玩转算法面试– Leetcode真题分门别类讲解

第1章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作业节
第2章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
第3章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
第4章查找表相关问题
4-1set的使用 Intersection of Two Arrays
4-2map的使用 Intersection of Two Arrays II
4-3set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
第5章在链表中穿针引线
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
第6章栈,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
6-5BFS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作业节
第7章二叉树和递归
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作业节
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
第8章递归和回溯法
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
8-7floodfill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
第9章动态规划基础
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
9-50-1背包问题
9-60-1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
9-8LIS问题 Longest Increasing Subsequence
9-9LCS,最短路,求动态规划的具体解以及更多
9-10作业节
第10章贪心算法
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
第11章课程结语
11-1结语
11-2作业节

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