本项目主要包括 Leetcode 中算法题解（主要基于 TS/JS语言）以及常见算法的解题思路和框架。推荐阅读 👉 fucking-algorithm
- 排序算法：快速排序、归并排序、计数排序
- 搜索算法：回溯、递归、剪枝技巧
- 图论：最短路、最小生成树、网络流建模
- 动态规划：背包问题、最长子序列、计数问题
- 基础技巧：分治、倍增、二分、贪心
- 数据结构：
- 数组与链表：单 / 双向链表
- 栈与队列
- 树与图：最近公共祖先、并查集
- 哈希表
- 堆：大 / 小根堆、可并堆
- 字符串：字典树、后缀树
数据结构的存储方式可以认为只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储），散列表、栈、队列、堆、树、图等均可以通过数组和链表来实现。那么算法呢，无非也就是针对数组和链表的增删改查，再简单说就是遍历+访问。
function traverse(array) {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
// 访问array[i]
}
}class ListNode {
constructor(val) {
this.val = val;
this.next = null;
}
}
// 迭代
function traverse(head) {
for (let p = head; p != null; p = p.next) {
// 访问 p.val
}
}
// 递归
function traverse(head) {
if (head !== null) {
// 访问 head.val
traverse(head.null)
}
}class TreeNode(val) {
constructor(val) {
this.val = val;
this.left = null;
this.right = null;
}
}
function traverse(head) {
if(head !== null){
// 前序遍历 head.val
traverse(head.left)
// 中序遍历 head.val
traverse(head.right)
// 后序遍历 head.val
}
}class TreeNode(val) {
constructor(val) {
this.val = val;
this.children = [];
}
}
function traverse(head) {
if(head !== null){
// 访问当前节点head.val
for(let i = 0; i < head.children.length; i++){
traverse(this.head.children[i])
}
}
}常见题型主要包括：二分查找、双指针、滑动窗口、广度优先搜索、深度优先搜索、回溯、递归、动态规划、位运算等
分治主要分为三步走：分解 -> 解决 -> 合并
- 分解原问题为结构相同的子问题。
- 分解到某个容易求解的边界之后，进行第归求解。
- 将子问题的解合并成原问题的解。
递归主要包括两部分内容：结束条件和自我调用，其中自我调用是在解决子问题，而结束条件定义了最简子问题的答案。
function recursion(){
// 最简子问题，结束条件
// 自我调用，缩小规模
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