构 一、存储方式 1. 根本存储方式:数组(顺序存储)、链表(链式存储) 2. 队列和栈 3. 图 4. 散列表:使用散列函数将键映射到一个大数组中 5. 树 二、基本操作 1. 基本操作包括遍历与访问,具体来说是增删查改。 2. 不同数据结构的价值在于应对不同场景,并尽可能提高效率。 3. 遍历和访问有两种形式:线性(for + while迭代)和非线性(递归)。 4. 常用框架 4.1 数组遍历框架(线性迭代) 4.2 链表遍历框架(迭代和递归) 4.3 二叉树遍历框架(非线性递归) 4.4 N叉树遍历框架(非线性递归)
  • Acwing-基础--入门
    优质
    本章节为Acwing平台的基础算法系列第一部分,专注于帮助初学者掌握编程入门所需的最基本算法技巧和概念。 【Acwing基础算法】课程专为初学者设计,涵盖了算法和数据结构的基本概念。本章节主要讲解了一维和二维的基础算法,包括前缀和、差分、最长子序列、双指针算法以及二进制运算等核心内容,旨在帮助学习者建立扎实的算法基础。 1. **前缀和** 前缀和是一种利用空间换取时间的技术,常用于快速计算连续子数组的总和。对于一维数组来说,如果我们需要计算从1到r的元素之和,只需要维护一个前缀和数组即可将时间复杂度降低为O(1)。在二维数组中,这种技术可以扩展以高效地计算特定矩形区域内的总和。 2. **差分** 差分技术主要用于处理动态更新与查询的问题。在一维数组中构建差分数组能够简化区间加法或减法操作。例如,在1到r的区间上加上C值,只需修改差分数组中的相应位置即可完成任务。二维差分矩阵可以用来快速解决类似问题。 3. **最长子序列** 双指针算法是寻找字符串中最长公共子序列的有效方法之一。通过使用两个指针从字符串两端开始,并根据字符是否匹配来移动指针,可以在O(n)时间内找到最长的公共子序列。 4. **二进制运算** 二进制运算中的`lowbit(x)`函数返回x的最低位1,在位操作和数据结构优化中非常关键。例如,通过不断移除x的最低位1来确定将x转换为0所需的减法次数。 5. **区间合并** 处理大数据范围的问题时,常用的技术之一是区间合并。首先对区间进行离散化处理,并使用如List这样的数据结构存储这些信息以支持高效的查询和更新操作。通常按照区间的左端点排序后逐个处理并更新结果。 6. **数据结构应用** - 使用**List**来保存位置相关的数据,能够动态地插入或删除元素。 - 前缀和数组(sumn)记录每个位置的累积值,方便进行区间查询操作。 - 对原数组排序并压缩下标可以减少存储空间,并提高查找效率。 - **二分查找**可以在有序数组中快速定位所需元素,在处理区间问题时非常有用。 综上所述,本章节详细介绍了算法和数据结构的基本应用方法,并通过实例展示了如何利用这些工具解决实际问题。对于希望深入了解算法的初学者而言,这是一份全面且实用的学习资料。掌握这些基础知识后,可以为学习更复杂的数据结构与算法打下坚实的基础。
  • labuladong 抄最新版本.zip
    优质
    labuladong 的算法小抄最新版本 是一份针对程序员和算法爱好者的实用学习资料,涵盖各类经典算法与数据结构问题解析。 GitHub 上有一个标星 74k 的算法小抄项目,由 labuladong 创建,堪称精品。该项目包含 60 多篇文章,基于 LeetCode 题目编写,涵盖了所有题型和技术要点,并且能够做到举一反三、通俗易懂,绝非简单的代码堆砌。
  • labuladong笔记.pdf
    优质
    《labuladong的算法笔记》是一本专注于帮助程序员理解和掌握数据结构与算法知识的电子书,通过丰富的实例和解析,深入浅出地讲解了各种经典算法及其应用场景。 这份算法小抄整理自公众号 labuladong 的文章,旨在帮助读者整理算法套路并助力面试使用,禁止商用!labuladong 于2019年5月开通公众号 labuladong,并一直坚持原创算法文章至今已经积累了数万读者。欢迎关注公众号 labuladong 进行交流以获取最新优质文章。