第1章 准备面试要知己知彼 1
1.1 面试官为什么要考查算法 1
1.2 编程语言 2
1.2.1 学好算法之前更要学好编程语言 2
1.2.2 代码规范 2
1.3 如何写简历 5
1.3.1 简历模板 5
1.3.2 谨慎使用“精通” 5
1.3.3 拿不准的内容绝对不要写在简历上 5
1.3.4 项目经验应该如何写 6
1.3.5 博客的重要性 7
1.4 企业技术面试的流程 7
1.4.1 一面——机试面 7
1.4.2 二面——基础算法面 8
1.4.3 三面——综合技术面 8
1.4.4 四面——技术leader面 8
1.4.5 五面——HR面 9
1.5 本章小结 10
第2章 程序的性能分析 11
2.1 时间复杂度分析 11
2.1.1 什么是时间复杂度 11
2.1.2 如何描述时间复杂度 12
2.1.3 递归算法的时间复杂度分析 14
2.2 程序的运行时间 17
2.2.1 超时是怎么回事 17
2.2.2 从硬件配置看计算机的性能 18
2.2.3 测试计算机的运行速度 18
2.3 编程语言的内存管理 20
2.3.1 C++的内存管理 21
2.3.2 如何计算程序占用多少内存 22
2.3.3 内存对齐 22
2.4 空间复杂度分析 24
2.4.1 什么是空间复杂度 24
2.4.2 递归算法的空间复杂度分析 25
2.4.3 以空间换时间是常见的优化思路 32
2.5 本章小结 33
第3章 数组 34
3.1 数组理论基础 34
3.2 二分查找 36
3.2.1 二分法写法（一） 37
3.2.2 二分法写法（二） 38
3.3 移除元素 39
3.3.1 暴力解法 40
3.3.2 双指针法 41
3.4 长度最小的子数组 42
3.4.1 暴力解法 42
3.4.2 滑动窗口 43
3.5 这个循环转懵了很多人 45
3.5.1 循环不变量 45
3.5.2 代码实现 46
3.6 本章小结 48
第4章 链表 49
4.1 链表理论基础 49
4.1.1 链表的类型 49
4.1.2 链表的存储方式 50
4.1.3 链表的定义 51
4.1.4 链表的操作 52
4.1.5 性能分析 52
4.2 用虚拟头节点会方便得多 53
4.3 链表常见的六个操作 57
4.4 反转链表 60
4.4.1 双指针法 60
4.4.2 递归法 61
4.5 删除倒数第n个节点 62
4.6 环形链表 64
4.6.1 判断链表是否有环 65
4.6.2 寻找环的入口 66
4.7 本章小结 69
第5章 哈希表 70
5.1 哈希表理论基础 70
5.1.1 哈希函数 71
5.1.2 哈希碰撞 71
5.1.3 常见的三种哈希结构 73
5.2 有效的字母异位词 74
5.3 两个数组的交集 76
5.4 两数之和 78
5.5 四数相加 80
5.6 三数之和 81
5.6.1 哈希解法 81
5.6.2 双指针法 82
5.7 四数之和 85
5.8 本章小结 87
第6章 字符串 88
6.1 字符串与数组的区别 88
6.2 反转字符串 89
6.3 反转字符串II 90
6.4 反转字符串里的单词 92
6.5 KMP算法理论基础 96
6.5.1 什么是KMP算法 96
6.5.2 什么是前缀表 96
6.5.3 为什么一定要用前缀表 97
6.5.4 如何计算前缀表 98
6.5.5 时间复杂度分析 100
6.6 使用KMP匹配字符串 101
6.6.1 构造next数组 101
6.6.2 使用next数组做匹配 103
6.6.3 前缀表统一减一的代码实现 104
6.6.4 前缀表（不减一）的代码实现 105
6.7 找到重复的子字符串 107
6.8 本章小结 109
第7章 栈与队列 110
7.1 栈与队列理论基础 110
7.2 用栈组成队列 112
7.3 用队列组成栈 114
7.3.1 使用两个队列实现栈 115
7.3.2 使用一个队列实现栈 117
7.4 匹配括号 118
7.5 逆波兰表达式 120
7.6 滑动窗口最大值 122
7.7 前k个高频元素 126
7.8 接雨水 129
7.8.1 双指针解法 130
7.8.2 动态规划解法 132
7.8.3 单调栈解法 133
7.9 本章小结 137
第8章 二叉树 139
8.1 二叉树理论基础 139
8.1.1 二叉树的种类 139
8.1.2 二叉树的存储方式 141
8.1.3 二叉树的遍历方式 142
8.1.4 二叉树的定义 143
8.2 前、中、后序的递归遍历 144
8.3 前、中、后序的迭代遍历 146
8.3.1 前序遍历 146
8.3.2 中序遍历 147
8.3.3 后序遍历 148
8.4 前、中、后序统一迭代法 149
8.5 二叉树的层序遍历 152
8.6 反转二叉树 155
8.6.1 递归法 156
8.6.2 迭代法 156
8.7 对称二叉树 158
8.7.1 递归法 159
8.7.2 迭代法 162
8.8 二叉树的最大深度 164
8.8.1 递归法 165
8.8.2 迭代法 166
8.9 二叉树的最小深度 167
8.9.1 递归法 168
8.9.2 迭代法 170
8.10 平衡二叉树 170
8.10.1 递归法 173
8.10.2 迭代法 175
8.11 二叉树的所有路径 176
8.11.1 递归法 177
8.11.2 迭代法 182
8.12 路径总和 183
8.12.1 递归法 183
8.12.2 迭代法 186
8.12.3 路径总和II 187
8.13 构造一棵二叉树 189
8.13.1 使用中序与后序遍历序列构造二叉树 189
8.13.2 使用前序与中序遍历序列构造二叉树 195
8.13.3 相关思考 197
8.14 合并两棵二叉树 197
8.14.1 递归 198
8.14.2 迭代法 200
8.15 在二叉搜索树中寻找节点 201
8.15.1 递归法 202
8.15.2 迭代法 203
8.16 验证二叉搜索树 204
8.16.1 递归法 205
8.16.2 迭代法 207
8.17 二叉搜索树的最小绝对差 208
8.17.1 递归法 208
8.17.2 迭代法 209
8.18 二叉搜索树中的众数 210
8.18.1 递归法 211
8.18.2 迭代法 215
8.19 二叉树的最近公共祖先 216
8.19.1 普通二叉树 216
8.19.2 二叉搜索树 221
8.20 在二叉搜索树中插入一个节点 224
8.20.1 递归法 225
8.20.2 迭代法 227
8.21 在二叉搜索树中删除一个节点 228
8.21.1 递归法 228
8.21.2 迭代法 230
8.22 修剪二叉搜索树 231
8.22.1 递归法 232
8.22.2 迭代法 234
8.23 构造一棵平衡二叉搜索树 235
8.23.1 递归法 236
8.23.2 迭代法 238
8.24 本章小结 239
第9章 回溯算法 240
9.1 回溯算法理论基础 240
9.1.1 什么是回溯算法 240
9.1.2 回溯法的性能 240
9.1.3 回溯法可以解决的问题 240
9.1.4 如何理解回溯法 241
9.1.5 回溯法模板 241
9.2 组合问题 243
9.2.1 回溯算法 244
9.2.2 剪枝优化 248
9.3 组合总和（一） 250
9.3.1 回溯算法 251
9.3.2 剪枝优化 254
9.4 电话号码的字母组合 255
9.5 组合总和（二） 260
9.5.1 回溯算法 261
9.5.2 剪枝优化 263
9.6 组合总和（三） 265
9.7 分割回文串 270
9.8 复原IP地址 274
9.9 子集问题（一） 279
9.10 子集问题（二） 281
9.11 递增子序列 284
9.11.1 回溯算法 285
9.11.2 哈希优化 287
9.12 排列问题（一） 288
9.13 排列问题（二） 291
9.13.1 回溯算法 291
9.13.2 拓展 293
9.14 N皇后问题 296
9.15 解数独 301
9.15.1 回溯算法 302
9.15.2 判断棋盘是否合法 304
9.16 本章小结 305
第10章 贪心算法 306
10.1 贪心算法理论基础 306
10.1.1 什么是贪心 306
10.1.2 贪心的套路 306
10.2 分发饼干 307
10.3 摆动序列 309
10.4 最大子序和 312
10.5 买卖股票的最佳时机II 314
10.6 跳跃游戏 316
10.7 跳跃游戏II 318
10.7.1 贪心解法（一） 320
10.7.2 贪心解法（二） 320
10.8 加油站 322
10.8.1 暴力解法 323
10.8.2 贪心解法（一） 324
10.8.3 贪心解法（二） 325
10.9 分发糖果 327
10.10 柠檬水找零 330
10.11 用最少数量的箭射爆气球 332
10.12 合并区间 335
10.13 单调递增的数字 338
10.13.1 暴力解法 338
10.13.2 贪心解法 339
10.14 本章小结 340
第11章 动态规划 341
11.1 动态规划理论基础 341
11.1.1 动态规划题目的解题步骤 341
11.1.2 动态规划应该如何排查问题 342
11.2 斐波那契数 343
11.2.1 动态规划解法 344
11.2.2 递归解法 345
11.3 爬楼梯 346
11.4 使用最低花费爬楼梯 349
11.5 不同路径（一） 353
11.5.1 深度优先搜索 354
11.5.2 动态规划 355
11.5.3 数论方法 356
11.6 不同路径（二） 358
11.7 整数拆分 361
11.7.1 动态规划 362
11.7.2 贪心算法 364
11.8 不同的二叉搜索树 364
11.9 0-1背包理论基础 369
11.9.1 二维dp数组 370
11.9.2 一维dp数组 375
11.10 分割等和子集 379
11.11 目标和 382
11.12 一和零 385
11.13 完全背包理论基础 388
11.14 零钱兑换（一） 392
11.15 拼凑一个正整数 395
11.16 多步爬楼梯 398
11.17 零钱兑换（二） 399
11.18 完全平方数 402
11.19 单词拆分 405
11.19.1 回溯算法 406
11.19.2 背包问题 407
11.20 买卖股票的最佳时机 410
11.20.1 暴力枚举 410
11.20.2 贪心算法 411
11.20.3 动态规划 411
11.21 买卖股票的最佳时机II 414
11.22 买卖股票的最佳时机III 416
11.23 买卖股票的最佳时机IV 420
11.24 最佳买卖股票时机（含冷冻期） 423
11.25 买卖股票的最佳时机（含手续费） 426
11.26 最长递增子序列 428
11.27 最长连续递增序列 430
11.27.1 动态规划 430
11.27.2 贪心算法 432
11.28 最长重复子数组 433
11.29 最长公共子序列 436
11.30 不相交的线 438
11.31 最大子序和 440
11.32 判断子序列 441
11.33 不同的子序列 444
11.34 两个字符串的删除操作 447
11.35 编辑距离 450
11.36 回文子串 453
11.36.1 动态规划 453
11.36.2 双指针法 456
11.37 最长回文子序列 457
11.38 本章小结 460
· · · · · · (收起)