算法题总结

这是一个分模块的算法题总结项目，包含了我对常见算法题目的理解和实现。

📁 项目结构

my_algorithm/
├── greedy.cpp          # 贪心算法相关题目
├── backtracking.cpp    # 回溯算法相关题目
└── README.md          # 项目说明文档

🧮 算法模块

1. 贪心算法 (greedy.cpp)

核心思想: 在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法策略。

包含题目:

• 435. 无重叠区间 - 经典区间调度问题
• 763. 划分字母区间 - 字符串分割问题
• 56. 合并区间 - 区间合并问题

关键技巧:

• 区间排序（按开始时间或结束时间）
• 贪心选择策略
• 空间优化（使用 emplace_back 和 reserve）

2. 回溯算法 (backtracking.cpp)

核心思想: 通过深度优先搜索，在搜索过程中构建解，当发现当前路径不能得到有效解时，回溯到上一步，尝试其他选择。

包含题目:

• 77. 组合 - 基础组合问题
• 216. 组合总和 III - 带约束的组合问题
• 17. 电话号码的字母组合 - 字符串组合问题

关键技巧:

• 剪枝优化（减少无效递归）
• 状态管理（局部变量 vs 成员变量）
• 空间预分配优化

🚀 代码特点

性能优化

• 剪枝策略: 在回溯算法中减少无效分支
• 空间预分配: 使用 reserve() 避免动态扩容
• 引用传递: 减少不必要的拷贝操作
• 局部变量: 避免状态污染，提高线程安全性

代码风格

• 清晰的注释和文档
• 统一的命名规范
• 模块化的代码结构
• 可读性强的实现

📚 学习笔记

贪心算法要点

1. 适用场景: 最优化问题，每一步都有最优选择
2. 证明方法: 通常需要证明贪心选择性质
3. 常见问题: 区间调度、分配问题、排序问题

回溯算法要点

1. 三部曲: 参数设计 → 终止条件 → 遍历过程
2. 剪枝技巧: 提前返回、约束条件、最优性剪枝
3. 状态管理: 选择、处理、递归、回溯

🔧 使用说明

编译运行

# 编译 C++ 文件
g++ -std=c++11 greedy.cpp -o greedy
g++ -std=c++11 backtracking.cpp -o backtracking

# 运行程序
./greedy
./backtracking

代码结构

每个算法模块都包含：

• 问题描述和思路
• 完整的代码实现
• 优化版本对比
• 性能分析

📈 持续更新

这个项目会持续添加新的算法模块和题目，包括但不限于：

• 动态规划
• 图论算法
• 字符串算法
• 数据结构应用

🤝 贡献

欢迎提出建议和改进意见！

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这是一个用于学习和总结算法题目的个人项目，旨在提高算法思维和编程能力。