程序员必须唱我哪些算法？

为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识，我画了一张图，里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。

这里面有10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树；10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。掌握了这些基础的数据结构和算法，再学更加复杂的数据结构和算法，就会非常容易、非常快。如果觉得不错，别忘了双击点个赞哦。貌似手机端打开连接有的会出现问题，可以点击这个总结看看：
作者：GitHubPlus
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3、排序算法

「多图警告」手撕排序算法 – iOS进阶必备

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这或许是东半球分析十大排序算法最好的一篇文章

4、搜索

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5、查找

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6、字符串匹配

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8、散列表

五分钟速读：什么是散列表（哈希表）？

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几道和散列（哈希）表有关的面试题

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9、树

面试前准备：二叉树高频面试题和答案

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从简单二叉树问题重新来看深度优先搜索

几道和「二叉树」有关的算法面试题

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字典树概念与题型解析

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数据结构与算法——2-3-4树

数据结构与算法——2-3树

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10、图

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数据结构与算法——图论基础与图存储结构

数据结构与算法：三十张图弄懂「图的两种遍历方式」

数据结构与算法——图最短路径

总结

学习数据结构和算法的过程，是非常好的思维训练的过程，所以，千万不要被动地记忆，要多辩证地思考，多问为什么。

如果你一直这么坚持做，你会发现，等你学完之后，写代码的时候就会不由自主地考虑到很多性能方面的事情，时间复杂度、空间复杂度非常高的垃圾代码出现的次数就会越来越少。

你的编程内功就真正得到了修炼。

在这里向大家推荐一下我的微信公众号：五分钟学算法（ID：CXYxiaowu），专注算法技术分享，包括算法面试题、数据结构、LeetCode、图解算法、漫画算法等；每天推送优质技术文章，精彩视频教程以及项目源码下载，致力做一个实用的公众号。

2020 年 09 月 13 日补充：

我再推荐一些算法书籍的选择给大家参考一下。

入门系列

入门的同学，我建议你不要过度追求上去就看经典书。

不要一来就拿着《算法导论》开始啃，初学就去啃这些书肯定会很费劲。你一旦啃不下来，挫败感就会很强。

然后就放弃学算法了。

所以，入门的同学，我建议你找一些比较容易看的书来看，比如《大话数据结构》和《算法图解》。

不要太在意书写得深浅，重要的是能不能坚持看完。

《大话数据结构》这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。而且每个数据结构和算法，作者都结合生活中的例子进行了讲解，能让你有非常直观的感受。

虽然这本书有 400 多页，但是花两天时间读完，应该是没问题的。

如果你之前完全不懂数据结构和算法，可以先从这本书看起。

《算法图解》跟《大话数据结构》走的是同样的路线，就像这本书副标题写的那样，“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解”，通俗易懂。它只有不到 200 页，所以内容比较少。

作为入门，看看这本书，能让你对数据结构和算法有个大概的认识。

当然，这些入门书共同的问题是，缺少细节，不够系统，也不够严谨。

所以，如果你想要系统地学数据结构和算法，看这两本书肯定是不够的。

基础系列

通过基本入门算法书的调教，你已经逐渐体会到了算法的魅力，现在正是时候踏入基础系列算法的领域！！！

这些书籍需要你费点心思去阅读。

很多同学在学习的过程中，看到一篇算法科普文章经常会有这样的想法。

哎呀，要是文章的代码是 Java 语言就好了呀。

哎呀，要是文章的代码是 Python 语言就好了呀。

虽然代码并不会很严重影响阅读，但还是有很多强迫症的同学喜欢看到文章的解释代码是自己擅长的。

我这里推荐《数据结构和算法分析》，这本书非常系统、全面、严谨，而且又不是特别难，适合对数据结构和算法有些了解，并且掌握了至少一门编程语言的同学。而且，这个作者也很用心。

他用了三种语言，写了三个版本，分别是：《数据结构与算法分析：C 语言描述》《数据结构与算法分析：C++ 描述》《数据结构与算法分析：Java 语言描述》。

面试实战系列

大家都知道，对于程序员来说很大程度上算法就是为了应付面试的。

所以，推荐三本有益于面试的书籍，分别是：《剑指 offer》《编程珠玑》《编程之美》。

《剑指 offer》这本书的目的非常明确，就是为了面试。

这本书几乎包含了所有常见的、经典的面试题。如果能搞懂这本书里的内容，应付一般公司的面试应该不成问题。

我做了一个图解《剑指 offer》的小程序，应该能帮助你学习，感兴趣的可以在微信搜索图解剑指offer。

我也在 B 站录制了一些图解剑指 offer 的免费视频课程，感兴趣的也可以看看，每个视频控制在5分钟以内。

《编程珠玑》这本书的豆瓣评分非常高，有 9 分。

这本书最大的特色就是讲了很多针对海量数据的处理技巧。这个可能是其他算法书籍很少涉及的。面试的时候，海量数据处理的问题也是经常会问的，特别是校招面试。不管是开拓眼界，还是应付面试，这本书都很值得一看。

《编程之美》这本书有多位作者，其中绝大部分是微软的工程师，所以书的质量很有保证。不过，这里面的算法题目稍微有点难，也不是很系统，这也是我把它归到面试这一部分的原因。如果你有一定基础，也喜欢钻研些算法问题，或者要面试 Google、Facebook 这样的公司，可以拿这本书里的题，先来自测一下。

2020年05月31日补充：数据结构与算法在平时工作中的作用。

正如 N.Wirth 教授所说的： 数据结构+ 算法＝程序。

遇到一个实际问题，充分利用所学的数据结构，将数据及其之间的关系有效地存储在计算机中，然后选择合适的算法策略，并用程序高效实现。

这句话可能有点抽象，我举个例子给你们解释一下。

在工作过程中，我们多多少少都接触过 OAuth2 ，在使用 OAuth2 授权的时候，通常应用会弹出一个类似这样的信息：

获取用户基本信息接口
获取用户列表接口
用户分组管理接口

。。。

思考一下，如果让你设计数据库，应该怎么设计信息存储权限？

如何你熟练掌握了各种数据结构的特点的话，那自然而然想到使用 bitmap 来存储权限。

我们把权限划分成最小粒度之后，每一个 bit 都它的含义，例如我们把权限划分为以下几种：

获取你的头像、性别、昵称等基本用户信息
以你的身份发布微博
获取你的好友列表
获取你的朋友圈信息

每勾选一个选项，就代表着这个权限被授权，为了保证可扩展性，我们使用一个 uint64 来保存这些 bit ，也就是说，我们一共可以划分 64 种细分权限，然后对这些权限进行组合。

例如，第一个 bit 如果设置了，那么就代表可以获取你的昵称、头像、地区、性别等基本用户信息，第二个 bit 如果设置了，就可以用你的身份发状态。

数据结构的实际作用还有挺多，感兴趣的可以搜索以下知识点：

二叉树搜索用于中断处理、登记缓存查找等
哈希表，用于实现索引节点、文件系统完整性检查等
红黑树用于调度、虚拟内存管理、跟踪文件描述符和目录条目等
Radix树，用于内存管理、NFS相关查找和网络相关的功能
…

上面这些例子是关于数据结构的，我再举一个算法的例子，如果有帮助，不妨点个赞收藏一下，好的内容值得肯定。

同样的也来思考一个问题：计算机的缓存容量无论再大，缓存满了还是要删除一些内容，给新内容腾位置。

那么删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？

这个时候采取的策略就是 LRU 缓存淘汰算法。

LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

具体的关于 LRU 缓存淘汰算法 的介绍可以看我之前写的一篇文章。

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