常见算法
基础算法
- 时间复杂度分析
- 算法思想
- 贪心算法
- 分治
- 动态规划
- 回溯法
- 枚举法
- 排序算法
常考
- 数字题
- 二分
- 树
- 深度优化
- 图论
- DP 动态规划
算法范式
- BF 算法 -
查找/搜索 所有可能性并选择最佳解决方案
- 线性搜索
- 雨水收集 诱导雨水问题
- 递归楼梯 计算有共有多少种方法可以到达顶层 (4 种解题方案)
- 最大子数列
- 旅行推销员问题 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市
- 离散傅里叶变换 把时间信号解析成构成它的频率
- 贪心法 - 在当前选择最佳选项，不考虑以后情况
- 跳跃游戏
- 背包问题
- 戴克斯特拉算法- 找到所有图顶点的最短路径
- 普里姆算法- 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)
- 克鲁斯卡尔算法- 寻找加权无向图的最小生成树 (MST)
- 分治法 - 将问题分成较小的部分，然后解决这些部分
- 二分查找
- 汉诺塔
- 杨辉三角形
- 欧几里得算法- 计算最大公约数 (GCD)
- 归并排序
- 快速排序
- 树深度优先搜索(DFS)
- 图深度优先搜索(DFS)
- 跳跃游戏
- 快速算次方
- 排列(有/无重复)
- 组合(有/无重复)
- 动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案
- 斐波那契数
- 跳跃游戏
- 独特路径
- 雨水收集 疏导雨水问题
- 递归楼梯 计算有共有多少种方法可以到达顶层 (4 种解题方案)
- 莱温斯坦距离 两个序列之间的最小编辑距离
- 最长公共子序列 (LCS)
- 最长公共子串
- 最长递增子序列
- 最短公共子序列
- 0-1 背包问题
- 整数拆分
- 最大子数列
- 贝尔曼-福特算法 找到所有图顶点的最短路径
- 弗洛伊德算法 找到所有顶点对之间的最短路径
- 正则表达式匹配
- 回溯法 - 类似于
BF 算法 试图产生所有可能的解决方案，但每次生成解决方案测试如果它满足所有条件，那么只有继续生成后续解决方案。否则回溯并继续寻找不同路径的解决方案。
- 跳跃游戏
- 独特路径
- 幂集 该集合的所有子集
- 哈密顿图 恰好访问每个顶点一次
- 八皇后问题
- 骑士巡逻
- 组合求和 从规定的总和中找出所有的组合
- Branch & Bound - 记住在回溯搜索的每个阶段找到的成本最低的解决方案，并使用到目前为止找到的成本最小值作为下限。以便丢弃成本大于最小值的解决方案。通常，使用 BFS 遍历以及状态空间树的 DFS 遍历。