本文用于在算法学习过程中，总结相关算法套路以及算法编写经验，以备查阅。 算法复杂度及其分析算法复杂度表示方法： $O$：表示算法的渐进上界 $\Omega$：表示算法的渐进下界 $\Theta$：表示算法的渐进紧确界 递归算法复杂度分析： 递归树方法：节点的总个数就是这个算法的时间复杂度 代入检测法：猜测时间复杂度，然后代入看是否满足题意，最后归纳总结 差分方程法：首先计算出对应的齐次方程解，然后代入初始值求解常数项目 主方法：令 $a \ge 1, b > 1$ 是常数，$f(n)$​ 是一个函数，T(n) 是非负整数上的递推式： $$ T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n) $$ T(n) 有以下方法紧确界： 如果存在 $\epsilon > 0$，使得 $f(n) = O(n^{log_ba - \epsilon})$，则 $T(n) = \Theta(n^{log_ba})$ 如果 $f(n) = O(n^{log_ba})$，则 $T(n) = \Th ...

本文用于记录在算法题目中使用的技巧或者方法，以备查阅。 链表问题 使用双指针可以解决找固定位置相关问题，环形链表问题，相交链表问题，旋转链表问题 尝试设置 dummyHead 节点，用于处理特殊情况 只知道要删除的节点，实现该节点的删除 头插法和尾插法的不同点，可以使用头插法实现链表的反转，也可以直接使用迭代方法 链表反转问题：全部反转（迭代，递归，头插法），部分反转（递归，迭代），k 个一组翻转（递归，迭代） 合并链表问题：合并两个链表，合并 k 个链表 判断回文链表：使用额外数据结构，反转后半部分的链表再进行比较，使用后序遍历来比较（链表只存在前序和后序） 二叉树问题 二叉树遍历分为 BFS（层次遍历），DFS（前序，中序，后序遍历） 在解决二叉树的问题过程中，通常和其递归遍历框架存在关系，而在编写递归算法中，最关键的是要明确函数的定义是什么，然后使用这个递归推到最终结果，而不要跳入到递归的细节中去 递归解决二叉树问题：左右翻转二叉树，二叉树展开为链表（先序），填充每个节点的下一个右侧节点指针（注意不同父节点下的关系），将数组构建为最大二叉树，二叉树最大深度，判断 ...