算法大纲

算法大纲:
http://www.lydshy.com/wordpress/wp-content/uploads/2017/10/category.pdf

计算机科学中最重要的32个算法
http://www.infoq.com/cn/news/2012/08/32-most-important-algorithms

数据结构

字符串,数组,链表,栈,队列,树,图,并查集,散列,优先队列(堆)

查找

顺序查找,二分查找,二叉树,红黑树,B树等。

排序

插入,选择,冒泡,合并,快速,堆排序,基数,桶,计数

分治

贪心

动态规划

搜索

现阶段一般有枚举算法、深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛树搜索、散列函数等算法。

算法的源

http://www.daiweike.com.cn/moodle/pluginfile.php/459/mod_resource/content/1/JSOI%E6%95%99%E7%BB%83%E5%91%98%E6%99%AE%E5%8F%8A%E8%AE%B2%E5%BA%A7%EF%BC%8820160524%E5%B8%B8%E5%B7%9E%EF%BC%89.pdf

ACM算法模板

https://wenku.baidu.com/view/b392ad2ca5e9856a561260bc.html

ACM必做50题-搜索

https://wenku.baidu.com/view/9ab059bc3c1ec5da51e270a1.html?rec_flag=default

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心得

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。
作者:马孔多(来自豆瓣)
来源:https://www.douban.com/note/332117149/

(1)涉及的重要数据结构:
数组(一维,多维),链表,栈,队列,二叉树,无向图,散列,。。。

(2)涉及的重要算法技术:
贪心,动态规划,分治(递归),搜索(广搜,深搜,回溯(剪枝))。。。

刷题后的一些体会(以下说法不绝对):

1,一般来说,贪心的时间复杂度在O(n),空间复杂度是O(1) 或 O(n) 。
2,动规需要记录表(标记数组),时间复杂度经常是O(n2),空间复杂度也通常是O(n2) 。
3,回溯很常见,重点是确定何时找到一个解、何时退出、越界时如何处理;通常需要一个线性结构来保存前面的状态,以便回溯时使用。
4,如果贪心、动规等方法都行不通,通常就考虑搜索来解决。
5,线性时间复杂度一般通过贪心方法实现;有时候,需要借助HASH结构(如unordered_map)。
6,利用好栈(stack)!很多问题通过栈能够在O(n) 时间内解决。
7,深度优先搜索一般是递归的,数据过大时,递归深度太大出现问题;广度优先搜索一般借助队列,一般不需要递归。
8,初始化数组时,memset(address, value, n_bytes) (包含在cstring.h) 是针对“字节”赋值!所以除非是单字节元素,或者初值为0或者-1,否则不要用memset 初始化;使用vector 比较方便。
9,必要时,使用unordered_map, unordered_set 等C++ 容器。
10,必要时,利用类变量简化传参。
11,动规的关键是找到转移方程;因此动规的子问题具有“累积”性质。
12,贪心不同于动规,贪心的子问题不是“累积性“,而是具有“决定性”。
13,写代码最重要的是思路清楚、可理解性,而不是纠结变量少、代码短等无关紧要的问题。
14,由于单链表只能从前向后遍历,因此操作时经常需要保存所关心结点的前趋结点。
15,处理链表要时刻注意检查空指针NULL。
16,数组检索、定位快;链表插入、删除快(不需要移动数据)。
17,vector, string 的性质都倾向于数组;List 的性质倾向于链表。
18,二叉树问题的基础是遍历方法:前序/中序/后续,递归与非递归都很重要。
19,关于二叉树的问题,有些是自顶向下的;也有些是自底向上的,如检查平衡二叉树。通常这两类问题都可以通过递归、非递归两种方法解决。
20,二叉树非递归遍历:前序遍历最简单,当前结点没有左儿子时,栈顶就是下一个结点;中序遍历需要先将当前结点(顶点)入栈,当前结点没有左儿子时,访问栈顶,并且栈内结点的头一个非空右儿子是下一个结点;后序遍历最后访问根结点,所以,顶点不仅要入栈,而且要记录是否访问了它的右儿子,只有访问了顶点的右儿子之后才能访问它自己。
21,许多问题需要应用二叉树遍历方法,有些问题需要在结点入栈的同时保存当前状态(如求最长路径)。
22,二叉树Level 遍历的本质是广度优先搜索,需要利用队列。
23,关于”图“,LeetCode 只有一道遍历题目,需要到其他地方补充一下。
24,有些方法虽然AC 了,但并不一定是最优美的。

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