非科班程序员LeetCode刷题攻略与高频题整理

包含数组、字符串、树、哈希表、动态规划、深度优先搜索、二分查找、贪心、双指针、广度优先搜索、栈、回溯算法、设计、链表、排序、堆、位运算、图、并查集、分治算法、滑动窗口、字典树、递归、有序映射、线段树、队列、数学、极小化极大、树状数组、Random、拓扑排序、脑筋急转弯、几何、Line、Sweep、Rejection Sampling、蓄水池抽样、二叉搜索树、记忆化等各类算法标签的刷题列表。每个标签下的题型均按照leetcode的频率热度进行了排序，并选出了top42的题目。适合希望系统学习和提高算法水平的程序员参考和学习。" 知识点: 1. 数组问题: 在编程中，数组是最基本的数据结构之一。数组问题通常涉及到数组的创建、数组元素的插入、删除、查找和排序等操作。数组题在编程面试中极为常见，它考验程序员对基本数据结构的理解和操作能力。 2. 字符串: 字符串处理是软件开发中的常见需求，涉及到字符串的拼接、分割、比较、查找、替换等基本操作。程序员需要熟悉字符串在不同编程语言中的处理方法和算法。 3. 树: 树是一种非线性数据结构，用于表示具有层次关系的数据。树的操作包括遍历（前序、中序、后序）、二叉树的构建和操作等。树形结构是理解更复杂数据结构的基础。 4. 哈希表: 哈希表是一种通过哈希函数组织数据，以加快数据检索速度的数据结构。它能够实现快速查找、插入和删除操作。哈希表的知识是解决很多算法问题的基础。 5. 动态规划: 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。它通常用于优化递归问题，如计数问题、最优化问题等。 6. 深度优先搜索（DFS）: 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支。它常用于求解路径问题。 7. 二分查找: 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它通过比较数组中间元素与目标值的大小，以达到快速定位目标值的目的。 8. 贪心算法: 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。 9. 双指针: 双指针技巧在处理数组或链表问题时尤为有用，它通过两个指针的移动来优化算法性能，如在排序数组中查找对。 10. 广度优先搜索（BFS）: 广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。与深度优先搜索不同，广度优先搜索会按照层次的顺序进行遍历，直到所有节点都被访问。 11. 栈: 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于实现函数调用、表达式求值、括号匹配等操作。栈的操作通常包括压栈（push）和出栈（pop）。 12. 回溯算法: 回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会丢弃该解，即回溯并且再次尝试。 13. 链表: 链表是一种线性数据结构，其中包含一系列节点，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。链表的操作包括节点的插入、删除和遍历。 14. 排序: 排序算法将数据按一定的顺序排列，常见的排序算法有快速排序、归并排序、堆排序等。掌握不同排序算法的原理和实现对于处理数据十分重要。 15. 堆: 堆是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列，其特性是父节点的值总是大于或等于子节点的值（最大堆），或小于或等于子节点的值（最小堆）。堆的操作包括插入、删除、排序等。 16. 位运算: 位运算是一种对数据的二进制位进行操作的运算，包括与（AND）、或（OR）、非（NOT）、异或（XOR）、左移和右移等。位运算在算法中能够带来性能上的提升。 17. 图: 图是由节点和连接这些节点的边组成的集合。图的操作包括图的遍历、拓扑排序、最短路径、最小生成树等。 18. 并查集: 并查集是一种数据结构，用于处理一些不交集的合并及查询问题。并查集能够高效地进行元素分组和检查元素是否属于同一分组。 19. 分治算法: 分治算法是将原问题分解成若干个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，以解决原问题。 20. 滑动窗口: 滑动窗口是一种用于解决数组或字符串中子数组或子串问题的算法技巧。通过维护一个动态的窗口大小，可以高效地计算结果。 21. 字典树: 字典树（Trie）是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计、排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。 22. 递归: 递归是一种通过函数自我调用来简化问题的算法。递归函数会重复调用自身，直到达到基本情况。 23. 有序映射: 有序映射是一种数据结构，它将键映射到值，并保持键的排序顺序。在某些编程语言中，有序映射被实现为红黑树结构。 24. 线段树: 线段树是一种用于管理区间或线段的树形数据结构，支持快速查询和更新区间的信息。 25. 队列: 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲处理等场景。 26. 数学: 数学在算法设计中扮演着重要角色，包括组合数学、概率论、数论等，对于解决一些特定问题如素数检测、组合计数等非常有帮助。 27. 极小化极大: 极小化极大算法是博弈论中的一个概念，常用于游戏AI的决策过程。 28. 树状数组: 树状数组是一种可以快速进行更新和查询前缀和的数据结构，它可以在O(log n)的时间复杂度内完成单点更新和查询前缀和的操作。 29. Random: 在算法中，随机数生成器的使用很常见，如随机排序、随机算法设计等。 30. 拓扑排序: 拓扑排序是针对有向无环图（DAG）的一种排序方式，它会返回一个顺序列表，表示图中所有节点的线性顺序。 31. 脑筋急转弯: 在算法学习中，脑筋急转弯通常指那些需要特殊思路或技巧来解决的问题，这些问题往往需要跳出常规思维。 32. 几何: 几何问题在算法面试中也占有一席之地，通常涉及到计算几何问题、空间想象能力以及相关几何定理的运用。 33. Line: Line可能指的是直线，这里可能是在讨论与直线相关的问题，比如线性回归、线段重叠问题等。 34. Sweep: Sweep技术常用于解决平面几何中的问题，它涉及到将问题简化为一维的情况，通过“扫描”来解决二维问题。 35. Rejection Sampling: Rejection Sampling是一种统计方法，用于从概率分布中抽取样本。它是蒙特卡洛方法的一种实现方式。 36. 蓄水池抽样: 蓄水池抽样是一种概率算法，用于从一个大量数据中随机抽取小部分数据。 37. 二叉搜索树（BST）: 二叉搜索树是一种有序的树结构，每个节点都包含一个键值以及左、右子树。BST支持快速查找、插入和删除操作。 38. 记忆化: 记忆化是一种优化策略，通常用于动态规划中，通过将已经计算的结果存储在表中，避免重复计算，提高算法效率。 39. 系统开源: 系统开源可能指的是操作系统的开源项目，例如Linux操作系统，以及其它开源系统项目，开发者可以通过阅读和修改源代码来学习和提升。 40. leetcode-master: 这部分指的是leetcode平台，这是一个专门用于编程练习和算法面试准备的网站，上面包含大量的编程题目和面试题，适合程序员进行刷题练习。 通过对这些知识点的学习和实践，非科班出身的程序员可以系统地提升算法和数据结构能力，为编程面试和实际开发工作做好准备。