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能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题,你可以想想,小学奥数题可能比这些题更难,但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。

对于算法题,我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收,这是算法学术界的风格。所以,习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力,只会机械地思考算法之内的性能,而忽略了算法之外的性能

当然,算法很重要,算法题能锻炼我们的思维,而且也有很多实际用处。所以,才有了下面的内容...

基本算法理论

渐进记号的性质

记号O的定义

经典排序算法

如果 Ai = Aj,排序前 Ai 在 Aj 前,排序后Ai还是在Aj前,则称排序算法是稳定的。

排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 空间复杂度 稳定度
冒泡排序 n^2 n^2 1 稳定
选择排序 n^2 n^2 1 不稳定
插入排序 n^2 n^2 1 稳定
快速排序 n^2 nlogn logn 不稳定
希尔排序 n^2 nlogn 1 不稳定
二叉树排序 n^2 nlogn n 不稳定
堆排序 nlogn nlogn 1 不稳定
归并排序 nlogn nlogn n 稳定
基数排序 d(r+n) d(r+n) rd+n 稳定

5排序函数,最大3位
大量数据中获取前十名
加减数字组成一个范围

常用算法思想

贪心

动态规划

分治法

相关题目

题目简单描述 OJ来源 Python C++
数组中第 k 大的数 LeetCode py cpp

字符串算法

KMP 算法

计算 nextval 值

图算法

拓扑排序

对一个有向无环图 (Directed Acyclic Graph, DAG) G 进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。拓扑排序的结果不唯一。

拓扑排序算法主要是循环执行以下两步,直到不存在入度为0的顶点为止。

  1. 选择一个入度为0的顶点并输出之;
  2. 从图中删除此顶点及所有出边。

循环结束后,若输出的顶点数小于图的顶点数,则有向图中有回路,否则输出的顶点序列就是一种拓扑序列。

可能的拓扑序列

参考

数学之美番外篇:快排为什么那样快
为什么我反对纯算法面试题