1-1-玩转算法面试-- Leetcode真题分门别类讲解

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• 郑方形99:4-1 set的使用 Intersection of Two Arrays 4-2 map的使用 Intersection of Two Arrays II 4-3 set和map不同底层实现的区别 4-4 使用查找表的经典问题 Two Sum 4-5 灵活选择键值 4Sum II 4-6 灵活选择键值 Number of Boomerangs 4-7 查找表和滑动窗口 Contain Duplicate II 4-8 二分搜索树底层实现的顺序性 Contain Duplicate III 5-1 链表，在节点间穿针引线 Reverse Linked List 5-2 测试你的链表程序 5-3 设立链表的虚拟头结点 Remove Linked List Elements 5-4 复杂的穿针引线 Swap Nodes in Pairs 5-5 不仅仅是穿针引线 Delete Node in a Linked List 5-6 链表与双指针 Remove Nth Node Form End of List 6-1 栈的基础应用 Valid Parentheses 6-2 栈和递归的紧密关系 Binary Tree Preorder, Inorder and Postorder Traversal 6-3 运用栈模拟递归 6-4 队列的典型应用 Binary Tree Level Order Traversal 6-5 BFS和图的最短路径 Perfect Squares 6-6 优先队列 6-7 优先队列相关的算法问题 Top K Frequent Elements
• 郑方形99:7-1 二叉树天然的递归结构 7-2 一个简单的二叉树问题引发的血案 Invert Binary Tree 7-3 注意递归的终止条件 Path Sum 7-4 定义递归问题 Binary Tree Path 7-5 稍复杂的递归逻辑 Path Sum III 7-6 二分搜索树中的问题 Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree 8-1 树形问题 Letter Combinations of a Phone Number 8-2 什么是回溯 8-3 排列问题 Permutations 8-4 组合问题 Combinations 8-5 回溯法解决组合问题的优化 8-6 二维平面上的回溯法 Word Search 8-7 floodfill算法，一类经典问题 Number of Islands- 8-8 回溯法是经典人工智能的基础 N Queens 9-1 什么是动态规划 9-2 第一个动态规划问题 Climbing Stairs 9-3 发现重叠子问题 Integer Break 9-4 状态的定义和状态转移 House Robber 9-5 0-1背包问题 9-6 0-1背包问题的优化和变种 9-7 面试中的0-1背包问题 Partition Equal Subset Sum 9-8 LIS问题 Longest Increasing Subsequence 9-9 LCS，最短路，求动态规划的具体解以及更多 10-1 贪心基础 Assign Cookies 10-2 贪心算法与动态规划的关系 Non-overlapping Intervals 10-3 贪心选择性质的证明 11-1 结语
• 郑方形99:1-1 算法面试不仅仅是正确的回答问题试看 1-2 算法面试只是面试的一部分试看 1-3 如何准备算法面试试看 1-4 如何回答算法面试问题 2-1 究竟什么是大O（Big O） 2-2 对数据规模有一个概念 2-3 简单的复杂度分析 2-4 亲自试验自己算法的时间复杂度 2-5 递归算法的复杂度分析 2-6 均摊时间复杂度分析（Amortized Time Analysis） 2-7 避免复杂度的震荡 3-1 从二分查找法看如何写出正确的程序 3-2 改变变量定义，依然可以写出正确的算法 3-3 在LeetCode上解决第一个问题 Move Zeros 3-4 即使简单的问题，也有很多优化的思路 3-5 三路快排partition思路的应用 Sort Color 3-6 对撞指针 Two Sum II - Input Array is Sorted 3-7 滑动窗口 Minimum Size Subarray Sum 3-8 在滑动窗口中做记录 Longest Substring Without Repeating Characters