第一阶段按照 tag 去刷， 第二阶段则要一题多解，多题同解，挖掘题目背后的东西
去年找互联网的工作，刷了两遍LeetCode，只做了前200道。面试过程中碰到的算法题基本都被秒杀了。最后拿了9个offer。我是按Tag来刷的。链表，二叉树，回溯，深度宽度优先遍历，图，贪心，动规，数组，哈希表……每个tag由easy到hard，每道题先自己思考，不会的参考了一个开源的解答或者参考Discuss或者博客。开始的时候自己独立思考的时间比较长，后来没了耐心，不会的题目就马上看解答了。一般题目解法有多种，这时候最好尝试一下其他的做法，至少要知道思路。比如有关图的题目就会有DFS和BFS两种解法。Discuss里一般都会有高质量的解答。关键是每道题都要弄明白。一开始用IDE，跑出正确结果，再在线默写代码。后来写的多了，直接在线写代码了。这是一个自然的过程，做的多了就有“手感”了。总结一下，按tag由易到难，每道题弄清楚，知道其他的解法，这是核心！搞定了核心，
前200题是最经典的。前期可以先积累量，把前两百题刷完 刷够量之后，对算法有了一个大概的理解。然后再精刷。最好先按tag刷。分类总结下自己需要刷的tag。然后按出现频率排序，再按这个顺序刷。最后面试前再刷要面试的那个公司的高频题。
分享一下身边大神的刷题顺序：
如果你时间比较紧迫，为了找工作而刷题，我建议你先刷热门推荐，一共两百多道题。
在 https://leetcode-cn.com/problemset/all/ 页面的右侧。先刷热题 HOT 100，再刷精选 TOP 面试题，之后刷其他的题。如果你时间比较充裕，那我建议你：按从低到高的难度分组刷按 tag 分类刷定期复习，重做之前刷过的题
刷题方法：
第一遍：可以先思考，之后看参考答案刷，结合其他人的题解刷。思考、总结并掌握本题的类型，思考方式，最优题解。
第二遍：先思考，回忆最优解法，并与之前自己写过的解答作比对，总结问题和方法。
第三遍：提升刷题速度，拿出一个题，就能够知道其考察重点，解题方法，在短时间内写出解答。定期总结：按照题目类型进行总结：针对一类问题，总结有哪些解题方法，哪种方法是最优的，为什么。总结重点：有些题你刷了好多遍都还是不会，那就要重点关注，多思考解决方法，不断练习强结合图解刷题：有些人认为刷题比较枯燥，比较抽象。那你可以结合动画图解刷题。**
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数据之间的关系有 3 种，分别是 "一对一"、"一对多" 和 "多对多"，前两种关系的数据可分别用线性表和树结构存储，后一种"多对多"逻辑关系数据的结构——图存储结构
|Data Structures and Algorithms in Java ||
| 第一章 数据结构和算法概述 | |
|---|---|
| 1-1 数据结构和算法的关系 | |
| 1-1 数据结构的逻辑结构和物理结构 | |
| 1-2 线性结构和非线性结构 | |
| 1-3 算法的时间复杂度 | |
| 1-3-1 关于时间复杂度，你不知道的都在这里 | |
| 1-3-2 O(n)的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？ | |
| 1-3-3 通过一道面试题目，讲一讲递归算法的时间复杂度！ | |
| 1-4 算法的空间复杂度 | |
| 1-4-1 关于空间复杂度，可能有几个疑问？ | |
| 1-4-2 可能对递归理解的还不够！还差得远！ | |
| 1-4-3 刷了这么多题，你了解自己代码的内存消耗么 | |
| 动态连通性问题算法 | |
| 6种逻辑结构 | |
| 第二章 集合逻辑结构篇 | |
| 线性逻辑结构篇 | |
| 第三章 静(动)态数组和矩阵(Array)---“一对一”逻辑关系的数据，最佳的存储方式是使用线性表 | |
| 3-1 静态数组 | |
| 3-1-1 稀蔬SPARESARRAY数组 | |
| 3-1-2 矩阵---二维数组 多维数组逻辑结构篇 | |
| 3-2 动态数组(dynamic array) | |
| 3-2-0 在Java中如何使用动态数组 | |
| 3-2-0 如何在Java中使用静态数组构建动态数组 | |
| 3-4 数组：总结篇 | |
| 第四章 链表(Linked list)---“一对一”逻辑关系的数据，最佳的存储方式是使用线性表 | |
| 3-0 静态链表和动态链表的区别 | |
| 3-1 静态链表 | |
| 3-1-1 单向链表(singly linked list) | |
| 3-1-2 双向链表(doubly linked list) | |
| 3-1-3 环型链表 | |
| 3-1-4 双向环链表 | |
| 3-2 动态链表 | |
| 3-3 链表反转 | |
| 3-4 有序链表 | |
| 3-6 链表：总结篇 | |
| 第五章 字符串---“一对一”逻辑关系的数据，最佳的存储方式是使用线性表 | |
| 第六章 位运算 | |
| 5-1 利用位运算实现集合 | --- |
| 第七章 栈 队列---“一对一”逻辑关系的数据，最佳的存储方式是使用线性表 | |
| 5-1 栈 | |
| 5-2 队列 | |
| 5-3 栈与队列：总结篇 | |
| --- | --- |
| 第八章 散列表 | |
| 排列 | |
| 子集 | |
| 组合 | |
| --- | --- |
| 第九章 排序算法 | |
| 7-1 内部排序 只使用内存 | |
| 7-1-1 冒泡排序 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法基本思想 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-2 插入排序 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法基本思想 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-3 选择排序 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法基本思想 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-4 希尔排序 | |
| 7-1-5 稳定排序 | |
| 7-1-6 快速排序 | |
| 7-1-7 归并排序 | |
| 7-1-8 基数排序 | |
| 7-1-9 分割排序 | |
| 7-1-10 逆序数排序 | |
| 7-1-11 最小成本排序 | |
| 7-2 外部排序 针对于体积过大以至内存装不下的文件，在对其包含的记录进行排序时所用到的算法 | |
| 7-2-1 多路平衡归并排序算法（多路归并排序、胜者树、败者树） | |
| 7-2-2 置换选择排序算法 | |
| 7-2-3 最佳归并树 | |
| --- | --- |
| 第十章 查找算法 | |
| 1 顺序查找算法 | |
| 2 二分查找算法(非递归) | |
| ---二分法专题 | |
| ---二分查找算法(非递归)的应用场景 | |
| ---二分查找算法(非递归)的解决方案的基本步骤 | |
| ---二分查找算法(非递归)的代码实现 | |
| ---二分查找算法(非递归)的时间复杂度 | |
| ---二分查找算法(非递归)的空间复杂度 | |
| 3 分块查找算法（索引顺序查找） | |
| 4 静态树表查找算法 | |
| 5 二叉排序树查找算法（二叉查找树） | |
| 6 红黑树查找算法(更高级的二叉查找树) | |
| 7 平衡二叉树查找算法（AVL树） | |
| 8 B-树查找算法 | |
| 9 B+树查找算法 | |
| 10 键树查找算法（双链树和字典树） | |
| 11 插值查找算法 | |
| 12 奜波那契(黄金分割法)查找算法 | |
| 数据结构中的查找算法 | |
| --顺序表结构中的查找算法 | |
| --数组结构中的查找算法 | |
| --链表结构中的查找算法 | |
| --树结构中的查找算法 | |
| --图结构中的查找算法 | |
| --- | --- |
| 非线性结构篇 | |
| 第十一章 哈希表 | |
| 1. 直接寻址 | |
| 2. 散列函数 | |
| 3. 开放地址法 | |
| 4. 链接法 | |
| 5. 再hash法 | |
| 6. Bloom Filter | |
| 7. HashMap底层原理 | |
| 8. 源码分析 | |
| ---HashTable源码分析 | |
| ---HashMap源码分析 | |
| ---HashSet源码分析 | |
| ---HashCode源码分析 | |
| ---LinkedHashMap源码分析 | |
| ---Equals源码分析 | |
| ---LinkList源码分析 | |
| ---ArrayList 源码分析 | |
| ---TreeMap源码分析 | |
| 9. 哈希表：总结篇 | |
| --- | --- |
| 第十三章 堆 | |
| --- | --- |
| 第十四章 树逻辑结构篇---“一对多”逻辑关系数据的结构,是一种非线性存储结构 | |
| 第十五章 图逻辑结构篇---多对多"逻辑关系数据的结构 | |
| 图的搜索 | |
| 广度优先搜索算法 | |
| 深度优先搜索 | |
| 最短路径搜索 | |
| ---Dijkstra算法（狄克西特拉算法） | |
| ---A* 算法 | |
| ---Bellman-Ford算法（贝尔曼-福特算法） | |
| ---Floyd-Warshall算法 | |
| 拓扑排序 | |
| ---DFS实现 | |
| ---BFS实现 | |
| ---时间复杂度 | |
| 并查集 | |
| ---Quick Find | |
| ---Quick Union | |
| ---Union Find | |
| 最小生成树 | |
| ---Prim算法 | |
| ---Kruskal算法 | |
| 10-1 二分图匹配 | [无代码] |
| 10-2 | [无代码] |
| --- | --- |
| --- | --- |
| 第十六章 基本算法思想 | |
|---|---|
| 枚举算法思想 | |
| 模拟算法思想 | |
| 递推算法思想 | |
| 递归算法思想 | |
| 分治算法思想 | |
| 概率算法思想 | |
| 贪心算法思想 | |
| 动态规划算法思想 | |
| 排序算法思想 | |
| 试探算法思想 | |
| 二分算法思想 | |
| 倍增算法思想 | |
| 构造算法思想 | |
| 前缀和 & 差分算法思想 | |
| --- | --- |
| 第十七章 程序员常用算法 | |
| 递归算法 | |
| 一篇总结带你彻底搞透回溯算法 | |
| 顺序查找算法 | |
| 第九章 排序算法 | |
| 7-1 内部排序 只使用内存 | |
| 7-1-1 冒泡排序 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法基本思想 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-1-1 冒泡排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-2 插入排序 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法基本思想 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-2-1 直接插入排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-3 选择排序 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法基本思想 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的时间复杂度 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的空间复杂度 | |
| 7-1-3-1 简单选择排序 算法的稳定性 | |
| 7-1-4 希尔排序 | |
| 7-1-5 稳定排序 | |
| 7-1-6 快速排序 | |
| 7-1-7 归并排序 | |
| 7-1-8 基数排序 | |
| 7-1-9 分割排序 | |
| 7-1-10 逆序数排序 | |
| 7-1-11 最小成本排序 | |
| 7-2 外部排序 针对于体积过大以至内存装不下的文件，在对其包含的记录进行排序时所用到的算法 | |
| 7-2-1 多路平衡归并排序算法（多路归并排序、胜者树、败者树） | |
| 7-2-2 置换选择排序算法 | |
| 7-2-3 最佳归并树 | |
| --- | --- |
| 第十章 查找算法 | |
| 1 顺序查找算法 | |
| 2 二分查找算法(非递归) | |
| ---二分法专题 | |
| ---二分查找算法(非递归)的应用场景 | |
| ---二分查找算法(非递归)的解决方案的基本步骤 | |
| ---二分查找算法(非递归)的代码实现 | |
| ---二分查找算法(非递归)的时间复杂度 | |
| ---二分查找算法(非递归)的空间复杂度 | |
| 3 分块查找算法（索引顺序查找） | |
| 4 静态树表查找算法 | |
| 5 二叉排序树查找算法（二叉查找树） | |
| 6 红黑树查找算法(更高级的二叉查找树) | |
| 7 平衡二叉树查找算法（AVL树） | |
| 8 B-树查找算法 | |
| 9 B+树查找算法 | |
| 10 键树查找算法（双链树和字典树） | |
| 11 插值查找算法 | |
| 12 奜波那契(黄金分割法)查找算法 | |
| 数据结构中的查找算法 | |
| --顺序表结构中的查找算法 | |
| --数组结构中的查找算法 | |
| --链表结构中的查找算法 | |
| --树结构中的查找算法 | |
| --图结构中的查找算法 | |
| --- | --- |
| 分治算法 | |
| ---用分治法求数组中的最值 分治算法的一个简单应用 | |
| 动态规划算法 | |
| 枚举算法 | |
| 贪心算法 | |
| KMP算法---字符串 | |
| ---亲身体验一下KMP算法 KMP快速字符串查找算法 | |
| 普里姆算法---图 | |
| RSA加密算法原理 | |
| 克鲁斯卡尔算法---图 | |
| 迪杰斯特拉算法---图 | |
| 弗洛伊德算法---图 | |
| 马踏棋盘算法 | |
| 贝尔曼-福特算法---图 | |
| k-Means算法---图 | |
| 欧几里得算法 | |
| 近拟算法 | |
| 数论算法 | |
| 图算法 | |
| 图像处理算法 | |
| B62 序列号生成算法 | 文章 |
| 修剪与搜索算法 | |
| 计算几何算法 | |
| 问题转换算法 | |
| 并行算法 | |
| 安全算法 | |
| 推荐算法 | |
| 遗传算法 | |
| 分布式算法 | |
| 数据挖掘10大算法 | |
| 网络流算法 | |
| 漏桶算法 | |
| 令牌桶算法 | |
| 分布式一致性算法：Raft OR raft 图解 (秒懂)---疯狂创客圈 | |
| 分布式一致性算法：Paxos OR Paxos 图解 (秒懂)---疯狂创客圈 | |
| 空间定位算法 | |
| --- | --- |
参考资料
我的第一本算法书.pdf 尚硅谷 韩顺平 图解JAVA数据结构和算法.pdf 算法设计.pdf 图解算法.pdf 算法基础 第5版.pdf 趣学算法.pdf 算法图解.pdf java常用算法手册 第三版本.pdf 算法问题实战策略.pdf (很多题目练习) 天qing2019数据结构.pdf
-
数学数据结构
-
4种逻辑结构
-
- 图
- 图的存储结构
- 图的遍历
- 图
-
物理结构
- 顺序存储结构
- 链式存储结构
-
算法设计
- 贪心算法
- 分而治之策略
- 动态规划
- 修剪与搜索法
- 树搜索法
- 问题转换法
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- 近拟算法
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-
一致性哈希算法
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