名不虚传！字节技术官甩出的"保姆级"数据结构与算法笔记太香了

大家都知道选择合适的数据结构将会显著地提升代码的性能。即使是像数组和集合这样相似的两种数据结构，在高负荷的运行环境下也会表现得天差地别。但是就算数据结构确定了，代码的速度也还会受另一重要因素影响，那就是算法。

那么数据结构与算法，到底难吗?说实话，难，因为很抽象，也复杂，再加上我们的思维定式，没有形成系统化的学习与练习，很多人呐，这块都是短板，尤其新手这块，知道这块重要，但是完全摸不着头脑。这些虽然是难啃的点，但是要吃透下面这份字节内部笔记这些都是小问题，这份笔记用浅显易懂的方式介绍了数据结构与算法基础知识，摒弃了传统参考书中复杂的数学公式与理论，很适合期望提高编程水平的程序员。

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第 1 章和第 2 章,解释数据结构和算法是什么,并探索时间复杂度这一判断算法效率的概念。

第 1 章 数据结构为何重要

• 基础数据结构:数组

• 集合:一条规则决定性能

第 2 章 算法为何重要

• 有序数组

• 查找有序数组

• 二分查找

• 二分查找与线性查找

第 3~6 章，以老奶奶都听得懂的方式去揭示大О记法的本质。以及进一步探索大 O 记法，并以实例来演示如何利用它来加快代码运行速度。还会提到各种排序算法，包括冒泡排序、选择排序和插入排序。

第 3 章 大 O 记法

• 大 O:数步数

• 常数时间与线性时间

• 同—算法，不同场景

• 第三种算法

• 对数

• 解释 O(log N)

• 实例

第 4 章 运用大 O 来给代码提速

• 冒泡排序

• 冒泡排序实战

• 冒泡排序的实现

• 冒泡排序的效率

• 二次问题

• 线性解决

第 5 章 用或不用大 O 来优化代码

• 选择排序

• 选择排序实战

• 选择排序的实现

• 选择排序的效率

• 忽略常数

• 大 O 的作用

• 一个实例

第 6 章 乐观地调优

• 插入排序

• 插入排序实战

• 插入排序的实现

• 插入排序的效率

• 平均情况

• 一个实例

第 7、8 章探讨几种数据结构，包括散列表、栈和队列，展示它们对代码速度和可读性的影响，并学会用其解决实际问题。

第 7 章 查找迅速的散列表

• 探索散列表

• 用散列函数来做散列

• 一个好玩又赚钱的同义词典

• 处理冲突

• 找到平衡

• 一个实例

第 8 章 用 t 栈和队列来构造灵巧的代码

• 栈

• 栈实战

• 队列

• 队列实战

• 总结

• 递归

• 用递归代替循环

• 基准情形

• 阅读递归代码

• 计算机眼中的递归

• 递归实战

第 9 章介绍递归，计算机科学中的核心概念。我们会对其进行分解，考察它在某些问题上的利用价值。

第 9 章 递归

• 分区

• 快速排序

• 快速排序的效率

• 最坏情况

• 快速选择

第 10 章运用递归来实现一些飞快的算法，例如快速排序和快速选择，提升大家的算法开发能力。

第 10 章 飞快的递归算法

• 分区

• 快速排序

• 快速排序的效率

• 最坏情况

• 快速选择

第 11~13 章探索基于结点的数据结构，包括链表、二叉树和图，并展示它们在各种应用中的完美表现。

第 11 章 基于结点的数据结构

• 链表

• 实现一个链表

• 读取

• 查找

• 插入

• 删除

• 链表实战

• 双向链表

第 12 章 让—切操作都更快的二叉树

• 二叉树

• 查找

• 插入

• 删除

• 二叉树实战

第 13 章 连接万物的图

• 图

• 广度优先搜索

• 图数据库

• 加权圈

• Dijkstra 算法

第 14 章，介绍空间复杂度。当程序运行环境的内存空间不多，或处理的数据量很大时，理解空间复杂度便显得特别重要。

第 14 章 对付空间限制

• 描述空间复杂度的大 O 记法

• 时间和空间之间的权衡

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