三分钟让你掌握算法基础和力扣原题精讲

后端

2023-11-04 05:48:42

算法工程师必备：基础算法知识与力扣实战

踏上算法工程师求职之路，掌握坚实的算法基础和熟练运用力扣原题至关重要。本文将深入浅出地阐述必备的基础算法知识，并结合力扣原题实战，加深理解，助你轻松应对面试难题。

一、算法基础知识

算法，是解决特定问题的计算过程，它将输入数据转化为所需输出的详细步骤。掌握基础算法，是算法工程师必备技能。

1. 排序算法

排序，是将数据按照特定规则重新排列的过程。常用的排序算法包括：

冒泡排序： 简单直观，通过不断比较相邻元素，将最大或最小元素移动到序列末尾或开头。
选择排序： 通过不断选择当前最小的或最大的元素，将其移动到序列开头或末尾。
插入排序： 模拟人工整理扑克牌，逐个插入元素到已排序序列中，形成新有序序列。
归并排序： 分治法排序，将序列拆分、合并，最终得到有序序列。
快速排序： 高效排序，选取基准元素，将序列分成两个子序列，递归排序。

2. 查找算法

查找，是根据特定条件在数据结构中找到目标元素的过程。常用的查找算法有：

顺序查找： 从头到尾遍历数据结构，逐个比较元素，找到目标值。
二分查找： 对有序序列，每次将序列对半分，缩小搜索范围，高效查找。
插值查找： 在二分查找基础上，利用元素之间的差值估计目标值位置。
哈希查找： 基于哈希表，计算目标值哈希值，直接定位其位置。

3. 数据结构

数据结构，是组织和存储数据的方式。常用数据结构有：

数组： 有序集合，相同类型元素的线性排列。
链表： 动态数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
栈：先进后出的数据结构，后进元素先出。
队列： 先进先出的数据结构，先进元素先出。
树：分层数据结构，由根节点、内部节点和叶子节点组成。

二、力扣原题实战

力扣，是算法题刷题平台，提供大量经典算法题。通过力扣原题实战，可以加深对算法基础的理解，提升实战能力。

1. 两数之和

题目： 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中两个元素的和等于目标值的索引。

代码示例：

def twoSum(nums, target):
    """
    :type nums: List[int]
    :type target: int
    :rtype: List[int]
    """
    # 使用字典存储补数和下标
    complements = {}
    # 遍历数组
    for i, num in enumerate(nums):
        # 如果补数在字典中，返回两个数下标
        if target - num in complements:
            return [complements[target - num], i]
        # 否则，将当前数和下标加入字典
        else:
            complements[num] = i

    # 未找到则返回空列表
    return []

2. 无重复字符的最长子串

题目： 给定一个字符串，找出不包含重复字符的最长子串的长度。

代码示例：

def lengthOfLongestSubstring(s):
    """
    :type s: str
    :rtype: int
    """
    # 使用集合存储当前子串字符
    char_set = set()
    # 使用两个指针标记子串范围
    left, right = 0, 0
    # 记录最长子串长度
    max_length = 0
    # 遍历字符串
    while right < len(s):
        # 如果当前字符不在集合中，则加入集合，右指针右移
        if s[right] not in char_set:
            char_set.add(s[right])
            right += 1
        # 否则，左指针右移，直到当前字符不在集合中
        else:
            char_set.remove(s[left])
            left += 1
        # 更新最长子串长度
        max_length = max(max_length, right - left)

    # 返回最长子串长度
    return max_length