算法与数据结构相关

高并发中的集合 1. 并发集合总览 🗺️ 2. 常用并发集合实现 📝 3. Android 中的应用场景 📱 4. 各集合类特点对比 📊 5. 实际应用示例 🌟 6. 性能考虑 ⚡ 7. 选择建议 💡

一、基本结构对比 二、主要区别 键的类型限制 内存占用 查找方式 三、性能对比 四、使用场景 ArrayMap适用场景 SparseArray适用场景 五、内部实现差异 六、选择建议 主要区别总结：

基本实现 1. LruCache 底层实现 1.1 核心结构 1.2 工作原理图解 2. DiskLruCache 底层实现 2.1 核心结构 2.2 Journal文件结构 2.3 写入过程 3.

1. 基本结构 2. 数据结构图解 3. 插入过程 4. 实际例子 5. 两种结构的配合 6. 特殊功能 6.1 按访问顺序排序 7. LRU缓存实现 8. 实际应用场景 9. 性能特点 10. 总结

LinkedHashMap 的底层原理 一、LinkedHashMap 的结构 🏪 1.核心结构实现 🏗️ 2.核心方法实现 🔨 3.辅助方法实现 🛠️ 4.使用示例 📝 5.工作原理图解 🎯 关键点

1. 基本概念 2. 数据结构 3. 重要参数 4. 核心方法 5. 重要机制 5.1 哈希计算 5.2 扩容机制 6. 面试回答要点 6.1 基本介绍 6.2 数据结构 6.3 重要参数 6.4 工

LinkedList的基本原理 🌟 LinkedList 基本结构 想象成： 🚂 添加元素过程 形象理解： 🔍 查找元素过程 形象理解： 🎯 删除元素过程 形象理解： 💫 迭代器实现 形象理解： 🔄

PriorityQueue的基本原理 🌟 基本概念 💡 核心操作 ⚡ 实际应用示例 🔄 性能分析 📊 实际应用场景 ⚠️ 使用注意事项 记住： 底层是最小堆实现 插入和删除都是 O(log n) 适合

Deque的基本内容 一、Deque的基本概念 🎭 二、基本实现 💻 三、生动示例：餐厅排队系统 🏪 四、实际应用场景 🌟 五、性能特点 ⚡ 六、使用建议 💡 七、常见误区 ⚠️ 总结一下： Dequ

Queue的基本操作 一、Queue 的基本操作分类 二、详细操作说明 1. 添加操作 2. 移除操作 3. 查看操作 三、操作对比表 四、实际应用示例 五、常见Queue实现类 六、性能对比 七、使

一.基本的从暴力递归到动态规划过程 1. 解题流程图 2. 以经典的"爬楼梯"问题为例 问题：一次可以爬1或2个台阶，爬到N级台阶共有多少种方法？ 2.1 暴力递归版本 画个图来看递归过程： 可以看到

在常见的排序算法中，有几种可以使用双指针技术来优化。让我详细介绍： 1️⃣ 快速排序（最典型的双指针应用） 2️⃣ 归并排序的合并过程（双指针） 3️⃣ 冒泡排序的优化版本（双指针） 4️⃣ 三路快排

并归排序 🌟 归并排序的核心思想 想象你有一堆扑克牌需要整理。归并排序使用的是"分而治之"的思想，就像这样： 📚 分解: 把一堆牌分成两半，然后继续对每一半分，直到每份只剩一张牌 🔄 合并: 把两份有

插入排序 🎴 生活中的例子 想象你在打扑克牌，每次抽一张牌放入手中。当你拿到新牌时，会将它与手中已经排好序的牌进行比较，然后插入到合适的位置。这就是插入排序的基本思想！ 📝 工作原理 将数组分成"已排

选择排序 🎯 选择排序的基本思想 想象你有一堆扑克牌需要整理，选择排序的方式就像这样： 首先看整副牌，找到最小的那张 把它放到最左边第一个位置 然后在剩下的牌中再找最小的 把它放到第二个位置 以此类推

核心思想 滑动窗口最大值问题的核心是维护一个双端队列（deque）或者单调队列，这个队列具有以下特点： 队列中存放的是元素的下标 队列从头到尾是严格递减的（如果求最小值则是严格递增） 队列头部始终保持

贪心算法的基本知识 1. 什么是贪心算法？ 贪心算法就像"只看眼前利益"的决策方式： 每一步都选择当前看起来最优的选择 不考虑这个选择对未来的影响 期望通过局部最优达到全局最优 2. 生动示例 想象你

递归基本知识 1. 递归的本质 递归就像是一个套娃过程： 大问题包含小问题 小问题还可以继续拆分 直到到达最基本的情况 2. 内存工作原理 用经典的阶乘计算来说明： 当调用 factorial(3)

1. 拓扑排序算法 拓扑排序 适用于有向无环图(DAG)，常用于确定任务的执行顺序。 流程： 统计所有节点的入度 将入度为0的节点加入队列 取出队列中的节点，将其邻居节点的入度减1 如果邻居节点入度变

1. 图的基本概念 图是由顶点(vertex)和边(edge)组成的数据结构： 顶点：图中的节点 边：连接顶点的线 有向图：边有方向 无向图：边无方向 1. 无向图 2. 有向图 3. 带权图 4.