数据结构与算法之美

说明

1. 业务开发工程师，你真的愿意做一辈子 CRUD Boy吗？
2. 基础架构研发工程师，写出达到开源水平的框架才是你的目标！
3. 对编程还有追求？不想被行业淘汰？那就不要只会写凑合能用的代码！

之前花了1年时间学完《算法导论》，实际上里面有很多数学公式，微积分，概率，矩阵，和归纳法，学起来确实投入很多时间。知名论坛一亩三分地，推荐《Cracking the Coding Interview》，国外很火. LeetCode算法题做了Facebook的算法，java实现下载，swift实现下载。

知名算法

1.如何从无序超大的集合里，比如100亿个数字，获取最大的前100个。

此类问题可以总结为利用堆求 Top K，都可以用堆来解决。
看到此类题目第一印象是用排序处理，快速排序，时间复杂度为O(n*logn).
有没有更好的办法？ 这就是用小顶堆排序，先维护一个大小为K的小顶堆，排序，接着逐个从超大数据集中取出单个数据，跟小顶堆的最顶数据比较，如果大于最顶的数据，则替换掉对顶的数字，重新排序小顶堆，如果小于则直接跳过。也就是如果最大的数字都在最前面，只要遍历n个数字，复杂度就是O(n). 一次堆化操作需要O(logK), 平均复杂度为O(nlogK)。

2.Least Recently Used(LRU)缓存淘汰算法

最近最少使用缓存淘汰算法：实现一个有限缓存功能，当缓存达到阈值的时候，删掉最不常用的空间，保存新的缓存。
解决方案：维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，从链表投开始顺序遍历链表。

1. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。
2. 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：

• 如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；
• 如果此时缓存已满，则链表尾部结点删除，将新的数据结点插入到链表的头部。

稀缺课程优惠

吾生有涯，而知无涯。时间是最稀缺的商品，看到《数据结构与算法之美》的专栏还是忍不住学完了，
说实话讲得物超所值，把《算法导论》里的算法都涵盖了，并超越了，比如跳表快速查询；比如搜索引擎怎么爬虫，怎么建立索引，怎么查询。讲得语言通俗易懂，做好心理准备有些课程还是有难度。前Google工程师王争作品，墙裂推荐。

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