***********九章算法第二章：二分法和lgn算法
二分法(binary search)
时间复杂度 Time Complexity
递归 Recursion
***********九章算法第三章：双指针法
快速选择算法 Quick Select
栈溢出Stack Overflow
***********九章算法第四章开始
接口(Interface)
堆(heap)
接口(Interface)
层级遍历 Level Order Traversal
由点及面 Connected Component
拓扑排序 Topological Sorting
图（Graph）
隐世图 implicit graph
顶点（Vertex）和边（Edge）
有向图（Directed Graph）
无向图（Undirected Graph）
入度和出度，英文为 in-degree & out-degree。
双向宽度优先搜索 (Bidirectional BFS)
深度优先搜索（Depth First Search）
宽度优先搜索（Breadth First Search）
HashSet 与 TreeSet
Set
注重独一无二,该体系集合可以知道某物是否已经存在于集合中,不会存储重复的元素。Set的实现类在面试中常用的是：HashSet 与 TreeSet
Map用于存储具有映射关系的数据。Map中存了两组数据(key与value),
List
一个 List 是一个元素有序的、可以重复(这一点与Set和Map不同)、可以为 null 的集合，List的实现类在面试中常用是：LinkedList 和 ArrayList
***********第五章 二叉树和树上的深度优先搜索
二叉树（Binary Tree）
根节点（Root）
左子树（Left subtree）
右子树（Right subtree）
分治法（Divide Conquer）
递归（Recursion）
回溯（Backtracking）
分治法（Divide and Conquer）
遍历法（Traverse）
二叉查找树（Binary Search Tree）
平衡排序二叉树(Self-balancing Binary Search Tree)
平衡二叉树（Balanced Binary Tree）
平衡二叉树又称为AVL树，有别于AVL算法）
二叉搜索树（Binary Search Tree，又名排序二叉树，二叉查找树，通常简写为BST）
红黑树(Red Black Tree)
层序遍历（Level order）
先序遍历（Pre order traversal）
中序遍历（In order traversal）
后序遍历（Post order traversal）
深度优先搜索（DFS）
动态规划（Dynamic Programming）。
迭代法（Iteration）
枚举（Enumerate）
回溯(Backtracking)
有序数组（sorted array）
父亲节点(Parent Node)
叶子节点(Leaf Node)
增删改查(CRUD)
查找(Retrieve)
修改(Update)
增加(Create)
删除(Delete)
隐式图 (Implicit Graph)
***********第六章 基于组合的DFS
深度优先搜索（Depth-first Search）
排列（Permutation）
组合（Combination）
构造函数（Constructor）
深度拷贝（Deep Copy）
硬拷贝（Hard Copy
软拷贝（Soft copy），又名引用拷贝（Reference Copy）。
克隆（Clone
非递归（Non-recursion
第七章
Permutation 排列（Permutation）
permute 排列
隐式图(Implicit Graph)搜索
第八章
栈（Stack）
队列 Queue
dummy虚拟的
第九章 数据结构：区间、数组、矩阵和树状数组
区间（Interval）
数组（Array）
矩阵（Matrix）
循环数组Circular array
哈希表 Hash
哈希表（Java 中的 HashSet / HashMap，C++ 中的 unordered_map，Python 中的 dict）
乱序字符串(Anagram)