前に書く
プログラミングの道に着手するということは、生涯学習のライフスタイルを選択したことを意味します。すべてのプログラマーは18の武道を練習する必要があり、データ構造とアルゴリズムを習得することは、9つの太陽を練習するようなものです。言い換えれば、データ構造とアルゴリズムを習得すると、内部の強さの練習速度が質的に飛躍します。
事業開発に従事していてコードのパフォーマンスとリソース消費を評価したい場合、アーキテクチャ設計に従事していてデザインパターンを最適化したい場合、または人工知能やブロックチェーンなどの一般的なテクノロジーをすばやく試したい場合は、最初に取得する必要があります。データ構造とアルゴリズム。なぜなら、新しいテクノロジーがどのように変化しても、コンピューターサイエンスのこれらのコア「戦術」を習得している限り、「無敵の位置」を見て、解体し、とどまることができるからです。
では、どうすればデータ構造とアルゴリズムを真にマスターできるでしょうか。一般的に使用されるデータ構造とアルゴリズムを記憶していますか？それでも、絶えず変化する現実の世界に直面して、あなたが遭遇しようとしている次の問題を解決するためにアルゴリズムをコピーすることはありそうにありません。したがって、デザインパターンやアーキテクチャパターンを学習するのと同じように、データ構造とアルゴリズムを学習するための鍵は、それらのアイデアと本質を習得し、実際の問題を解決する方法を学習することにあります。
今日は、かつてネットワーク全体で普及していたアルゴリズムに関する中国の小冊子をお勧めします。多くの小規模パートナーがこのガイドに基づいてアルゴリズムのコアスキルを習得し、BATJなどの大手メーカーからオファーを得ることに成功したと言われています。
まず、その内容をお見せしましょう。
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第0章必読シリーズ
- 学習アルゴリズムと問題解決のフレームワーク思考
- 動的計画問題解決ルーチンフレームワーク
- バックトラッキングアルゴリズムの問題解決ルーチンフレームワーク
- BFSアルゴリズム問題解決ルーチンフレームワーク
- 目を閉じて二分探索ができるように詩を書きました
- 私は詩を書き、スライディングウィンドウアルゴリズムアルゴリズムを静かな質問に変えました
- LeetCode株取引の問題を解消する1つの方法
- LeetCodeを殺す方法
- nSum問題を排除する方法
- 古典的な動的計画：高い建物に卵を投げる
- 古典的な動的計画法：サブセットナップサック問題
- 古典的な動的計画法：完全なナップサック問題
- 式評価アルゴリズム：計算機の実装
第1章、動的計画法シリーズ
- 動的計画問題解決ルーチンフレームワーク
- 動的計画の回答
- 動的計画法とバックトラッキングアルゴリズムの父は誰ですか？
- 動的計画法の設計：最長増加部分列
- 動的計画法の設計：最大のサブアレイ
- 古典的な動的計画法：0-1ナップサック問題
- 古典的な動的計画法：サブセットナップサック問題
- 古典的な動的計画法：完全なナップサック問題
- 古典的な動的計画法：距離の編集
- 古典的な動的計画：高い建物に卵を投げる
- 古典的な動的計画：高層ビルに卵を投げる（高度）
- クラシックダイナミックプランニング：風船を突く
- 古典的な動的計画法：最長共通部分列
- 動的計画法サブシーケンス問題解決テンプレート
- 動的計画法のゲーム問題
- 動的計画法の正規表現
- 動的計画法の4キーキーボード
- 動的計画法のためのKMP文字マッチングアルゴリズム
- 欲張りアルゴリズムの間隔スケジューリング問題
- LeetCodeの株式取引の問題が消える
- LeetCodeハウス強盗問題
第2章、データ構造シリーズ
- データ構造とアルゴリズムについて読むべき本
- アルゴリズム学習への道
- 詳細なバイナリヒープ実装優先度キュー
- 詳細なLRUアルゴリズム
- 二分探索木の操作のコレクション
- 完全な二分木のノード数を計算する方法
- 特別なデータ構造：単調なスタック
- 特別なデータ構造：単調なキュー
- Twitterのデザイン
- リンクリストの一部を再帰的に反転する
- キュー実装スタック|スタック実装キュー
第3章、アルゴリズム的思考シリーズ
- アルゴリズムの学習と質問のブラッシングのガイド
- バックトラッキングアルゴリズムの問題解決ルーチンフレームワーク
- バックトラッキングアルゴリズムのクリーク消滅サブセット、順列、および組み合わせの問題
- バックトラッキングアルゴリズムのベストプラクティス：数独の解決
- バックトラッキングアルゴリズムのベストプラクティス：括弧の生成
- 詳細な二分探索
- ダブルポインタースキルのまとめ
- スライディングウィンドウテクニック
- twoSum問題のコアアイデア
- 一般的に使用されるビット演算
- 複雑な問題の解体：実装計算機
- ビスケットソート
- プレフィックスとトリック
- 文字列の乗算
- FloodFillアルゴリズムの詳細な説明と適用
- インターバルスケジューリングのインターバルマージ問題
- 区間スケジューリングの区間交差問題
- 封筒の入れ子の問題
- いくつかの直感に反する確率の問題
第4章、高周波インタビューシリーズ
- LRUアルゴリズムを実装する方法
- BFSアルゴリズムを使用してあらゆる種類のパズルを殺す方法
- 素数を効率的に見つける方法
- べき乗剰余を効率的に実行する方法
- 編集距離の計算方法
- 二分探索アルゴリズムの使用方法
- 雨水を受け取る問題を効率的に解決する方法
- 順序付けられた配列の重複要素を削除する方法
- 最長の回文部分文字列を見つける方法
- 貪欲な思考を使ってジャンプゲームをプレイする方法
- k個のリストのセットを逆にする方法
- 括弧の合法性を判断する方法
- 不足している要素を見つける方法
- 欠落している要素と重複している要素を同時に見つける方法
- 回文リンクリストを決定する方法
- 無限のシーケンスで要素をランダムにサンプリングする方法
- 候補者の座席をスケジュールする方法
- 詳細なUnion-Findアルゴリズム
- Union-アルゴリズムアプリケーションを探す
- 1行のコードで解決できるアルゴリズムの問題
- 効率的な決定サブシーケンスの二分探索
第5章技術記事シリーズ
- Linuxプロセス、スレッド、およびファイル記述子とは何ですか
- Linuxシェルについて知っておくべきこと
- Linuxシェルの実用的なヒント
- 1つの記事でセッションとCookieを理解する
- 暗号化アルゴリズムの過去と現在
- Gitのすべてのルーチンを4つの運命で要約しました
- Git / SQL /正規表現オンライン練習プラットフォーム
現在、上記のコンテンツは完全な電子書籍にパッケージ化されています。具体的な入手方法は次のとおりです。
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MaBinjun先生とZuoChengyunによるアルゴリズムインタビューの実際の質問の基本的なアルゴリズムチュートリアルと詳細なビデオチュートリアルもあります。
