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  • 玩转算法面试 从真题到思维全面提升算法思维

    玩转算法面试 从真题到思维全面提升算法思维 最后编辑:2022-11-12
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    第1章 算法面试到底是什么鬼?
    1-1 算法面试不仅仅是正确的回答问题 (19:37)
    1-2 算法面试只是面试的一部分 (14:51)
    1-3 如何准备算法面试 (17:38)
    1-4 如何回答算法面试问题 (13:40)
    1-5 大厂面试为什么总考算法?
    第2章 面试中的复杂度分析
    2-1 究竟什么是大O(Big O) (19:52)
    2-2 对数据规模有一个概念 (11:26)
    2-3 简单的复杂度分析 (19:20)
    2-4 亲自试验自己算法的时间复杂度 (14:53)
    2-5 递归算法的复杂度分析 (14:46)
    2-6 均摊时间复杂度分析(Amortized Time Analysis) (15:16)
    2-7 避免复杂度的震荡 (11:25)
    第3章 数组中的问题其实最常见
    3-1 从二分查找法看如何写出正确的程序 (15:27)
    3-2 改变变量定义,依然可以写出正确的算法 (12:06)
    3-3 在LeetCode上解决第一个问题 Move Zeros (13:27)
    3-4 即使简单的问题,也有很多优化的思路 (15:30)
    3-5 三路快排partition思路的应用 Sort Color (22:26)
    3-6 对撞指针 Two Sum II - Input Array is Sorted (19:44)
    3-7 滑动窗口 Minimum Size Subarray Sum (14:09)
    3-8 在滑动窗口中做记录 Longest Substring Without Repeating Characters (15:20)
    第4章 查找表相关问题
    4-1 set的使用 Intersection of Two Arrays (11:12)
    4-2 map的使用 Intersection of Two Arrays II (13:05)
    4-3 set和map不同底层实现的区别 (19:00)
    4-4 使用查找表的经典问题 Two Sum (16:56)
    4-5 灵活选择键值 4Sum II (13:25)
    4-6 灵活选择键值 Number of Boomerangs (14:45)
    4-7 查找表和滑动窗口 Contain Duplicate II (11:20)
    4-8 二分搜索树底层实现的顺序性 Contain Duplicate III (10:50)
    第5章 在链表中穿针引线
    5-1 链表,在节点间穿针引线 Reverse Linked List (15:44)
    5-2 测试你的链表程序 (16:26)
    5-3 设立链表的虚拟头结点 Remove Linked List Elements (17:08)
    5-4 复杂的穿针引线 Swap Nodes in Pairs (13:30)
    5-5 不仅仅是穿针引线 Delete Node in a Linked List (07:29)
    5-6 链表与双指针 Remove Nth Node Form End of List (16:49)
    第6章 栈,队列,优先队列
    6-1 栈的基础应用 Valid Parentheses (16:10)
    6-2 栈和递归的紧密关系 Binary Tree Preorder, Inorder and Postorder Traversal (16:03)
    6-3 运用栈模拟递归 (19:33)
    6-4 队列的典型应用 Binary Tree Level Order Traversal (10:26)
    6-5 BFS和图的最短路径 Perfect Squares (21:20)
    6-6 优先队列 (11:09)
    6-7 优先队列相关的算法问题 Top K Frequent Elements (15:37)
    6-8 两种关于 topK 问题求解思路的套路
    第7章 二叉树和递归
    7-1 二叉树天然的递归结构 (15:58)
    7-2 一个简单的二叉树问题引发的血案 Invert Binary Tree (09:08)
    7-3 不会翻转二叉树的大神
    7-4 注意递归的终止条件 Path Sum (12:04)
    7-5 定义递归问题 Binary Tree Path (13:34)
    7-6 稍复杂的递归逻辑 Path Sum III (14:11)
    7-7 二分搜索树中的问题 Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree (17:46)
    第8章 递归和回溯法
    8-1 树形问题 Letter Combinations of a Phone Number (18:09)
    8-2 什么是回溯 (18:16)
    8-3 排列问题 Permutations (19:02)
    8-4 组合问题 Combinations (14:27)
    8-5 回溯法解决组合问题的优化 (17:29)
    8-6 二维平面上的回溯法 Word Search (21:45)
    8-7 floodfill算法,一类经典问题 Number of Islands- (21:27)
    8-8 回溯法是经典人工智能的基础 N Queens (25:17)
    第9章 动态规划基础
    9-1 什么是动态规划 (20:27)
    9-2 第一个动态规划问题 Climbing Stairs (14:02)
    9-3 发现重叠子问题 Integer Break (25:10)
    9-4 状态的定义和状态转移 House Robber (27:19)
    9-5 0-1背包问题 (32:37)
    9-6 0-1背包问题的优化和变种 (20:18)
    9-7 面试中的0-1背包问题 Partition Equal Subset Sum (27:34)
    9-8 LIS问题 Longest Increasing Subsequence (25:12)
    9-9 LCS,最短路,求动态规划的具体解以及更多 (21:00)
    9-10 动态规划的经典问题
    第10章 贪心算法
    10-1 贪心基础 Assign Cookies (12:12)
    10-2 贪心算法与动态规划的关系 Non-overlapping Intervals (17:58)
    10-3 贪心选择性质的证明 (15:19)
    第11章 课程结语
    11-1 结语 (02:45)
    11-2 更多经典面试问题

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