学数据结构与算法最好的入门例子是二分查找！！！
让你体验了数据结构与算法配合，在40亿的数据中，只要十几次就能找到想要的数据。
《图解算法》的第一个章就是讲二分查找的，推荐阅读！！！
- 《图解算法》
https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95 https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html
十大经典排序算法：
- 选择排序：最直观，最简单，时间为 O(n*n)，总结其它算法比 选择排序 快的原因吧~
- 冒泡排序
- 插入排序：是时候将多年的打扑克经验，总结成一种算法了~
- 希尔排序：需要了解
插入排序 - 归并排序：分而治之 与 递归 的经典应用例子，为学习
快速排序做准备~ - 快速排序：分而治之 与 递归 的经典应用例子！！！
- 堆排序：完全二叉树 + 最大堆的应用例子，需要扩展很多知识~
- 计数排序
- 桶排序
- 基数排序
名词解释：
| 名词 | 解释 |
|---|---|
| In-place | 占用常数内存，不占用额外内存 |
| Out-place | 占用额外内存 |
| 稳定性 | 排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同。 |
关于稳定性，WIKI 上有一张一看就明白的图：
https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95
如何将问题分成 基线条件(Base Case) 和 递归条件(Recursive Case)~
-
递归条件(Recursive Case) —— 指的是函数继续调用自己
-
基线条件(Base Case) —— 指的是函数不再调用自己，从而避免无限循环~
-
广度优先搜索(Breadth First Search)
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深度优先搜索(Depth First Search)
-
动态规划(Dynamic Programming)，一种思维，需要深入研究。
-
记忆化搜索(Memory Search)
分而治之的步骤：
- 找出基线条件，这个条件必须尽可能简单
- 不断将问题分解(或者说缩小规模)，直到符合基线条件
快速排序（quick-sort）就是这思想的一个经典应用！ 分而治之的好基友：归纳证明 详情看《图解算法》
- SortingAlgorithm 不是 LeetCode 的题目，是一些数据结构或排序算法的实现
- SortingAlgorithm.Test 是对应测试用例
- LeetCode 题目是也
- 类文件名字前面的数字是题目编码
- LeetCode.Test 是对应测试用例
- TopInterviewQuestions 是 LeetCode 官方推出的经典面试题目
- 类文件名字前面的数字是我自己添加的，目的是为了按题目的顺序
-
题目(中文版)：https://leetcode.cn/problems/xx-yy-zz
自行替换
xx-yy-zz成下面表格Name列
如：https://leetcode.cn/problems/number-of-islands
如：https://leetcode.cn/problems/perfect-squares
| ID | Name | 中文名 | 难度 | 通过 LeetCode 测试 | 思路 |
|---|---|---|---|---|---|
| 200 | number-of-islands | 岛屿数量 | 中等 | ✔ | 广度优先搜索 |
| 249 | perfect-squares | 完全平方数 | 中等 | ✔ | |
| 752 | open-the-lock | 打开转盘锁 | 中等 | ✔ |