动态数组
连续存储 + O(1) 下标访问——追加、插入、删除,以及搬移开销。
ContiguousO(1) index
课程目录
算法
排序、搜索、动态规划、图算法、经典算法题
数据结构
栈
后进先出（LIFO）— push、pop 操作
LIFOO(1)
单调栈
保持栈内数值有序，弹出较小候选，找到每个元素右侧第一个更大的值。
StackO(n)
队列
先进先出（FIFO）— enqueue、dequeue 操作
FIFOO(1)
链表
单链表 — 节点、head、next 指针
DynamicO(n)
双向链表
prev + next — O(1) 删除、双向遍历
prev + nextO(1) delete
循环链表
tail.next = head — 环形，无 null 末端
ringtail.next = head
哈希表 — 分离链接
每个桶挂一条链表，冲突的键串成链
Separate ChainingO(1) avg
哈希表 — 线性探测
开放寻址：冲突时向后探测，删除留墓碑
Open AddressingO(1) avg
树的基础
根、子节点、高度,以及三种遍历顺序——树的基本词汇。
RootHeightTraversal
二叉搜索树
有序二叉树 — 插入、查找、删除（含后继替换）
BSTO(log n) avg
付费课程
AVL 树
插入导致节点失衡时旋转、以保持高度平衡的 BST。
BalancedRotations
付费课程
红黑树
靠重新染色与旋转维持平衡——多数标准库背后的那棵树。
BalancedRecolor
堆
最小堆、最大堆、优先队列
PriorityO(log n)
付费课程
字典树（Trie）
高效字符串前缀检索
PrefixStrings
付费课程
并查集
不相交集合 + 路径压缩
DisjointO(α(n))
图的表示
邻接表 vs 邻接矩阵、边与度——图如何变成数据。
AdjacencyO(V + E)O(V²)
排序算法
搜索算法
线性查找
从头扫到尾,找到为止——最朴素的方法,也是最坏情况。
O(n)Unsorted
二分查找
有序数据对数级查找
O(log n)Sorted
付费课程
双指针
两个下标在有序数组上对向移动——配对求和与收缩区间。
Left/RightSorted
付费课程
滑动窗口
在序列上伸缩一个窗口,以 O(n) 回答子数组问题。
WindowSubarray
前缀和
先算一次累计和，之后任意区间和只需一次减法。
Range SumO(1) Query
深度优先搜索
使用栈的图遍历
GraphStackO(V+E)
广度优先搜索
使用队列的图遍历
GraphQueueO(V+E)
树的遍历
前序、中序与后序——同一棵树,三种访问顺序。
Pre/In/PostOrder
付费课程
连通分量
用 DFS/BFS 扫过未访问的节点,给图的每座孤岛贴上标签。
VisitedComponents
付费课程
A* 寻路
启发式最短路径
HeuristicPathfinding
字符串算法
回溯
动态规划
贪心算法
图算法
位运算
经典算法题
两数之和 (LeetCode #1)
找出和为目标值的两个数的下标 — 一次遍历 + 哈希表
Hash MapO(n)LeetCode #1
付费课程
LRU 缓存 (LeetCode #146)
O(1) 读写 — 哈希表与双向链表协同工作
Hash MapDoubly Linked ListLeetCode #146
接雨水 (LeetCode #42)
先构建两侧边界数组，再压缩成两个运行最大值，每次确定一列积水
Two PointersPrefix MaxLeetCode #42
三数之和 (LeetCode #15)
排序后固定一个数，双指针向内收缩 — 跳过重复值
SortTwo PointersLeetCode #15