Awesome-Algorithm-Study

从零构建算法核心知识地图，打通你的任督二脉~

什么是算法面试？

1、不代表能够"正确"回答每一个算法问题，但是合理的思考方向其实更重要，也是正确完成算法面试的前提。
2、算法面试优秀并不意味着技术面试优秀，而技术面试优秀也并不意味着能够拿到 Offer。
3、把面试的过程看作是和面试官一起探讨一个问题的解决方案。对于问题的细节和应用场景，可以和面试官沟通。而这种沟通本身也是非常重要的，它暗示着你思考问题的方式。
4、如果是非常难的问题，对于你的竞争对手来说，也是难的。关键在于你所表达出的解决问题的思路。甚至通过表达解题思路的方向，得出结论：这个问题的解决方案，应该在哪一个领域，我们可以通过查阅或者进一步学习解决问题。例如：对于一组数据进行排序？思考：这组数据有什么特征？
- 1）、有没有可能包含有大量重复元素？如果有这种可能的话，三路快排是更好的选择。否则使用普通快排即可。
- 2）、是否大部分数据距离它正确的位置很近？是否近乎有序？如果是这样的话，插入排序是更好的选择。
- 3）、是否数据的取值范围非常有限？比如对学生成绩排序，如果是这样的话，计数排序是更好的选择。
- 4）、是否需要稳定的排序？如果是的话，归并排序是更好地选择。
- 5）、是否是使用链表存储的？如果是的话，归并排序是更好地选择，因为快排非常依赖于数组的随机访问。
- 6）、数据的大小是否可以装载到内存里？不能的话，需要使用外排序。

如何准备算法面试？

在学习和实践做题之间，要掌握平衡。

如何回答算法面试问题？

1、注意题目中的条件，例如

1）、给定一个有序的数组。
2）、设计一个 O(nlogn) 的算法。
3）、无需考虑额外的空间。
4）、数据规模大概是10000。

2、当没有思路时

1）、设计几个简单的测试用例，试验一下。
2）、不要忽视暴力解法。暴力解法通常是思考的起点。

3、优化算法

1）、遍历常见的算法思路。
2）、遍历常见的数据结构。
3）、空间和时间的交互（哈希表）。

4、预处理信息（排序）

5、在瓶颈处寻找答案：O(nlogn) + O(n^2)、O(n^3)

6、实际编写问题

1）、极端条件的判断：数组为空？字符串为空？数量为0？指针为 NULL？
2）、合理的变量名。
3）、注意代码的模块化、复用性。

7、面试答题四件套：

1、询问：题目细节、边界条件、可能的极端错误情况。
2、可能的解决方案：1）、时间 & 空间。2）、最优解。
3、编码。
4、测试用例。

时间复杂度

1、到底什么是大 O？

n 表示数据规模，O(f(n)) 表示运行算法所需要执行的指令数，和 f(n) 成正比。

2、数据规模的概念——如果想在1s之内解决问题

1）、O(n^2) 的算法可以处理大约10^4级别的数据。
2）、O(n) 的算法可以处理大约10^8级别的数据。
3）、O(nlogn) 的算法可以处理大约10^7级别的数据。

3、空间复杂度

1）、多开一个辅助的数组：O(n)。
2）、多开一个辅助的二维数组：O(n^2)。
3）、多开常数空间：O(1)。
4）、递归是有空间代价的，递归 n 次，空间复杂度就为 O(n)。

4、简单的时间复杂度分析

为什么要用大O，叫做大O(n)？

忽略了常数，实际时间 T = c1 * n + c2。

为甚不加上其中每一个常数项，而是要忽略它？

比如说把一个数组中的元素取出来这个操作，很有可能不同的语音基于不同的实现，它实际运行的时间是不等的。就算转换成机器码，它对应的那个机器码的指令数也有可能是不同的。就算指令数是相同的，同样一个指令在 CPU 的底层，你使用的 CPU 不同，很有可能执行的操作也是不同的。所以，在实际上我们大概能说出来这个 c1 是多少，但是很难准确判断其具体的值。

大O的表示的是渐进时间复杂度，当 n 趋近于无穷大的时候，其算法谁快谁慢。

5、亲自试验自己算法的时间复杂度

O(log(n)) 与 O(n) 有着本质的差别。

6、递归算法的复杂度分析

1）、不是有递归的函数就是一定是 O(nlogn) 的。
2）、递归中进行一次递归调用：递归函数的时间复杂度为 O(T * depth)。
3）、递归中进行多次递归调用：画出递归树，计算调用次数。例如2次递归调用：2^0 + ... 2^n = 2^(n+1) - 1 = O(2^n)
4）、主定理：归纳了递归函数所计算时间复杂度的所有情况。

7、均摊时间复杂度分析（Amortized Time Analysis）与避免复杂度的震荡

均摊时间复杂度分析

假设 capacity = n，n + 1 次 addLast/removeLast，触发 resize，总共进行 2n + 1 次基本操作平均来看，每次 addLast/removeLast 操作，进行 2 次基本操作均摊计算，时间复杂度为 O（1）。

复杂度震荡

当反复先后调用 addLast/removeLast 进行操作时，会不断地进行扩容/缩容，此时时间复杂度为 O（n）出现问题的原因：removeLast 时 resize 过于着急。解决方案：Lazy （在这里是 Lazy 缩容）等到 size == capacity / 4 时，才将 capacity 减半。

目录

一、排序算法

待排序的元素需要实现 Java 的 Comparable 接口，该接口有 compareTo() 方法，可以用它来判断两个元素的大小关系。
使用辅助函数 less() 和 swap() 来进行比较和交换的操作，使得代码的可读性和可移植性更好。
排序算法的成本模型是比较和交换的次数。

算法	稳定性	时间复杂度	空间复杂度	备注
选择排序	×	N2	1
冒泡排序	√	N2	1
插入排序	√	N ~ N2	1	时间复杂度和初始顺序有关
希尔排序	×	N 的若干倍乘于递增序列的长度	1	改进版插入排序
快速排序	×	NlogN	logN
三向切分快速排序	×	N ~ NlogN	logN	适用于有大量重复主键
归并排序	√	NlogN	N
堆排序	×	NlogN	1	无法利用局部性原理

快速排序是最快的通用排序算法，它的内循环的指令很少，而且它还能利用缓存，因为它总是顺序地访问数据。它的运行时间近似为 ~cNlogN，这里的 c比其它线性对数级别的排序算法都要小。

使用三向切分快速排序，实际应用中可能出现的某些分布的输入能够达到线性级别，而其它排序算法仍然需要线性对数时间。

Java 主要排序方法为 java.util.Arrays.sort()，对于原始数据类型使用三向切分的快速排序，对于引用类型使用归并排序。

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二、数组

数组最大的优点：快速查询，动态数组实现：

数组最好应用于"索引有语义"的情况（但并非所有有语义的索引都适用于数组，例如身份证号码）
我们需要额外处理索引有语义的情况
数组的容量：capacity，数组的大小：size，初始为0
1、实现基本功能：增删改查、各种判断方法等等
2、使用泛型让我们的数据结构可以放置 "任何"（不可以是基本数据类型，只能是类对象，好在每一个基本类型都有一个对应的包装类，它们之间可以自动进行装箱和拆箱的操作）的数据类型
3、数组的扩容与缩容，手写时的易错点： - 1、注意数组的下标 - 2、注意 size 与 capacity 的区别

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三、队列

队列的基本应用 - 广度优先遍历

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四、栈

栈的应用：

1）、无处不在的撤销操作
2）、系统栈的调用（操作系统）
3）、括号匹配（编译器）

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五、链表

链表，在节点间穿针引线。

为什么链表很重要？

不同于动态数组、栈、队列的实现：其底层是依托静态数组，靠 resize 解决固定容量问题，
链表是真正的动态数据结构，也是最简单的动态数据结构。
能够帮助我们更深入地理解引用（指针）与递归。
优势：真正的动态，不需要处理固定容量的问题。
逆势：不同于数组其底层的数据是连续分布的，链表底层的数据分布是随机的，紧靠next（pre）指针连接，因此链表相对于数组丧失了随机访问的能力。

数组和链表的区别？

数组最好被应用于索引有语义的情况，例如 Students[1]。最大的优势：支持动态查询。
链表不能被应用于索引有语义的情况。最大的优势：动态。

链表的时间复杂度：

增： O(n)
删： O(n)
改： O(n)
查： O(n)

总结：链表不适合去修改，且只适合增、删、查链表头的元素，此时时间复杂度为 O(1)。

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六、哈希表

什么是哈希函数？

哈希函数：将 "键" 转换为 "索引"，每一个 "键" 对应唯一的一个索引。

很难保证每一个 "键" 通过哈希函数的转换对应不同的 "索引"，因此会产生哈希冲突。
"键" 通过哈希函数得到的 "索引" 分布越均匀越好。
在哈希表（空间换时间）上操作，主要要考虑如何解决哈希冲突。

哈希函数的设计

通用的方法——转换为整形处理：

1、小范围正整数直接使用。

2、小范围负整数进行偏移。（-100~~100 => 0~~200）

3、大整数：通常做法——取模，例如对身份证号取模后6位，即取最后6位，因为倒数第5、6位是表示1~31，所以会导致分布不均匀的情况。一个简单的解决办法就是模一个素数，例如7. 素数取值表：http://planetmath.org/goodhashtableprimes

4、浮点型：在计算机中都是32位或64位的二进制表示，只不过计算机解析成了浮点数。我们可以直接将二进制转换为整形来处理。

5、字符串：

166 = 1 * 10^2 + 6 * 10^1 + 6 * 10^0
code = c * 26^3 + o * 26^2 + d * 26^1 + e * 26^0
code = c * B^3 + o * B^2 + d * B^1 + e * B^0
hash(code) = (c * B^3 + o * B^2 + d * B^1 + e * B^0) % M(素数）
降低计算量：
hash(code) = ((((c * B) + o) * B + d) * B) + e) % M
避免整形溢出：
hash(code) = ((((c % M） * B + o) % M * B + d) % M * B + e) % M
代码形式：
int hash = 0;
for(int i = 0;i < s.length();i++) {
    hash = (hash * B + s.charAt(i)) % M;
}

6、复合类型：也是利用字符串的上述公式，例如 Date：year、month、day。

hash(code) = (((date.year % M) * B + date.month) % M * B + date.day) % M

设计原则：

1、一致性：如果 a == b，则 hash(a) == hash(b)
2、高效性：计算高效简便
3、均匀性：哈希值均匀分布

Java 中 Object 的 hashCode 是根据每一个对象的地址映射成整形。

哈希冲突的处理

1、链地址法（Separate Chaining）：

去掉 k1 符号：（hashCode(k1) & 0x7fffffff) % M，& 0x7fffffff 表示将 k1 最高位变为0。
HashMap 本质就是一个 TreeMap 数组。
HashSet 本质就是一个 TreeSet 数组。
Java8 之前，每一个位置对应一个链表，Java8 开始，当哈希冲突达到一定程度（平均来讲，每一个位置存储的元素树多于某一个程度了），每一个位置从链表转成红黑树。
HashMap 容量的选取非常重要，恰当的容量能够避免数组扩容和尽量减少 hash 冲突。

算法复杂度分析：

总共有 M 个地址，如果放入哈希表的元素为 N。

如果地址是链表：O(N/M)
如果地址是平衡树：O(log(N/M))

为了实现均摊复杂度 O(1)，需要对哈希表进行动态空间处理，即

1、平均每个地址承载的元素多过一定程度，即扩容 N/M >= upperTol
2、平均每个地址承载的元素少过一定程度，即缩容 N/M < lowerTol
3、对于哈希表来说，元素树从 N 增加到 upperTol * N，地址空间翻倍
4、每个操作在 O(LOWER_TOL)~O(UPPER_TOL) => O(1)

更复杂的动态空间处理方法

扩容 M -> 2 * M => 不是素数

解决方案：使用素数取值表中的值：http://planetmath.org/goodhashtableprimes

哈希表相比 AVL、红黑树而言，牺牲了顺序性，换来了更好的性能。

集合、映射：

1、有序集合（TreeSet）、有序映射（TreeMap）：平衡树。
2、无序集合（HashSet）、无序映射（HashMap）：哈希表。

更多的哈希冲突处理方法：

1、开发地址法（线性探测法）：对于开放地址法来说，每一个地址就是直接存元素，即每一个地址都对所有的元素是开放的。如果有冲突，直接存到当前索引的下一个索引对应的位置，如果位置还被占用，继续往下寻找即可。 (平方探测法)： +1、+4、+9、+16。 (二次哈希法)：使用另外一个 hash 算法来计算出下一个位置要去哪儿，hash2(key)。负载率（LoaderFactory）：元素占总容量比，超过它就需要进行扩容，一般选取为50%，选取合适时间复杂度可以到达 O(1)。

2、再哈希法（Rehashing）：使用另外一个 hash 算法来计算出下一个位置要去哪儿。

3、Coalesced Hashing：综合了 Separate Chaining 和 Open Addressing。

两类查找问题：

1、查找有无：元素 a 是否存在？set；集合。
2、查找对应关系（键值对应）：元素 a 出现了几次？map；字典。

常见操作：

1、insert
2、find
3、erase
4、change（map）

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七、（二分搜索）树

树结构本身是一种天然的的组织结构，用树存储数据能更加高效地搜索。

二叉树：和链表一样，动态数据结构。二叉树天然的递归结构，空也是一颗二叉树。

1）、对于每一个节点，最多能分成2个节点，即左孩子和右孩子。
2）、没有孩子的节点称为叶子节点。
3）、每一个孩子节点最多只能有一个父亲节点。
4）、二叉树具有天然的递归结构，即每个节点的左右子树都是二叉树。

注意：一个节点也是二叉树、空也是二叉树。

满二叉树：除了叶子节点外，每个节点都有两个子节点。

二分搜索树：

1）、二分搜索树是一个二叉树，且其每一颗子树也是二分搜索树。
2）、二分搜索树的每个节点的值大于其左子树的所有节点的值，小于其右子树的所有节点的值。
3）、存储的元素必须有可比较性。
4）、通常来说，二分搜索树不包含重复元素。如果想包含重复元素的话，只需定义：左子树小于等于节点；或者右子树大于等于节点。注意：数组和链表可以有重复元素。

什么是遍历操作？

1）、遍历就是把所有的节点都访问一遍。
2）、访问的原因和业务相关。
3）、在线性结构下，遍历是极其容易的，但是在树结构中，遍历会稍微有点难度。

如何对二叉树进行遍历？

对于遍历操作，两颗子树都要顾及。

前序遍历：最自然和常用的遍历方式。规律：根左右
中序遍历：规律：左根右
后序遍历：中序遍历的结果就是我们在二叉搜索树中所有数据排序后的结果。规律：左右根。应用：为二分搜索树释放内存。

心算出二叉搜索树的前中后序遍历：每一个二叉树都会被访问三次，从根节点出发，

前序遍历：当一个节点被访问第一次就记录它。
中序遍历：当一个节点被访问第二次的时候记录它。
后序遍历：当一个节点被访问第三次的时候才记录它。

前序遍历的非递归实现（深度优先遍历）：需要使用栈记录下一步被访问的元素。

对于二叉搜索树的非递归实现一般有两种写法：

1）、经典教科书写法。
2）、完全模拟系统调用栈的写法。

层序遍历（广度优先遍历）：需要使用队列记录当前出队元素的左右子节点。

广度优先遍历的意义：

1）、在于快速地查询要搜索的元素。
2）、更快地找到问题的解。
3）、常用于算法设计中——无权图最短路径。
4）、联想对比图的深度优先遍历与广度优先遍历。

从二分搜索树中删除最小值与最大值：往左走的最后一个节点即是存有最小值的节点，往右走的最后一个节点即是存有最大值的节点。

删除二分搜索树种的任意元素：

1）、删除只有左孩子的节点。
2）、删除只有右孩子的节点。
3）、删除具有左右孩子的节点：

1、找到 s = min(d->right), s 是 d 的后继(successor)节点，也即 d 的右子树中的最小节点。 s->right = delMin(d->right), s->left = d->left, 删除 d，s 是新的子树的根。

2、找到 p = max(d->left), p 是 d 的前驱(predecessor)节点。

如何高效实现 rank（E 是排名第几的元素）？如何高效实现 select（查找排名第10的元素）？

最好的方式是实现一个维护 size 的二分搜索树：给 Node 节点添加新的成员变量 size。

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八、映射

映射 Map

1）、存储 Key：value 数据对的数据结构。
2）、根据 Key，寻找 Value。

非常容易使用链表或者二分搜索树来实现。

                            LinkedListMap  BSTMap       平均      最差

add、remove、set、get、contains O(n) O(h) O(logn) O(n)

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九、堆、优先队列

普通队列：先进先出，后进后出
优先队列：出队顺序和入队顺序无关，和优先级相关

应用场景：操作系统的任务调度，动态选择优先级最高的任务进行处理。医生和患者之间的关系。

优先队列底层实现	入队	出队
普通线性结构	O(1)	O(n)
顺序线性结构	O(n)	O(n)

 堆       |    O(logn)   |  O(logn) |

堆的基本结构

二叉堆：满足特殊性质的二叉树。

1、二叉堆是一颗完全二叉树，完全二叉树即把元素顺序一层一层地排列成树的形状。
2、堆中每一个元素的值都大于等于它的孩子节点。

用数组存储二叉树：

parent = (i - 1) / 2
leftNode = 2 * i + 1
rightNode = 2 * i + 2

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十、递归与回溯

递归：本质就是将原来的问题转换为更小的问题。

1）、注意递归函数的宏观语义。
2）、递归函数就是一个普通的函数，仅完成一个功能而已。

递归算法通常分为两步：

1）、求解基本问题。
2）、把原问题转化为更小的问题。

递归调用是有代价的：函数调用 + 系统栈空间

其它常见的链表类型：

1）、双向链表，每一个 ListNode 同时具有 pre、next 指针
2）、双向循环链表：能够更进一步地封装很多便利的操作，Java 中的 LinkedList 的本质就是双向循环链表。
3）、数组链表：如果明确知道要存储元素的总数，使用数组链表会更加方便，数组中存储一个个的 Node，Node 包含元素 e 与 int 型的 next 指针。

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十一、动态规划

什么是动态规划？

斐波那契数列——解决递归中的重叠子问题 && 最优子结构：通过求子问题的最优解，可以获得原问题的最优解：

1、记忆化搜索避免重复运算，自上而下的解决问题。
2、动态规划，自下而上的解决问题。

动态规划将是将原问题拆解成若干个子问题，同时保存子问题的答案，使得每个子问题只求解一次，最终获得原问题的答案。

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十二、贪心算法

贪心算法: 它也存在最小生成树与最短路径中。

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isSubsequence
eraseOverlapIntervals-1
eraseOverlapIntervals-2
findContentChildren-1
findContentChildren-2

十三、其它问题

Bloom Filter 布隆过滤器：

1、一个很长的二进制向量和一个映射函数。
2、用于检索一个元素是否在一个集合中。
3、优点是空间和查询时间效率越超一般算法，缺点是有一定的误识别率（仅当存在时）和删除困难，所以仅仅是一个预先处理模块。

位运算操作：

1、X & 1 == 1 OR == 0 判断奇偶（X % 2 == 1）
2、X = X & (X-1) => 清零最低位的1
3、X & -X => 得到最低位的1。

0s 表示一串 0，1s 表示一串 1。

x ^ 0s = x      x & 0s = 0      x | 0s = x
x ^ 1s = ~x     x & 1s = x      x | 1s = 1s
x ^ x = 0       x & x = x       x | x = x

利用 x ^ 1s = ~x 的特点，可以将一个数的位级表示翻转；利用 x ^ x = 0 的特点，可以将三个数中重复的两个数去除，只留下另一个数。

1^1^2 = 2

利用 x & 0s = 0 和 x & 1s = x 的特点，可以实现掩码操作。一个数 num 与 mask：00111100 进行位与操作，只保留 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位。

01011011 &
00111100
--------
00011000

利用 x | 0s = x 和 x | 1s = 1s 的特点，可以实现设值操作。一个数 num 与 mask：00111100 进行位或操作，将 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位都设置为 1。

01011011 |
00111100
--------
01111111

位与运算技巧

n&(n-1) 去除 n 的位级表示中最低的那一位 1。例如对于二进制表示 01011011，减去 1 得到 01011010，这两个数相与得到 01011010。

01011011 &
01011010
--------
01011010

n&(-n) 得到 n 的位级表示中最低的那一位 1。-n 得到 n 的反码加 1，也就是 -n=~n+1。例如对于二进制表示 10110100，-n 得到 01001100，相与得到 00000100。

10110100 &
01001100
--------
00000100

n-(n&(-n)) 则可以去除 n 的位级表示中最低的那一位 1，和 n&(n-1) 效果一样。

移位运算

>> n 为算术右移，相当于除以 2n，例如 -7 >> 2 = -2。

11111111111111111111111111111001  >> 2
--------
11111111111111111111111111111110

>>> n 为无符号右移，左边会补上 0。例如 -7 >>> 2 = 1073741822。

11111111111111111111111111111001  >>> 2
--------
00111111111111111111111111111111

<< n 为算术左移，相当于乘以 2n。-7 << 2 = -28。

11111111111111111111111111111001  << 2
--------
11111111111111111111111111100100

mask 计算

要获取 111111111，将 0 取反即可，~0。
要得到只有第 i 位为 1 的 mask，将 1 向左移动 i-1 位即可，1<<(i-1) 。例如 1<<4 得到只有第 5 位为 1 的 mask ：00010000。
要得到 1 到 i 位为 1 的 mask，(1<<i)-1 即可，例如将 (1<<4)-1 = 00010000-1 = 00001111。
要得到 1 到 i 位为 0 的 mask，只需将 1 到 i 位为 1 的 mask 取反，即 ~((1<<i)-1)。

Java 中的位操作

static int Integer.bitCount();           // 统计 1 的数量
static int Integer.highestOneBit();      // 获得最高位
static String toBinaryString(int i);     // 转换为二进制表示的字符串

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