数据结构与算法

它不用额外数据结构，仅凭两个速度不同的指针，就能把时间复杂度压到 O (n)，空间复杂度降到 O (1)。💞💞💞💞

这几天刷题动不动就出现溢出的问题，所以便出现了这篇文章，加深自己的代码规范意识，让代码更加天衣无缝哈哈哈

实际工作中，没人会单打独斗 —— 通常是乐高党先捡够零件（自底向上提取边缘、角点），然后拆迁办过来筛选：“这个零件没用，扔了；那个零件是猫的，留着”（自顶向下筛选目标特征），最后一起拼

你有没有想过？用数组存游戏装备、靠栈存浏览历史时，背后藏着同一个“隐形规则”——“顺序存储”。它让数据“排排坐”在连续内存里，今天就来扒一扒这些靠连续内存撑起半片天的结构！

遍历二叉树也能 “摸鱼”—— 不用一口气跑完所有节点，想拿一个元素才动一步，主打一个 “按需干活”。这背后藏着 “受控遍历” 的小心机，就像点奶茶只点单杯不囤货，既不占内存又灵活。

是的，数组可以用来实现二叉树，这种 “顺序存储” 方式是面试高频考点，尤其常与堆（Heap） 结合考察，需重点掌握原理、索引计算及优缺点分析。

堆（Heap）是一种基于完全二叉树的数据结构，核心特性是 “父节点与子节点的优先级关系固定”。根据优先级规则的不同，可分为**大顶堆**和**小顶堆**，二者是实现 “Top K 问题”“优先级队列”

LRU 缓存算法是 “空间换时间” 思想的经典体现：通过双向链表（维护顺序）和哈希表（快速查找）的组合，实现了 O (1) 时间的查找、更新与删除，成为工业界缓存淘汰策略的 “默认选择”。

线段树作为一种高效处理区间操作的数据结构，在算法竞赛和工程实践中有着广泛的应用。它通过将区间递归划分成子区间，以树状结构存储子区间信息，实现了区间查询和更新操作的高效执行。

与快速排序、归并排序等比较排序不同，非比较排序不依赖元素间的比较操作，而是通过利用元素本身的特性（如数值范围、位数分布等）实现排序。

从 “一条道走到黑” 到搞定算法题 刷抖音时总刷到 “当代年轻人现状：选了一条路就硬走，撞了南墙才回头”？这不就是深度优先搜索（DFS）的精髓嘛！DFS 这算法跟咱年轻人的 “犟脾气”如出一辙。。。

家人们谁懂啊！链表排序找归并就像开了挂——快慢指针拆链表贼丝滑，指针乱跳都比数组挪元素快，O(log n)空间直接赢麻，排序界显眼包非它莫属！

分治法是计算机科学中最经典的算法思想之一，它的核心思路源自生活中 "化整为零" 的解决问题方式。这种思想不仅在编程领域广泛应用，更是面试中的高频考点。

回溯算法：探索问题的所有可能解 在计算机科学中，有一类问题需要我们从众多可能的解中找到符合条件的答案，这些问题往往没有捷径可走，必须逐一尝试各种可能性。

迭代遍历作为其中的重要方式，凭借其高效的内存利用和稳定的性能，在实际开发中被广泛应用。与递归遍历相比，迭代遍历通过循环结构实现，避免了函数调用栈可能带来的溢出风险，尤其在处理大规模数据时更具优势。

宝子们，还在为搞不懂栈而发愁？这篇文章简直是“救星”般的存在！用超接地气的生活例子，带你吃透栈的概念，再结合力扣真题代码杀疯面试，绝对“泰酷辣”！（以后可以有逻辑地端盘子啦）

嘿，编程小白们！今天咱们要聊的这个东西，就像数据世界里的 “单向小火车”，它叫单向链表。听名字是不是感觉有点高大上？别担心，看完这篇文章，保准你能轻松拿捏它！

编程小白必看！从“只能往前看”的单向链表，到“前后无阻”的双向链表，数据世界的神奇变革究竟藏着哪些秘密？快来一探究竟!

想象你走进一家超豪华自助餐厅，面对琳琅满目的美食，每盘只能拿一份。你会怎么做？先抢最贵的龙虾？还是先拿一堆小蛋糕垫肚子？这种 “每次都选当前看起来最好” 的决策方式，就是编程界超有名的贪心算法！

在计算机科学领域，哈希表（Hash Table）作为一种高效的数据结构，广泛应用于缓存、数据库索引、集合操作等场景。它通过哈希函数将键（Key）映射到特定的存储位置，实现快速的插入、查找和删除操作。