算法基础
算法基础是所有技术岗位面试的核心内容，无论是算法工程师、后端开发、前端开发还是数据分析师，都需要掌握扎实的算法基础。
📚 内容导航
🔢 数据结构
🧠 算法思想
📊 复杂度分析
- 时间复杂度分析
- 空间复杂度分析
- 算法优化策略
🎯 学习重点
数据结构重点
- 数组操作：双指针、滑动窗口、前缀和
- 链表操作：反转、合并、环检测
- 树的遍历：前序、中序、后序、层序
- 图的表示：邻接表、邻接矩阵
算法思想重点
- 排序算法：快排、归并、堆排序的原理和实现
- 搜索策略：DFS、BFS的应用场景
- 动态规划：状态定义、状态转移方程
- 贪心策略：贪心选择性质、最优子结构
💡 面试准备建议
- 理论基础：深入理解各种数据结构和算法的原理
- 代码实现：熟练掌握常用算法的代码实现
- 复杂度分析：能够准确分析算法的时间和空间复杂度
- 实际应用：了解算法在实际项目中的应用场景
- 刷题练习：通过LeetCode等平台进行大量练习
🔗 学习路径
初学者路径： 数据结构基础 → 排序搜索 → 动态规划 → 图论算法
进阶路径： 复杂度优化 → 高级数据结构 → 算法设计 → 系统设计
💡 提示：算法基础需要大量练习才能熟练掌握，建议每天坚持刷题，并总结常见的解题模式。