算法面试通关 40 讲
覃超
Sophon Tech 创始人,前 Facebook 工程师,卡内基梅隆大学计算机硕士
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68
课程目录
已完结/共 62 讲
第一章:课程综述
(4讲)
01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
时长 13:56
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
时长 12:17
03 | 如何计算算法的复杂度
时长 14:44
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
时长 11:53
第二章:理论讲解+面试题实战
(53讲)
05 | 理论讲解:数组&链表
时长 07:52
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
时长 14:32
07 | 理论讲解:堆栈&队列
时长 03:15
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
时长 10:12
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
时长 04:32
10 | 理论讲解:优先队列
时长 06:08
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
时长 09:05
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
时长 13:22
13 | 理论讲解:哈希表
时长 10:42
14 | 面试题:有效的字母异位词
时长 07:57
15 | 面试题:两数之和
时长 03:54
16 | 面试题:三数之和
时长 13:10
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
时长 12:03
18 | 面试题:验证二叉搜索树
时长 11:15
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
时长 13:27
20 | 理论讲解:二叉树遍历
时长 04:57
21 | 理论讲解:递归&分治
时长 11:22
22 | 面试题:Pow(x,n)
时长 09:32
23 | 面试题:求众数
时长 09:16
24 | 理论讲解:贪心算法
时长 05:46
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
时长 08:51
26 | 理论讲解:广度优先搜索
时长 07:14
27 | 理论讲解:深度优先搜索
时长 08:37
28 | 面试题:二叉树层次遍历
时长 14:14
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
时长 10:45
30 | 面试题:生成有效括号组合
时长 15:25
31 | 理论讲解:剪枝
时长 12:43
32 | 面试题:N皇后问题
时长 18:58
33 | 面试题:数独问题
时长 17:42
34 | 理论讲解:二分查找
时长 07:13
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
时长 15:21
36 | 理论讲解:字典树
时长 10:48
37 | 面试题:实现一个字典树
时长 10:09
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
时长 17:50
39 | 理论讲解:位运算
时长 08:52
40 | 面试题:统计位1的个数
时长 07:29
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
时长 08:52
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
时长 22:19
43 | 理论理解:动态规划(上)
时长 10:08
44 | 理论理解:动态规划(下)
时长 21:10
45 | 面试题:爬楼梯
时长 12:50
46 | 面试题:三角形的最小路径和
时长 21:45
47 | 面试题:乘积最大子序列
时长 22:50
48 | 面试题:股票买卖系列
时长 45:19
49 | 面试题:最长上升子序列
时长 24:24
50 | 面试题:零钱兑换
时长 10:32
51 | 面试题:编辑距离
时长 20:29
52 | 理论讲解:并查集
时长 17:59
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
时长 14:53
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
时长 21:20
55 | 理论讲解: LRU Cache
时长 13:42
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
时长 04:36
57 | 理论讲解:布隆过滤器
时长 13:45
第三章:课程总结
(5讲)
58 | 课程重点回顾
时长 09:41
59 | FAQ答疑&面试中切题四件套
时长 08:07
60 | 回到起点:斐波拉契数列
时长 14:12
61 | 白板实战番外篇:斐波拉契数列
时长 06:25
62 | 结课测试&最后的一些经验分享
时长 23:26
算法面试通关 40 讲
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01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解:数组&链表
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解:堆栈&队列
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解:优先队列
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解:哈希表
14 | 面试题:有效的字母异位词
15 | 面试题:两数之和
16 | 面试题:三数之和
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题:验证二叉搜索树
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解:二叉树遍历
21 | 理论讲解:递归&分治
22 | 面试题:Pow(x,n)
23 | 面试题:求众数
24 | 理论讲解:贪心算法
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解:广度优先搜索
27 | 理论讲解:深度优先搜索
28 | 面试题:二叉树层次遍历
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题:生成有效括号组合
31 | 理论讲解:剪枝
32 | 面试题:N皇后问题
33 | 面试题:数独问题
34 | 理论讲解:二分查找
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解:字典树
37 | 面试题:实现一个字典树
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解:位运算
40 | 面试题:统计位1的个数
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解:动态规划(上)
44 | 理论理解:动态规划(下)
45 | 面试题:爬楼梯
46 | 面试题:三角形的最小路径和
47 | 面试题:乘积最大子序列
48 | 面试题:股票买卖系列
49 | 面试题:最长上升子序列
50 | 面试题:零钱兑换
51 | 面试题:编辑距离
52 | 理论讲解:并查集
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
55 | 理论讲解: LRU Cache
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解:布隆过滤器
58 | 课程重点回顾
59 | FAQ答疑&面试中切题四件套
60 | 回到起点:斐波拉契数列
61 | 白板实战番外篇:斐波拉契数列
62 | 结课测试&最后的一些经验分享
本节摘要
课件下载地址
https://gitee.com/geektime-geekbang/algorithm-1
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hallo128
Python优先队列 (1)一般优先队列 from queue import PriorityQueue as PQ pq = PQ() pq.put(1) #添加元素(入队列) pq.put(2) pq.queue #输出所有元素 output: [(1, 'b'), (2, 'a')] pq.get() #出队列 output: (1, 'b') (2)MinHeap #heapq 模块实现,默认为小顶堆 import heapq self.pool = nums heapq.heapify(self.pool) #初始化heapq(将数组self.pool定义为heapq类型) heapq.heappop(self.pool) #从heapq中取出顶部min heapq.heappush(self.pool, val) #将val压入self.pool中 heapq.heapreplace(self.pool, val) #将self.pool的顶部min替换为val Java优先队列 //一般优先队列:默认MinHeap PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>(); //空优先队列定义,默认为:小顶堆 q.size(); //堆当前大小 q.offer(val); //添加新元素val q.poll(); //取出堆顶元素,并删除 q.peek(); //取出堆顶元素
作者回复: Cool!
2019-03-03
2
奕
https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure) 优先队列 代表的数据结构 就是堆吗?
作者回复: 对的,一般优先队列都是用堆来实现。
2018-10-23
1
科文
python queue.PriorityQueue()只有 put 和 get,感觉实现这个很多冗余操作啊
2018-10-31
4
Harry
小顶堆描述错误
2021-04-27
1
3
何柄融
可以,涨见识了,严格斐波那契堆是比较优秀的
2020-02-09
2
石头
/** * 解题思路 * 1. 声明一个队列 (注意 java 的队列是个接口 使用它的任意实现即可 这里用的是 LinkedList) * 2. 在插入的时候 对队列 翻转 之后所有操作 使用队列操作即可( 这个时候的队列 已经是逆序了) * push() * 插入元素 * 遍历当前队列 将移除的首元素 放置与 末尾 queue.offer(queue.remove()); * * @author stone * @date 2019/1/10/010 14:47 **/ public class ImplementStackUsingQueues { private Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); public void push(int x) { queue.offer(x); for (int i = 1; i < queue.size(); i++) { queue.offer(queue.remove()); } } public int pop() { return queue.remove(); } public int top() { return queue.peek(); } public boolean empty() { return queue.isEmpty(); } }
2019-01-10
1
hallo128
C++优先队列: #include <queue> // std::priority_queue //对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int> a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; //这样就是小顶堆
2022-07-27
hallo128
C++优先队列: #include <queue> // std::priority_queue //对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int> a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; //这样就是小顶堆
2022-07-27
冯晓虎
老师开篇描述堆栈时好像说错了,first-in-first-out
2021-10-29
姜浩远
以前,我只知道用 Binary Search Tree 来实现堆数据结构。今天在最后发现了可以实现堆的方法还有很多。而且知道了使用 Strict Fibonacci 这种方式使得堆的各项操作的时间复杂度很低。
2019-02-19
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