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创作不易，感觉有帮助到你，可以顺手star
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用产品思维帮助更多的人学习算法 更多的为用户考虑而写的一个仓库
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用老罗的话 彪悍的人生不需要解释 挑一点恶心的干干 先开始写算法，像打造产品一样写一个算法仓库， 帮助更多的人学习算法，同样也是自我学习的过程
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Java写的算法仓库 算法最重要的是心得
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准备做一个长期的算法仓库 ，像阿甘一样做个傻子，不停奔跑，每天学习一个算法，复利思维
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日拱一卒，功不唐捐
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把人生比作公司或者游戏的话 ， 我准备长期做的事情，一个是跑步锻炼身体，一个阅读书籍（技术类，非技术类书籍），一个就是这个算法仓库了
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纸上得来终觉浅 ，绝知此事要躬行
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三部曲： 模仿，学习， 超越
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高筑墙 ， 广积粮 ， 缓称王
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天道酬勤，勤能补拙。博观而约取，厚积而薄发
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算法： 先把一个大问题拆解成一个个小问题 ， 再解决小问题 ， 小问题解决了拼接起来解决大问题
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磨刀不误砍柴工， 磨石不误磨刀工
- 冒泡排序 ：BubbleSort
- 插入排序 ： InsertSort 思路： 1. 每次碰到元素小的值 就往后面挪动一位 2.insertValue的值插入适当的位置
- 选择排序 SelectSort 1.选择排序每次从未排序区间中最小的元素 2.首先找出数组中最小的哪个元素 ，其次，将它和数组的第一个元素交换位置 以此类推
- 快速排序 1. 递归 2 。 二分 3. 双指针的思路
- 计数排序
- 归并排序 mergeSort 主要**是递归 2. 主要是两个小的有序的数组合并成一个大的数组
- 希尔排序 : ShellSort 思路 : 先分组 再使用插入排序 ，再缩小间隔d
- 堆排序 ：HeapSort 题解： 1. 堆存储结构是个数组 2. 先构建一个大顶堆 3 ， 遍历取大顶堆 取最大值
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二叉树问题大多使用递归解决 递归几大要素： 1.基线条件（终止条件） 2.子问题 3.递归参数 4. 递归返回值 、
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二分查找： HalfSearch 有序序列采用二分查找
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二叉树前序遍历题解 ：Solution 1. 根结点 ---> 左子树 ---> 右子树 2. 单层条件是先根节点，左节点 右节点 后使用递归 ，递归的基线条件是：root节点==null 终止
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二叉树中序遍历：MiddleSolution ： 题解： 左子树——根节点——右子树 迭代解法 ：1. while 2 .入栈 3. 出栈
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平衡二叉搜索树 ： AVLTree 关键字1. LL 右旋 2.RR 左旋 3.LR 先左旋 再右旋 4 RL 先右旋 再左旋
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二叉堆:BinaryHeap 数学要好 1. 父节点的下标是P 他的左孩子下标就是 2P+1 2P+2 2. 最大堆上浮，跟自己的父节点对比 ， 比父节点大上浮， 不断对比
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优先队列： PriorityQueue 题解：插入进行上浮操作 删除进行：最后一个替换到堆顶 ， 然后进行下沉操作
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二叉树层序遍历：LevelOrder 题解 ： 先把父节点放入队列 ， 然后遍历队列 ， 遍历子节点
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二叉树的锯齿形层序遍历: zigzagLevelOrder 题解 ： 利用双端队列锯齿形层次遍历
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平衡二叉树 思路： 左右子树 深度差超过 1 它就不是平衡二叉树
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翻转二叉树 思路： 左右子树 深度差超过 1 它就不是平衡二叉树
- 用栈实现队列 // 力扣 // 手绘图解
- 用队列实现栈 // 力扣 // 手绘图解
- 最小栈 // 力扣
- 用栈实现括号匹配 // 力扣
- 数组中元素与下一个比它大的元素之间的距离 // 力扣
- 循环数组中比当前元素大的下一个元素 // 力扣
- 删除有序数组中的重复项 : removeDuplicates 题解使用快慢指针
- 把数组中的 0 移到末尾 // 力扣 // 手绘图解
- 改变矩阵维度 // 力扣
- 最大连续 1 的个数 // 力扣
- 有序矩阵查找 // 力扣 // 手绘图解
- 有序矩阵的 Kth Element // 力扣
- 错误的集合 // 力扣 // 手绘图解
- 寻找重复数 // 力扣 // 手绘图解
- 对角元素相等的矩阵 // 力扣 // 手绘图解
- 无重复字符的最长子串:LengthOfLongestSubstring 滑动窗口
- 反转字符串
- 有序数组的 Two Sum // 力扣
- 两数平方和 // 力扣
- 反转字符串中的元音字符 // 力扣
- 回文字符串 // 力扣
- 归并两个有序数组 // 力扣
- 判断链表是否存在环 // 力扣
- 最长子序列 // 力扣
- 数组中的第K个最大元素 // 力扣
- 出现频率最多的 k 个元素 // 力扣
- 按照字符出现次数对字符串排序 // 力扣
- 颜色分类 // 力扣
- 分发饼干 // 力扣
- 不重叠的区间个数 // 力扣
- 投飞镖刺破气球 // 力扣
- 根据身高和序号重组队列 // 力扣
- 买卖股票的最佳时机 // 力扣
- 买卖股票的最佳时机2 多时段购买 // 力扣
- 判断子序列 // 力扣
- 修改一个数成为非递减数组 // 力扣
- 子数组最大的和 // 力扣
- 分隔字符串使同种字符出现在一起 // 力扣
- 计算在网格中从原点到特定点的最短路径长度 // 力扣
- 组成整数的最小平方数数量 // 力扣
- 数组区间和 // 力扣
- 数组中等差递增子区间的个数 // 力扣
- 0-1背包
- 划分数组为和相等的两部分 // 力扣
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三数之和:ThreeNum 主要思路： 1.先排序 2.遍历每一个元素 3. 使用双指针
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股票问题:StockProfit 如何获得最大收益 思路： 记录最小值 ，差值较大的覆盖之前的
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缓存淘汰算法: LruCache 维护一个双向链表 ，一个hashMap 核心使用双链表记录最近使用和最久未使用的元素 ，若容量已满，淘汰最久未使用的key
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最小栈的实现 ： MinStack 加一个辅助栈记录最小值 辅助很重要
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寻找两个数之和: FindSumNumbers 先构建map 然后再遍历
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数组中的第k个最大元素：KthlargestNumber 题解： 1. 把数组的前K个元素构建成最小堆 2.下沉操作保持堆的有效性
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用栈实现队列 :MyQuene 解题： 将一个栈当作输入栈，用于压入 \texttt{push}push 传入的数据；另一个栈当作输出栈
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寻找全排列的下一个数子： DictOrderAlgo 1. 从后向前查看逆序区域 ，找到逆序区域的前一位， 也就是数字置换的边界 2. 让逆序区域的前一位和逆序区域中大于他的最小的数字交换位置 3. 把原来的逆序区域转为顺序状态
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删除K个数字的最小值： RemoveKDigits 题解： 简化问题：如果只删除一个数字 ，如何让新整数的值最小 找出降序数字删除
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字符串匹配算法（RK算法）：RabinKarp 题解： 比较两个字符串的hash
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KMP算法： Kmp 题解： KMP算法的整体思路：在已匹配的前缀当中寻找最长可匹配后缀子串和最长可匹配前缀子串 ，在下一轮直接把两者对齐，从而实现模式串的快速移动
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迪杰斯特拉 ： Dijkstra 思路： 维护一个距离表， 标记是否最短距离 ，动态规划更新最短距离表
- 零钱兑换322：CoinChange 题解： 动态规划 求F(11)最优解 ，求出F(10)+1 求出F(9)+1
- 面试题3 数组中重复的数字03：FindRepeatNumber
- 面试题4 二维数组中的查找 ： TwoVeidooArrayFind 其实就是矩阵 ，以及坐标 i，j看成坐标， 用坐标系求解
- 面试题5 替换空格 ReplaceSpace
- 面试题06. 从尾到头打印链表 ReversePrint
- 面试题18. 删除链表的节点：DeleteNode 题解： 双指针解法
- 面试题22. 链表中倒数第K节点：KthFromEnd 题解： 双指针解法
- 面试题24. 单链表反转 ReverseList
- 面试题25：合并两个排序的链表 MergeTwoLists
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