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1. 算法面试到底是什么鬼?
- 1-1 算法面试不仅仅是正确的回答问题
- 1-2 算法面试只是面试的一部分
- 1-3 如何准备算法面试
- 1-4 如何回答算法面试问题
- 1-5 大厂面试为什么总考算法?
2. 面试中的复杂度分析
- 2-1 究竟什么是大O(Big O)
- 2-2 对数据规模有一个概念
- 2-3 简单的复杂度分析
- 2-4 亲自试验自己算法的时间复杂度
- 2-5 递归算法的复杂度分析
- 2-6 均摊时间复杂度分析(Amortized Time Analysis)
- 2-7 避免复杂度的震荡
3. 数组中的问题其实最常见
- 3-1 从二分查找法看如何写出正确的程序
- 3-2 改变变量定义,依然可以写出正确的算法
- 3-3 在LeetCode上解决第一个问题 Move Zeros
- 3-4 即使简单的问题,也有很多优化的思路
- 3-5 三路快排partition思路的应用 Sort Color
- 3-6 对撞指针 Two Sum II – Input Array is Sorted
- 3-7 滑动窗口 Minimum Size Subarray Sum
- 3-8 在滑动窗口中做记录 Longest Substring Without Repeating Characters
4. 查找表相关问题
- 4-1 set的使用 Intersection of Two Arrays
- 4-2 map的使用 Intersection of Two Arrays II
- 4-3 set和map不同底层实现的区别
- 4-4 使用查找表的经典问题 Two Sum
- 4-5 灵活选择键值 4Sum II
- 4-6 灵活选择键值 Number of Boomerangs
- 4-7 查找表和滑动窗口 Contain Duplicate II
- 4-8 二分搜索树底层实现的顺序性 Contain Duplicate III
5. 在链表中穿针引线
- 5-1 链表,在节点间穿针引线 Reverse Linked List
- 5-2 测试你的链表程序
- 5-3 设立链表的虚拟头结点 Remove Linked List Elements
- 5-4 复杂的穿针引线 Swap Nodes in Pairs
- 5-5 不仅仅是穿针引线 Delete Node in a Linked List
- 5-6 链表与双指针 Remove Nth Node Form End of List
6. 栈,队列,优先队列
- 6-1 栈的基础应用 Valid Parentheses
- 6-2 栈和递归的紧密关系 Binary Tree Preorder, Inorder and Postorder Traversal
- 6-3 运用栈模拟递归
- 6-4 队列的典型应用 Binary Tree Level Order Traversal
- 6-5 BFS和图的最短路径 Perfect Squares
- 6-6 优先队列
- 6-7 优先队列相关的算法问题 Top K Frequent Elements
- 6-8 两种关于 topK 问题求解思路的套路
7. 二叉树和递归
- 7-1 二叉树天然的递归结构
- 7-2 一个简单的二叉树问题引发的血案 Invert Binary Tree
- 7-3 不会翻转二叉树的大神
- 7-4 注意递归的终止条件 Path Sum
- 7-5 定义递归问题 Binary Tree Path
- 7-6 稍复杂的递归逻辑 Path Sum III
- 7-7 二分搜索树中的问题 Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree
8. 递归和回溯法
- 8-1 树形问题 Letter Combinations of a Phone Number
- 8-2 什么是回溯
- 8-3 排列问题 Permutations
- 8-4 组合问题 Combinations
- 8-5 回溯法解决组合问题的优化
- 8-6 二维平面上的回溯法 Word Search
- 8-7 floodfill算法,一类经典问题 Number of Islands-
- 8-8 回溯法是经典人工智能的基础 N Queens
9. 动态规划基础
- 9-1 什么是动态规划
- 9-2 第一个动态规划问题 Climbing Stairs
- 9-3 发现重叠子问题 Integer Break
- 9-4 状态的定义和状态转移 House Robber
- 9-5 0-1背包问题
- 9-6 0-1背包问题的优化和变种
- 9-7 面试中的0-1背包问题 Partition Equal Subset Sum
- 9-8 LIS问题 Longest Increasing Subsequence
- 9-9 LCS,最短路,求动态规划的具体解以及更多
- 9-10 动态规划的经典问题
10. 贪心算法
- 10-1 贪心基础 Assign Cookies
- 10-2 贪心算法与动态规划的关系 Non-overlapping Intervals
- 10-3 贪心选择性质的证明
11. 课程结语
- 11-1 结语
- 11-2 更多经典面试问题
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