1、要掌握的：
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树；
10 个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
算法和数据结构的关系：数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上
2、基本功：复杂度分析
我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法，了解你的代码运行质量！
所有代码的执行时间T(n) 与每行代码的执行次数成正比. 即: 每行代码的执行次数越多,所有代码的执行时间就越长. 每行代码的执行次数越少,所有代码的执行时间就越短.
从最初每行代码的时间都要计算在内，叫T(n), 大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，其忽略了低阶、常量、系数。
最终，我们分析时间复杂度 都是 说 量级 O(n)、O(n方)
如何时间复杂度分析总结：
1. 只关注循环执行次数最多的一段代码
2. 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度
3. 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积
扫描二维码关注公众号，回复：
15018424 查看本文章
常见的复杂度量级如下：