系列目录

思维导图

一、数据结构

数据结构主要分为三大块：一维数据结构、二维数据结构、特殊数据结构

1.一维数据结构

可以分为基础和高级两大类

• 基础：
  数组 array(string),链表 linked list

• 高级：
  栈 stack,队列queue,双端队列deque,集合set,映射map(hase or map),etc
  映射map 在python中叫字典 dict
  栈 stack：先进后出 /后进先出 LIFO last in first out
  队列queue:先进先出 FIFO first in first out

2.二维数据结构

通常由一维数据结构泛化产生

可以简单理解为：
当一个一维的链表的分叉有两个的时候，
它就变成了一个二维的数据结构，相当于树结构

• 基础：
  树 tree 图 graph

• 高级：

  • 在树的基础上加 了很多特殊判断和约定条件
  • 二叉搜索树:它的根节点大于左子树且小于它右子树的全部节点
  • 二叉搜索树的一些特殊结构：red-black tree,AVL

  例：

  • 二叉搜索树 binary search tree(red-black tree,AVL),
  • 堆 heap,并查集 disjoint set,字典树 Trie,etc

3.特殊数据结构

主要是用于工程中特定的情景

• 位运算 Bitwise, 布隆过滤器 BloomFilter
• 缓存 LRU Cache

二、算法

此算法非彼算法

这里的算法不是算法工程师title对应的那个算法

本文及本系列文章所指皆为《数据机构与算法》里的算法，属于计算机科学的一门课程，国外的高校会拆成两门课 《数据结构》 和《算法》，有本科阶段的也有研究生阶段的，本科和研究生阶段的主要是难度和广度不同 ，国内会把这两门课连着开，或者放在一起开，最主要是这两门课在学习中是分不开的：

• 很多数据结构是为某一算法而服务的，
• 很多算法其实是专门为这个数据结构而设计的

算法工程师对应的算法主要就是指机器学习算法

• 从数据中获取规律（模型）
• 解决一些问题（替代人工）
• 包含传统机器学习，数据挖掘，人工智能等

分类—八大点

基础： 公理 | 基石， 任何的高阶算法都会转化为if-else/while/recursion

• ① if-else,switch —>branch 判断，分支
• ②for,while loop —>iteration循环 ,迭代
• ③递归 Recursion (Divide & Conquer,Backtrance)

高阶： 找到问题的重复单元进行泛化

• ④搜索 Search:深度优先搜索 Depth first search(DFS),
  广度优先搜索 Breadth first search(BFS),A*,etc
• ⑤动态规划 Dynamic Programming
• ⑥二分查找Binary Search
• ⑦贪心Greedy 排序sort
• ⑧数学 Math几何Geometry

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