《lc基础知识入门》课件

《基础知识入门》LC本课程将带您深入了解LC的基本概念和原理从基础定义和发展历史开始，逐步讲解LC的核心组成部分课程介绍目标人群课程内容本课程适合想要学习算法和数据结构的初学者，以及准备参加技本课程将涵盖LeetCode平台上的经典算法问题和数据结构知识，术面试的求职者并提供系统性的学习方法和解题技巧无论是想要提升编程能力还是为面试做好准备，这门课程都能帮从基础算法到高级数据结构，从时间复杂度分析到代码优化，课助你打下坚实的基础程内容将帮助你全面提升算法能力的发展历程LC早期阶段20世纪70年代，LC技术开始出现，主要应用于实验室研究商业化发展20世纪80年代，LC技术逐渐商业化，并开始应用于工业生产快速发展时期20世纪90年代，LC技术进入快速发展阶段，应用领域不断扩大现代LC技术21世纪，LC技术更加成熟，应用范围更加广泛，并与其他技术融合发展问题分类LC难度等级简单、中等、困难主题类别数组、链表、字符串、树、图、动态规划、数学公司标签Facebook、Amazon、Google、Microsoft基础算法概述

11.算法是什么？

22.算法设计算法是一组明确定义的指令，用于解决特定问题或执行特定算法设计是指选择合适的算法策略来解决给定的问题，需要任务考虑时间效率、空间效率和代码可读性

33.算法分析

44.算法实现算法分析是指评估算法的性能，包括时间复杂度和空间复杂算法实现是指将算法用编程语言转换成可执行代码，并进行度，以确定算法的效率测试和调试时间复杂度时间复杂度是指算法运行时间随着输入规模增长的变化趋势通常用大O符号来表示，例如On，On^2，Olog n等时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，也是面试中最常考察的知识点之一空间复杂度定义算法运行所需的额外存储空间衡量指标算法使用内存的多少重要性内存资源有限，需要高效利用算法解题模板算法解题模板是LeetCode刷题过程中提高效率的利器有了模板，可以快速将问题转化成代码，减少思考时间，专注于细节处理理解题目1仔细阅读题目，明确输入输出，明确约束条件选择算法2根据题目特点，选择合适的算法排序，搜索，动态规划，贪心等编写代码3根据算法步骤，编写代码实现，注意边界条件处理测试验证4使用测试用例，检验代码是否符合预期通过不断练习和总结，可以积累更多模板，提升解题效率双指针技巧双指针遍历快速排序寻找目标元素环形链表双指针分别指向数组或链表的双指针在排序算法中用于快速双指针可以用来在一个排序数双指针可以用来检测环形链表首尾，向中间移动，比较元素定位分割点，并进行划分操作组中快速找到目标元素的位置，并找到环的入口点并进行操作滑动窗口技巧定义核心原理滑动窗口算法通过维护一个固定滑动窗口通过移动窗口的边界来大小的窗口，在数据流上移动，遍历数据流它利用之前窗口中以有效地处理连续子数组或子字计算的结果，避免重复计算，提符串它在解决诸如寻找最大和高了算法效率、最小值或特定模式等问题上非常有用应用场景优缺点常见的应用场景包括寻找最大子优点降低时间复杂度，提高算数组和、最长无重复子字符串、法效率缺点实现相对复杂，字符串匹配等需要考虑窗口边界和元素更新递归与回溯算法递归回溯递归算法是一种将问题分解成更回溯算法是一种试探性的搜索算小的、相同类型的子问题，然后法，它通过尝试所有可能的解决重复解决这些子问题的算法它方案来找到最佳解决方案如果通常用在树形结构、图形遍历和当前解决方案不满足条件，则算分治算法中法会回退到之前的状态，并尝试另一种解决方案应用场景递归和回溯算法广泛应用于组合优化、游戏AI、路径查找和深度优先搜索等领域贪心算法

11.局部最优解

22.贪心选择性质贪心算法基于“局部最优解”的贪心算法的关键在于选择性质思想，在每一步决策中选择当，即在任意步骤中，选择最优前最优的方案，最终期望得到的局部解不会影响最终的全局全局最优解最优解

33.最优子结构性质

44.常见应用场景贪心算法要求问题具有最优子贪心算法常用于解决排序问题结构性质，即问题的最优解包、调度问题、资源分配问题等含其子问题的最优解，例如背包问题、活动选择问题、哈夫曼编码等动态规划问题分解递推关系时间复杂度空间复杂度将大问题分解成子问题，然后定义一个状态数组来存储子问动态规划算法的时间复杂度通动态规划算法的空间复杂度可通过子问题的解来解决大问题题的解，并利用递推关系来计常比暴力搜索算法更低，因为能比较高，因为它需要额外的算状态数组的值它避免了重复计算空间来存储状态数组分治算法核心思想常见应用将一个复杂问题分解成多个子问题，分别解决这些子问题，最后将子问归并排序将数组分成两半，分别排序，最后合并成有序数组题的解合并成原问题的解快速排序通过选取一个基准值，将数组划分为两部分，递归排序•递归实现•时间复杂度优化图论算法图的表示最短路径最小生成树拓扑排序邻接矩阵，邻接表，边表Dijkstra算法，Bellman-Ford算Prim算法，Kruskal算法用于有向无环图的排序法，Floyd-Warshall算法二分查找

11.查找目标

22.数组排序

33.循环查找二分查找用于有序数组中快速查找特二分查找依赖于数组已排序的特性每次比较中间元素，根据大小关系缩定元素如果数据未排序，需先排序小搜索范围，直到找到目标或范围为空排序算法冒泡排序插入排序选择排序归并排序通过比较相邻元素，将较大的将一个元素插入到已排序的序从未排序的序列中找到最小元将序列递归地拆分为子序列，元素交换到末尾，重复此过程列中，找到正确的位置并插入素，将其放到已排序序列的开并对子序列排序，最后合并已直到所有元素有序，重复此过程直到所有元素排头，重复此过程直到所有元素排序的子序列，从而实现整体序排序排序搜索算法广度优先搜索深度优先搜索二分查找A*搜索算法从起始节点开始，逐层遍历所从起始节点开始，沿着一条路适用于有序数组或链表的搜索一种启发式搜索算法，通过估有相邻节点，直到找到目标节径一直搜索到尽头，如果未找，通过不断缩小搜索范围来提算目标节点的距离来优先探索点到目标节点则回溯到上一个节高效率更有可能找到目标节点的路径点，继续搜索其他路径链表处理技巧遍历链表创建新节点使用循环遍历链表，逐个访问节点，并根据需要进行操作分配新的内存空间，初始化节点数据，将新节点插入到指定位置删除节点反转链表找到要删除的节点，调整前驱节点的next指针，释放被删除节点的通过遍历链表，将每个节点的next指针指向其前一个节点，从而实内存空间现反转树形结构算法树形结构遍历二叉树操作深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是遍历树形结构的二叉树的常见操作包括插入、删除、查找、前序遍历、中序遍历两种常用方法DFS沿着树的深度进行探索，而BFS则一层一层和后序遍历二叉树结构在算法中应用广泛，例如二叉搜索树、地遍历堆、树状数组等字符串处理技巧字符串匹配字符串转换KMP算法、BM算法、Rabin-Karp算法等，用于将字符串转换为数字、日期、时间、其他数据快速查找字符串中是否存在特定模式类型，或将不同编码的字符串进行转换字符串操作字符串排序字符串截取、替换、删除、插入、反转等操作对字符串进行排序，如字典序排序、按长度排，用于处理字符串的特定部分序等，用于比较字符串数学问题解法巧妙运用公式逻辑推理数学思维理解和运用数学公式是解决问对数学问题的理解和分析，需培养数学思维，能够帮助我们题的关键，例如求和公式、排要运用逻辑推理，找出问题的更深入地理解数学问题，找到列组合公式等关键要素和解题思路更简洁有效的解题方法通过熟练运用公式，可以简化数学推理包括归纳推理、演绎问题，提高解题效率推理等，可以帮助我们找到解例如，逆向思维、分类讨论等题方法数学思维方法，可以帮助我们突破思维定式，找到新解法位运算技巧位运算基础常用技巧位运算直接操作二进制位，可以位运算可以用于交换两个变量、提高效率例如，判断奇偶数可对数据进行压缩、实现快速加减以使用与运算符与1，判断是否为运算等等，可以简化代码并提高2的幂可以使用与运算符与1减1效率案例分析学习经典位运算技巧的案例，并通过实际应用加深理解，例如汉明距离计算、数组中唯一元素的查找等常见数据结构LC数组链表连续内存分配，元素类型相同，非连续内存分配，元素类型相同访问速度快，灵活插入删除栈队列后进先出，适合逆序处理，用于先进先出，适合顺序处理，用于函数调用任务调度实战演练Part I选择题目1根据自己的能力选择合适的题目阅读理解2仔细阅读题目描述，理解题意设计算法3选择合适的算法，设计解决方案编写代码4实现算法逻辑，进行代码编写测试调试5测试代码逻辑，修复潜在错误实战演练是巩固知识，提升技能的有效途径通过选择不同的题目，逐步提高解题能力实战演练Part II选择合适的算法1根据题目类型和要求，选择合适的算法解决问题例如，二分查找、排序算法、动态规划等代码实现2根据所选算法，使用代码实现解决方案注意代码规范，并进行充分的测试性能优化3分析代码性能，进行优化例如，使用更高效的数据结构，优化算法复杂度等实战演练Part III高级算法1深入学习动态规划、贪心算法、图论算法等选择难度较高的LeetCode题目进行练习，注重代码优化模拟面试2模拟真实的LeetCode面试场景，练习代码编写和口头表达能力总结反思3总结练习过程中的经验教训，分析错误原因，不断提升解题能力常见面试问题解析算法与数据结构编程语言项目经验个人能力考察对基础知识的掌握程度，考察对编程语言的语法、特性考察对过往项目的理解、技术考察沟通能力、团队合作能力以及运用能力例如常见排和库的熟悉程度例如常见细节和解决问题的能力例如、学习能力、抗压能力等软实序算法的实现、二叉树遍历方数据结构的实现、算法的复杂项目的技术难点、解决问题力例如个人特长、学习经法、哈希表的使用场景等度分析、语言特性应用等的方法、项目成果等历、工作态度等学习路线建议LC循序渐进，从基础算法开始刷题练习，掌握解题技巧积极参与讨论，相互学习定期回顾总结，巩固知识总结与展望恭喜您完成本课程的学习！希望本课程能帮助您更好地理解和掌握LC基础知识。