摘自极客时间「数据结构与算法之美」专栏
必须要掌握的：
复杂度分析（M 10分）
在平时的工作或者学习时，需要主动有意识的去分析每个算法的时间复杂度和空间复杂度。
掌握程度：能够自行分析专栏中大部分数据结构和算法的时间、空间复杂度。
数组、栈和队列（E 8分）
这三个是基本的数据结构，是后续更复杂度数据结构和算法的基础。
掌握程度：能够自己写代码实现动态数组、栈、队列。
链表（M 9分）
面试常考，不仅能够看懂专栏内容，还需要能够将专栏中提到的经典算法，如：链表反转、求中间节点等，轻松无 bug 的实现。
掌握程度：能够轻松写出经典的链表算法题。
递归（H 10分）
在计算机中非常重要的算法思想，作者说不会递归就不能算入门了数据结构和算法。最主要的方法是多练。可以先从简单的斐波那契数列、求阶乘等，再过渡到归并排序、二叉树遍历、求高度，最后是回溯八皇后、背包问题等。
掌握程度：轻松写出二叉树遍历、八皇后、背包问题、DFS 的递归代码。
排序、二分查找（E 7分）
掌握程度：能够自己实现各种排序算法、二分查找法及其变体代码。
散列表（M 8分）
是一种应用非常广泛的数据结构，需要牢固掌握。
掌握程度：对于初学者，能够自己实现一个拉链法解决冲突的散列表即可。
二叉树（M 9分）
非常重要的一种数据结构，面试经常会考。暂时不包括红黑树。
掌握程度：能够代码实现二叉树的前、中、后序遍历，按层遍历，求高度等景点的二叉树题目。
堆与堆排序（M 8分）
掌握程度：能实现堆、堆排序，并且掌握堆的三种应用（优先级队列、Top K、中位数）
图的表示（E 8分）
内容比较多，但是面试基本上不会考。但是，还是需要掌握基本的图的概念、表示方法。
掌握程度：理解图的三种表示方法（邻接矩阵、邻接表、逆邻接表），能够自己代码实现。
深度广度优先搜索（H 8分）
基于图的最基本的搜索算法，一个用到了队列，另一个用到了递归。可以最后再来挑战。
掌握程度：能代码实现广度、深度优先搜索算法。
字符串匹配（RF、RK）（E 7分）
BF 非常简单，RK 稍微复杂点。
掌握程度：能实践 RF 算法，能看懂 RK 算法。
字符串匹配（Tire 树）（M 7分）
这个只需要能看懂，不要求代码实现。有些面试官喜欢考，主要是结合场景来考察，主要是看你知不知道实现 Tire 树这个东西。
掌握程度：能看懂，知道特点、应用场景即可，不要求代码实现。
四种算法思想（H 10分）
这个是重点，也是难点。贪心、分治、回溯、动态规划每一个都不简单。应付 FLAG 这样的公司的面试，必须要拿下这一块。但是这些内容可以放到最后，做一个长时间的学习计划来攻克。
掌握程度：可以放到最后，但是一定要掌握！做到能够实现 LeetCode 上面 Medium 的题目。
中级进阶
跳表（M 6分）
掌握程度：初学者可以跳过。感兴趣的话，能够看懂专栏内容，不要求掌握代码实现。
B+ 树（M 5分）
比较高级点的数据结构。面试可能会问，所以只需要看懂专栏的讲解即可。
掌握程度：可看可不看。
拓扑排序、最短路径、A*算法（H 5分）
稍微高级点的算法，能够轻松实现广度、深度优先搜索，看懂这三个算法并不难。但是面试基本不会考。
掌握程度：有时间和精力再学习
位图（E 6分）
位图不是重点，如果有余力最好掌握一下。
掌握程度：能看懂即可，能够自己实现一个位图结构最好。
高阶进阶
字符串匹配（BM、KMP、AC 自动机）(H 3分)
掌握程度：这三个算法非常难，对于初学者千万不要浪费时间在这个上面。
哈希算法（E 3分）
纯粹为了开阔思路
掌握程度：可以暂时不看
红黑树（H 3分）
掌握程度：初学者不用把时间浪费在上面
高级篇、实战篇的其他内容（H 3分）
掌握程度：可以暂时不看
