编程基础（数据结构与算法）

预热：数据结构与算法系列文章暂告一段落了，下一个系列架构之路将与大家见面。我会在这个系列结合实际工作进行分享。

请思考： 1.你知道图的广度优先搜索算法的核心思想吗？ 2.你能用java语言实现图的广度优先搜索吗？

1.你知道图的基本概念有哪些吗？ 2.你知道如何存储一个图吗？ 3.都有哪些图呢？无向图，有向图，加权图

数据结构中树有不同的种类，常见有： - 满二叉树 - 完全二叉树 - 二叉查找（搜索）树 - 红黑树 - 堆树

树的存储与访问知多少： 1.你知道实际应用中，用什么数据结构存储树吗 2.你知道都有哪些树的访问方式吗

1.你知道树这种数据结构吗？ 2.你知道树的基本概念吗？ 3.你知道树的高度，深度，广度优先遍历，深度优先遍历吗？

#哈希算法常见应用场景： 1.安全加密 2.唯一标识 3.数据校验 4.散列函数 5.负载均衡 6.数据分片 7.分布式存储

关于散列冲突的两种解决方案： 1.开放寻址法，适合于散列表规模小，散列元素少的场景 2.拉链法适合于存储大规模散列元素的散列表场景

#散列函数设计原则： 1.通过散列函数得到的散列值，必定是非负整数 2.如果key相同，那么散列值，必定相同 3.如果key不相同，那么散列值，尽量不同

1.散列表数据结构，是数组的一种扩展，利用了数组支持按照下标随机访问特性（O(1)时间复杂度） 2.关于散列表的关键知识点： 2.1.如何设计一个良好的散列函数 2.2.散列冲突解决发难：开放寻址法

思考： 1.你知道如何写出高效、且没有问题的二分查找代码吗？ 2.你能写出二分查找的常见变形代码吗（有重复元素）？ 3.比如查找第一个，或者最后一个等于目标值的元素

思考： 1.二分查找的代码实现比较简单，很容易理解 2.请你先思考：二分查找的代码实现，需要注意的细节事项 3.请你先思考：如果目标数组中，有重复的数字，二分查找该如何实现呢？

桶排序是一个高效的排序算法，时间复杂度O(n)，它还有一个变种：计数排序，适合于特定的应用场景。那么，你知道计数排序该如何实现吗？

关于桶排序，它适合的业务场景，我们记住一句话就够了：数据量大、数据分布相对均匀。遇到这样的业务场景，请大胆的选择桶排序算法

时间复杂度同是O(nlogn)的排序算法，那么归并排序和快速排序之间有什么区别吗？你可以从是否原地排序，和是否是稳定排序去思考

你知道归并排序的核心思想吗？ 归并排序，利用分治思想 有两个过程：分解、合并 分解： 将大排序序列，分解成小排序序列，层层分解，到不能再分解止 合并 分解后序列，从小到大层层合并，合并过程实现排序

你知道选择排序的核心思想吗？ 1.将待排序序列，分成：有序区间、无序区间 2.最开始，有序区间元素个数：0，无序区间元素个数：n 3.循环遍历无序区间，每次选择最小元素，插入有

你知道插入排序的核心思想吗？ 1.待排序序列，分成：有序区间、无序区间 2.循环遍历无序区间元素，插入到有序区间的合适位置 3.插入元素后，始终保证有序区间有序

冒泡排序的实现思想，相信你都熟悉！ 1.n个元素，n次冒泡 2.每一次冒泡过程中，通过比较交换，得到一个目标元素到达指定位置。so easy! 3.但是，你知道如何提高冒泡排序算法的思路吗？

1.你知道常用的排序算法有哪些吗？ 2.你知道如何衡量排序算法的优劣吗？ 3.你知道排序算法的基础概念：有序度、逆序度、满有序度吗？