leetcode中国数据结构与算法基础教程BasePython/C++

本文档是一份关于数据结构与算法学习的资源摘要，其内容涵盖了数据结构与算法的基础知识、Leetcode高频题的解析以及剑指offer的相关内容。文档的作者通过自己的学习经历，分享了对算法基础、数据结构的理解以及在实际编程中的应用。 知识点详解： 1. 算法基础 算法基础是数据结构与算法学习的核心，涵盖了实现和理解更复杂算法所必需的基础知识。 - 快速排序和归并排序：这两种排序算法是面试中常考的算法之一。快速排序通过分治法实现，归并排序则是通过合并已排序的子列表来完成排序。 - 整数二分和浮点数二分：二分查找适用于有序数组，能够有效地将查找范围缩减一半。整数二分较为简单，浮点数二分则需要考虑精度问题。 - 高精度加、减、乘、除：在基础的算术运算中，涉及到超出常规数据类型大小限制的运算，如大数运算，通常需要自行实现算法。 - 一维、二维前缀和与差分：这些概念常用于解决区间查询或更新的问题，它们能够高效地对数据进行预处理，加速区间查询或更新操作。 - 位运算：位运算在算法中能提高效率，特别是在处理二进制问题时。 2. 数据结构 数据结构是算法学习的基础，决定了算法的效率和实现的可能性。 - 链表与邻接表：链表用于实现多种数据结构，如单链表、双向链表等。邻接表用于图的表示，存储节点与节点之间的关系。 - 栈与队列：栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构，适合解决撤销、回溯等问题。队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，常用于广度优先搜索。 - 单调队列和单调栈：这两种数据结构通过维护序列的单调性，能够解决一些特殊的最大值或最小值问题。 - KMP：这是一种字符串匹配算法，能够在不回溯主串的情况下进行高效的模式匹配。 - Trie：又称前缀树，是一种用于快速检索字符串集合中字符串前缀的树形数据结构。 - 并查集：这是一种数据结构，管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：查找元素所在的集合、合并两个集合。 - 堆：是一种特殊的完全二叉树，用来实现优先队列，常见的堆操作有插入、删除、查找最大元素等。 3. C++ STL使用技巧 C++的标准模板库(STL)提供了丰富的数据结构和算法，是编程中常用到的强大工具。 4. 搜索与图论 搜索与图论是算法中比较高级的部分，对于理解复杂系统有重要作用。 - DFS：深度优先搜索，一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树的分支进行搜索，直到达到树的末端，然后回溯，继续搜索。 总结而言，该文档不仅提供了一个全面的数据结构与算法学习路线，还包括了作者对于各个知识点的深入理解和实际应用案例。这对于任何一位希望提升算法水平的开发者都是一份宝贵的资源。