LeetCode算法

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。通过数学方法分析了算法的时间复杂度和空间复杂度，评估了其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，还能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

这份资料详细介绍了如何解决110道LeetCode算法问题，内容持续更新，覆盖各种题型和技巧，完全基于LeetCode题库。

数据结构及其实现涵盖了多种逻辑结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树等，以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构包括数组的连续存储、链表的动态分配节点，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作定义了插入、删除、查找、更新、遍历等操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法设计探讨了如何将解决问题的步骤形式化为指令序列，以及算法的特性如输入、输出、有穷性、确定性和可行性。算法分类包括排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法。算法分析通过数学方法评估了算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助开发人员理解程序的内部工作原理，编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域，主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。

LeetCode 第 202 题探讨如何判定一个正整数是否为快乐数。快乐数的定义是：将一个正整数的各个位上的数字平方后求和，得到一个新的数字，重复此过程，如果最终能得到 1，则该数为快乐数；如果陷入不包含 1 的循环，则该数不是快乐数。 判定快乐数的关键在于循环判断。算法使用 HashSet 记录出现过的数字，如果在计算过程中，某个数字已经存在于 HashSet 中，则说明出现了循环，该数不是快乐数。

数组- 存储相同类型元素的集合- 访问元素通过索引链表- 存储元素的线性集合- 通过指针连接元素栈- 后进先出（LIFO）- 入栈、出栈操作队列- 先进先出（FIFO）- 入队、出队操作树- 非线性数据结构- 层次结构，有根、子节点哈希表- 键值对集合- 根据键快速查找和插入

数据结构 逻辑结构: 线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法。 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法。 算法分析: 时间复杂度、空间复杂度分析。 学习算法与数据结构有助于理解程序内部原理，编写高效、稳定、易于维护的软件系统。

ACM金牌选手带你精通算法与数据结构，LeetCode高效刷题 深度解析算法与数据结构核心知识点 LeetCode精选题解，清晰易懂，助你轻松解题 提升编程技能，突破算法瓶颈，助力技术进阶

LeetCode刷题战略优化指南

颜色分类Leetcode DS-ML-书籍 该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。以下是推荐的几本书籍： 1. 《统计学习的要素 (ESL)》 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的，但重点在于概念而非数学。书中给出了大量示例，并使用了丰富的彩色图形。对于统计学家和对科学或工业数据挖掘感兴趣的读者来说，本书是一种宝贵的资源。涵盖内容广泛，从监督学习（预测）到无监督学习，主题包括神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，是对这些主题的首次综合处理。 2. 《R中应用统计学习简介》 作者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 本书介绍了统计学习方法，适用于高年级本科生、硕士生和博士生，特别是非数学科学的学生。它还包含了许多R实验室，详细解释了如何在现实生活中实施各种方法，是数据科学家实践的宝贵资源。 3. 《数据科学基础》 作者：Avrim Blum、Joh... 本书提供了数据科学领域的基础知识，为学习者提供系统的思维方式和分析工具。