算法

深度优先遍历（DFS） 我们已leetcode中的岛屿问题，讲解一下图的深度优先遍历。 岛屿数量 题目描述 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可

etcd 是如何基于 Raft 来实现高可用、数据强一致性的呢? 本篇主要内容： 深入分析 etcd 在遇到 Leader 节点 crash等异常后，Follower 节点如何快速感知到异常，并高效选

这个问题从一个leetcode算法题说起(295.数据流中位数)。 求一个无序数组的中位数，我们首先想到的是进行排序，然后找到中间值（如果数组长度是奇数，那么正好是中间那个值；如果数组长度是偶数，那么

基础 什么是有向无环图 一个 无环的有向图 称为 有向无环图（Directed Acycline Graph），简称 DAG 图。 图中最左边的是有向树，中间的是有向无环图，最右则的是有向图。 什么是

哈希算法历史悠久，业界著名的哈希算法也有很多，比如 MD5、SHA 等。在我们平时的开发中，基本上都是拿现成的直接用。在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。 什么是哈希算法 哈希算法的定义和原

散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是 O(1) 的特性。我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函

二分查找底层依赖的是数组随机访问的特性，所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中，就真的没法用二分查找算法了吗？只需要对链表稍加改造，就可以支持类似“二分”的查找算法。我们把改造之后的数据结构叫作跳

三种时间复杂度是 O(n) 的排序算法：桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序（Linear sort）。之所以能做到线性的时间复杂度，主

归并排序和快速排序是时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。归并排序和快速排序都用到了分治思想。 归并排序的原理 归并排序的核心思想还是蛮简单的。如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部

排序算法最常见，最经典的有：冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序，归并排序，计数排序，基数排序，桶排序。 分析排序算法 排序算法的执行效率 一般会从这几个方面来衡量： 1. 最好情况、最坏情况、平均

一、基础知识 在一个长度为n的数组中查找一个数字，如果逐一扫描数组中的每个数字，那么需要O（n）的时间。如果数组是排序的（通常按照递增的顺序排序），那么可以采用二分查找算法进行优化。可以取出位于数组中

一、基础知识 前缀树，又称为字典树，它用一个树状的数据结构存储一个字典中的所有单词。如果一个字典中包含单词"can"、"cat"、"come"、"do"、"i"、"in"和"inn"，那么保存该字典所

一、基础知识 堆是一种特殊的树形数据结构。根据根节点的值与子节点的值的大小关系，堆又分为最大堆和最小堆。在最大堆中，每个节点的值总是大于或等于其任意子节点的值，因此最大堆的根节点就是整个堆的最大值。在

基础知识 二叉树。顾名思义，在二叉树中每个节点最多只有两个子节点，可以分别把它们称为左子节点和右子节点。 二叉树是一种典型的具有递归性质的数据结构。二叉树的根节点可能有子节点，子节点又是对应子树的根节

基础知识 队列是一种常用的数据结构，它最大的特点是“先入先出”，即先进入队列中的元素最先出来。这和我们日常生活中的队列一致，排在队列最前面的人优先得到服务。由于队列要保证“先入先出”的顺序，因此新的元

基础知识 哈希表是一种常见的数据结构，在解决算法面试题的时候经常需要用到哈希表。哈希表最大的优点是高效，在哈希表中插入、删除或查找一个元素都只需要O（1）的时间。因此，哈希表经常被用来优化时间效率。

基础知识 链表是一种常见的基础数据结构。在链表中，每个节点包含指向下一个节点的指针，这些指针把节点连接成链状结构。在创建链表时无须事先知道链表的长度。链表节点的内存分配不是在创建链表时一次性地完成，而

基础知识 字符串由任意长度的字符组成，是编程语言中表示文本的数据类型。String类型所表达的字符串是无法改变的，也就是说，只能对字符串进行读操作。如果对字符串进行写操作，那么修改的内容在返回值的字符

基础知识 数组是一种简单的数据结构，是由相同类型的元素组成的数据集合，并且占据一块连续的内存并按照顺序存储数据。最简单的数组是一维的，其中元素的存取以单一的下标表示。二维数组对应于数学上矩阵的概念，其