数据结构与算法

希尔排序 希尔排序，又称缩小增量排序。本质上是对插入排序的一种优化，他利用了插入排序的简单，又解决了插入排序每次只交换相邻两个元素的缺点

开山篇的快速排序写完，我觉得这样一个一个写过于零碎且不好比较，我们选择某个排序，最主要的还是看其排序效率，因此接下来的排序我就按照时间复杂度来归类，便于理解

本文主要介绍了一致性哈希算法的实现步骤，以及采用一致性哈希算法的必要性，并借此了解了负载均衡的一些的实现原理

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 前言 提到树的回溯算法，就不得不提树的深度优先遍历

哈希表，是根据key值直接进行数据访问的数据结构。即通过一个hash函数，将key转换成换成数组的索引值，然后将value存储在该数组的索引位置。本文简单根据拉链法和开放寻址法实现哈希表

摩尔投票法是用来寻找数组中的多数元素(主要元素)。而多数元素的含义就是出现次数超过数组个数一半的元素（经典摩尔投票法，也可以对其改进来求数量超过总数几分之几的元素）

作为写排序算法的开山篇，我首先选择了快速排序，作为排序大家族中的一员，快速排序在大多数情况下都有着优秀的综合性能，快速排序的快速也算是实至名归了

字 典 树（Trie） 又 称 前 缀 树，通 过 golang 实 现 一 个 字 典 树（insert、search、delete）

并查集 并查集是一种精巧实用的数据结构，它主要用于处理一些不相交集合的合并问题，一些常用的用途有求连通子图，求最小生成树的Kruskal算法和求最近公共祖先（LCA）等

当我们需要频繁的对数组nums的某个区间 [i, j] 元素进行加减操作时， “”““”“””