《lc基礎知識入門》課件

算法入門與LeetCode歡迎來到算法基礎課。在本課程中,我們將通過LeetCode平臺學習常見的數(shù)據(jù)結構和算法知識,為您打下扎實的編程基礎。什么是lc？編程語言的演化lc是一種新興的編程語言,它是編程語言不斷發(fā)展的結果,旨在提高編程效率和可讀性。簡單易學的語法與傳統(tǒng)編程語言相比,lc的語法更加簡單明了,能夠幫助初學者快速入門編程。廣泛的應用場景l(fā)c已經在人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等領域得到廣泛應用,越來越受到開發(fā)者的青睞。lc的基本應用場景實時數(shù)據(jù)處理lc擅長處理高吞吐量的實時數(shù)據(jù)流,為需要即時響應的應用提供支持。物聯(lián)網和邊緣計算lc的輕量級特性使其能夠在資源受限的物聯(lián)網設備和邊緣節(jié)點上運行。微服務和云原生部署lc非常適合構建松耦合、可擴展的微服務架構,可輕松部署在云端。大數(shù)據(jù)和分析應用lc提供高效的數(shù)據(jù)處理能力,適用于大數(shù)據(jù)分析、機器學習等場景。lc與傳統(tǒng)編程語言的異同數(shù)據(jù)處理特性lc擅長處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)流,實時進行數(shù)據(jù)分析和響應。而傳統(tǒng)編程語言更擅長處理靜態(tài)數(shù)據(jù)。編程范式lc采用聲明式編程范式,關注于"什么"而非"如何"。傳統(tǒng)編程語言則主要使用命令式編程范式。抽象化程度lc提供了更高級的抽象，使開發(fā)人員能夠更專注于業(yè)務邏輯,而不必過多關注底層實現(xiàn)細節(jié)。學習曲線相比傳統(tǒng)編程語言,lc的學習曲線更為平緩,適合非計算機背景的開發(fā)人員快速上手。lc的基本語法結構聲明變量在lc中,我們使用let或const關鍵字來聲明變量。變量命名遵循駝峰式命名法,如myVariable。基本數(shù)據(jù)類型lc支持多種數(shù)據(jù)類型,包括數(shù)字、字符串、布爾值、數(shù)組、對象等。這些數(shù)據(jù)可以存儲在變量中并進行各種運算和操作。控制流程lc提供了if-else語句、while循環(huán)、for循環(huán)等控制流語句,允許我們根據(jù)特定條件執(zhí)行不同的代碼塊。函數(shù)定義使用function關鍵字可以定義自己的函數(shù),并通過參數(shù)傳遞數(shù)據(jù),返回計算結果。函數(shù)是lc的重要組成部分。變量和數(shù)據(jù)類型變量定義在LC中,變量的定義非常靈活,不需要指定數(shù)據(jù)類型。變量名可以包含字母、數(shù)字和下劃線,但不能以數(shù)字開頭。常見數(shù)據(jù)類型LC支持整數(shù)、浮點數(shù)、布爾值、字符串等常見的數(shù)據(jù)類型。同時也支持列表、字典等復合數(shù)據(jù)類型。動態(tài)類型系統(tǒng)LC采用動態(tài)類型系統(tǒng),意味著變量的類型可以在運行時動態(tài)改變,無需提前聲明類型。這帶來了很大的靈活性。運算符和表達式數(shù)學運算符lc支持常見的數(shù)學運算符，如加減乘除、取余、冪運算等。這些運算符可以用于整數(shù)、浮點數(shù)等數(shù)值類型的計算。比較運算符lc還提供了比較運算符，如大于、小于、等于、不等于等。這些運算符可用于條件判斷和邏輯處理。邏輯運算符lc支持邏輯運算符，如與(and)、或(or)、非(not)?？梢杂眠@些運算符構建復雜的邏輯表達式。賦值運算符除了基本的賦值運算符"="，lc還支持復合賦值運算符，如"+="、"-="等，可以簡化代碼編寫?？刂屏髡Z句IF語句根據(jù)條件判斷執(zhí)行不同的代碼塊,是編程中常用的控制流語句。循環(huán)語句通過重復執(zhí)行某段代碼,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量處理和計算。包括for、while等形式。SWITCH語句適用于多分支選擇的情況,可讀性好、執(zhí)行效率高。BREAK和CONTINUE用于控制循環(huán)語句的執(zhí)行流程,BREAK結束循環(huán),CONTINUE跳過當前循環(huán)。函數(shù)定義和調用1函數(shù)聲明使用關鍵字def來定義函數(shù),明確函數(shù)名、參數(shù)和返回值類型。2參數(shù)傳遞函數(shù)可以接受一個或多個參數(shù),用于完成特定的計算任務。參數(shù)可以是不同的數(shù)據(jù)類型。3函數(shù)返回函數(shù)可以通過return關鍵字返回計算結果。返回值可以是單一值或多個值。數(shù)組和列表數(shù)組數(shù)組是一種簡單而高效的數(shù)據(jù)結構,可以存儲相同類型的元素?？梢酝ㄟ^索引快速訪問和修改元素。列表列表是一種動態(tài)數(shù)據(jù)結構,可以存儲不同類型的元素。支持插入、刪除、遍歷等操作,非常靈活。二維數(shù)組二維數(shù)組是一個二維的數(shù)據(jù)結構,可用于表示矩陣、棋盤等場景,非常實用。數(shù)組應用數(shù)組和列表被廣泛應用于排序、搜索、數(shù)據(jù)處理等算法中,是編程的基礎之一。字符串操作字符串拼接利用字符串拼接運算符(+)或內置函數(shù)(如join())可以輕松地將多個字符串合并成一個新的字符串。這在文本處理和數(shù)據(jù)格式化中非常常見。字符串切片通過指定起始和結束位置,可以從一個較長的字符串中提取出所需的子串。這在數(shù)據(jù)提取和格式轉換中很有用。字符串搜索替換利用內置的查找和替換函數(shù),可以快速定位并修改字符串中的特定模式。這在文本編輯和數(shù)據(jù)清洗中非常有幫助。字符串格式化通過字符串格式化,可以將數(shù)字、日期等數(shù)據(jù)類型轉換為美觀易讀的字符串形式。這在報告生成和用戶界面展示中很常見。遞歸編程1定義基線確定遞歸過程何時結束2拆解問題將問題劃分為更小的相同子問題3遞歸調用用更小的子問題迭代解決遞歸編程是一種強大的編程技巧,通過將問題劃分為更小的相同子問題來解決復雜的問題。其中關鍵是要定義好基線條件,確保遞歸能夠最終終止。遞歸調用會反復使用相同的邏輯,直到達到基線條件,最終得到解決方案。這種自我引用的編程方式非常靈活,可以用來解決很多難題。二分查找算法1定義二分查找是一種在有序數(shù)組中查找特定元素的高效算法。2原理通過不斷將搜索范圍折半縮小來查找目標元素。3復雜度時間復雜度僅為O(logn)，非常高效。4應用廣泛用于搜索、分類等領域的優(yōu)化。二分查找算法是一種非常重要的算法思想,它基于將搜索范圍不斷折半的原理,可以在有序數(shù)據(jù)集合中高效地查找目標元素。它的時間復雜度僅為O(logn),在實際應用中廣泛用于搜索、分類等領域的優(yōu)化。掌握好二分查找算法對于后續(xù)的算法學習和編程能力的提升至關重要。排序算法比較排序基于比較兩個元素大小的方式進行排序，常見的有冒泡排序、選擇排序和插入排序等。高效排序利用分治策略的快速排序和歸并排序可以高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。桶排序將元素分類存放在不同的桶中，再對每個桶內部進行排序，適用于某些特殊場景。基數(shù)排序按照數(shù)字的位數(shù)依次進行排序，適用于排序大整數(shù)或者字符串。鏈表操作1創(chuàng)建鏈表定義節(jié)點結構并逐個添加2遍歷鏈表從頭到尾依次訪問每一個節(jié)點3插入節(jié)點根據(jù)位置添加新的節(jié)點4刪除節(jié)點從鏈表中移除指定的節(jié)點鏈表是一種常用的數(shù)據(jù)結構,它由一系列節(jié)點組成,每個節(jié)點都存儲著值和指向下一個節(jié)點的指針。鏈表操作包括創(chuàng)建、遍歷、插入和刪除等基礎功能,能夠靈活地管理數(shù)據(jù)。掌握鏈表操作是解決各種問題的基礎。棧和隊列1棧后進先出（LIFO）數(shù)據(jù)結構2隊列先進先出（FIFO）數(shù)據(jù)結構3通用操作推入、彈出、查看頭部元素棧和隊列是兩種基本的數(shù)據(jù)結構,廣泛應用于計算機程序的設計與實現(xiàn)中。棧是后進先出的數(shù)據(jù)結構,適用于需要跟蹤執(zhí)行順序的場景,如函數(shù)調用、表達式求值等。隊列則是先進先出的數(shù)據(jù)結構,適用于需要處理先到先服務的場景,如任務調度、消息隊列等。這兩種數(shù)據(jù)結構提供了基本的壓入、彈出、查看頭部元素等操作。哈希表快速查找哈希表使用散列函數(shù)將鍵映射到數(shù)組下標,可以在常數(shù)時間內高效查找、插入和刪除元素。碰撞處理為了解決散列函數(shù)產生的鍵沖突,哈希表會使用鏈地址法或開地址法等碰撞處理技術?？臻g換時間哈希表以較大的空間來換取時間效率的提升,在高頻查找的場景中表現(xiàn)優(yōu)異。應用廣泛哈希表廣泛應用于緩存、數(shù)據(jù)庫索引、密碼存儲等場景,是解決很多算法問題的有力工具。圖論相關算法1圖的遍歷廣度優(yōu)先搜索（BFS）和深度優(yōu)先搜索（DFS）是解決圖論問題的基礎算法。它們可以用于尋找最短路徑、連通性分析等。2最短路徑算法Dijkstra算法和Bellman-Ford算法可以用來計算兩點之間的最短距離。前者適用于非負權圖，后者適用于含負權邊的圖。3最小生成樹Kruskal算法和Prim算法可以高效地求解最小生成樹問題，用于連接圖中所有節(jié)點的最小權重邊集合。4拓撲排序拓撲排序可以將有向無環(huán)圖（DAG）中的節(jié)點按照依賴關系排序，常用于任務調度、課程安排等領域。動態(tài)規(guī)劃基礎什么是動態(tài)規(guī)劃？動態(tài)規(guī)劃是一種基于分治法的高效算法技術，通過將復雜問題拆分為更小的子問題來解決。它利用子問題的重復性，避免重復計算，提高了算法效率。動態(tài)規(guī)劃的特點最優(yōu)子結構重復性子問題自下而上的遞推求解動態(tài)規(guī)劃的應用動態(tài)規(guī)劃在解決各種最優(yōu)化問題中有廣泛應用，如最短路徑問題、背包問題、編輯距離問題等。它是一種非常強大且通用的算法技術。解決動態(tài)規(guī)劃問題明確問題的特點和要求找出最優(yōu)子結構和重復性子問題設計遞推公式并自底向上求解根據(jù)計算結果得出最終解貪心算法應用最小生成樹貪心算法可以用于構建最小生成樹,通過選擇最小邊權來連接各個節(jié)點,得到整體成本最低的樹形結構。任務調度貪心算法可以應用于任務調度問題,通過選擇當前最優(yōu)的任務完成,最終得到整體最優(yōu)的調度方案?；顒舆x擇貪心算法可以高效地解決活動選擇問題,選擇不沖突的活動組合,使得總收益最大化。分治算法實戰(zhàn)1遞歸拆分將問題遞歸地分解為更小的子問題,直到可以直接解決。2合并結果將子問題的解決方案合并起來,得到整個問題的解決方案。3效率提升分治算法可以顯著提高時間復雜度,適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)?；厮菟惴记伤悸贩治龌厮菟惴ㄍǔＰ枰确治鰡栴}的性質,確定問題的解空間狀態(tài)以及求解方式。決策樹構建建立一個決策樹模型,通過深度優(yōu)先搜索來探索所有可能的解決方案?；厮菖c剪枝在搜索過程中,通過回溯和剪枝操作來去掉不符合要求的解決方案分支。優(yōu)化與改進針對不同問題的特點,可以嘗試優(yōu)化回溯算法的效率,提高運行速度。雙指針技巧對撞指針通過移動兩個指針的方式來解決問題，比如找出數(shù)組中兩數(shù)之和等?？炻羔樛ㄟ^設置快慢兩個指針來解決問題，比如找出鏈表中的環(huán)等?；瑒哟翱谑褂脙蓚€指針定義一個窗口范圍，通過移動窗口來解決問題，比如找出字符串中的最長無重復子串。倒序指針從后往前移動指針來解決問題，比如翻轉鏈表等?；瑒哟翱趹枚x滑動窗口是一種用于處理連續(xù)數(shù)據(jù)的算法技巧。通過維護一個固定大小的窗口,來有效地解決一些涉及到子數(shù)組或子序列的問題。應用場景滑動窗口常被用于解決字符串處理、數(shù)組查找、數(shù)據(jù)分析等問題,如尋找最長無重復子串、查找連續(xù)子數(shù)組的最大和、統(tǒng)計數(shù)據(jù)流的滑動平均值等。實現(xiàn)技巧滑動窗口的核心在于維護窗口內的狀態(tài),通過不斷調整左右指針來更新窗口,同時更新所需的統(tǒng)計量。這種方法可以高效地處理大量的輸入數(shù)據(jù)。典型問題leetcode上有很多經典的滑動窗口問題,如"無重復字符的最長子串"、"最小覆蓋子串"、"滑動窗口最大值"等。通過掌握滑動窗口的基本思路,可以很好地解決這些問題。位運算優(yōu)化掌握位運算技巧利用位運算可以進行快速的數(shù)學計算,提高代碼效率。如異或運算、移位運算等。實現(xiàn)簡單數(shù)學運算使用位運算可以快速實現(xiàn)加法、減法、乘法等基本數(shù)學運算,降低計算開銷。處理二進制數(shù)據(jù)位運算擅長處理二進制數(shù)據(jù),可用于數(shù)據(jù)壓縮、加密解密、圖像處理等場景。優(yōu)化代碼性能合理使用位運算可以極大提升代碼效率,是算法優(yōu)化的重要手段之一。數(shù)學問題解決數(shù)學基礎??熟練掌握代數(shù)、幾何、概率等數(shù)學基礎知識，為解決復雜數(shù)學問題奠定基礎。問題分解??將復雜的數(shù)學問題拆解為多個更小、更易解決的子問題，有助于找到最優(yōu)解。數(shù)據(jù)分析??運用數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘等技術分析數(shù)學問題中的數(shù)據(jù)信息，找到關鍵規(guī)律。算法設計??根據(jù)問題特點設計高效的數(shù)學算法，并用編程實現(xiàn)，提高問題解決效率。字符串處理技巧模式匹配利用正則表達式可以快速匹配和操作復雜的字符串模式,是字符串處理中的重要技巧。字符串分割通過靈活使用分割函數(shù),可以將字符串切分為多個子串,方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。字符串替換利用替換函數(shù)可以快速修改字符串中的指定內容,是日常開發(fā)中常用的技巧。二叉樹的遍歷與應用前序遍歷首先訪問根節(jié)點，然后遞歸訪問左子樹和右子樹。用于構建表達式樹。中序遍歷先訪問左子樹，然后訪問根節(jié)點，最后訪問右子樹。用于輸出排序后的數(shù)據(jù)序列。后序遍歷先訪問左子樹和右子樹，最后訪問根節(jié)點。用于計算表達式的值或釋放節(jié)點占用的資源。層序遍歷按照樹的層級順序訪問節(jié)點，逐層從左到右。常用于圖的廣度優(yōu)先搜索。并查集數(shù)據(jù)結構集合劃分并查集用于對一組元素進行劃分，將屬于同一個集合的元素進行標記。集合合并并查集提供了快速合并兩個集合的操作，將兩個集合中的元素歸為一組。集合查找并查集可以快速判斷兩個元素是否屬于同一個集合，查找元素所屬集合。性能優(yōu)化通過路徑壓縮和按秩合并等技巧，并查集能達到近乎常數(shù)時間的查找和合并效率。