介绍学习刷透近200道数据结构与算法，*加冕“题王”，挤进梦中的字节牛掰！“基本-中级-高级”Java程序员面试集结，看完献出我的膝盖
01 前言学习算法，咱们不需要死记硬背那些冗长复杂的背景知识、底层原理、指令语法……需要做的是领悟算法思想、理解算法对内存空间和性能的影响，以及开动脑筋去寻求解决问题的最佳方案。相比编程领域的其他技术，算法更纯粹，更接近数学，也更具有趣味性。
本文将回顾数据结构与算法的基本知识，学习日常所触碰场景中的一些算法和策略，以及这些算法的原理和他背后的思想，最后会动手写代码，用java里的数据结构来实现这些算法，如何去做？
02 基本概念回顾2.1 什么是数据结构？1）概述数据结构是计算机存放、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的*。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存放效率。
2）划分从关注的维度看，数据结构可以划分为数据的逻辑结构和物理结构，同一逻辑结构可以对应不同的存放结构。逻辑结构反映的是数据元素之间的逻辑关系，逻辑关系是指数据元素之间的前后间以什么形式相互关联，这与他们在计算机中的存放位置无关。逻辑结构*括：*：只是扎堆凑在一起，没有互相之间的关联线性结构：一对一关联，队形树形结构：一对多关联，树形图形结构：多对多关联，网状数据物理结构指的是逻辑结构在计算机存放空间中的存放形式(也称为存放结构)。一般来探讨，一种数据结构的逻辑结构根据需要可以表示成多种存放结构，常用的存放结构有顺序存放、链式存放、索引存放和哈希存放等。顺序存放：用一组地址连续的存放单元依次存放*的各个数据元素，可随机存取，但增删需要大批移动链式存放：不要求连续，每个节点都由数据域和指针域组成，占据额外空间，增删快，查找慢需要遍历索引存放：除建立存放结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。检索快，空间占用大哈希存放：将数据元素的存放位置与关键码之间建立确定对应关系，检索快，存在映射函数碰撞问题
3）程序中经常可以看见的数据结构数组(Array)：连续存放，线性结构，可根据偏移量随机读取，扩容困难栈( Stack)：线性存放，只允许一端操作，先进后出，差不多水桶队列(Queue)：差不多栈，可以双端操作。先进先出，差不多水管链表( LinkedList)：链式存放，装载前后节点的指针，可以是双向的树( Tree)：典型的非线性结构，从唯一的根节点开始，子节点单向执行前驱（父节点）图(Graph)：另一种非线性结构，由节点和关系组成，没有根的概念，互相之间存在关联堆(Heap)：特殊的树，特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，且子树也是堆散列表(Hash)：源自于散列函数，将值做一个函数式映射，映射的输出作为存放的地址
2.2 什么是算法算法指的是基于存放结构下，对数据如何有效的操作，选用什么方式可以更有效的处理数据，提升数据运算效率。数据的运算是定义在数据的逻辑结构上，但运算的具体实现要在存放结构上进行。一般涉及的操作有以下几种：检索：在数据结构里查找满足一定条件的节点。插入：往数据结构中增加新的节点，一般有一点位置上的要求。删除：把指定的结点从数据结构中去掉，本身可能隐含有检索的要求。更新：改变指定节点的一个或多个字段的值，一样隐含检索。排序：把节点里的数据，按某种指定的顺序重新排列，例如递增或递减。
03 数据结构基本3.1 数组 数组对应的英文是array，是有限个相同类型的变量所组成的有序*，数组中的每一个变量被称为元素。数组是最为简单、最为常用的数据结构。
数组的另一个特点，是在内存中顺序存放，因此可以很好地实现逻辑上的顺序表。
内存是由一个个连续的内存单元组成的，每一个内存单元都有自己的地址。在这些内存单元中，有那么一些被其他数据占用了，有那么一些是空闲的。数组中的每一个元素，都存放在小小的内存单元中，并且元素之间紧密排列，既不能打乱元素的存放顺序，也不能跳过某个存放单元进行存放。
3.2 链表链表（linked list）是一种在物理上非连续、非顺序的数据结构，由若干节点（node）所组成。
单向链表的每一个节点又*含两部分，一部分是存放数据的变量data，另一部分是指向下一个节点的指针next。
双向链表比单向链表稍微复杂一些，它的每一个节点除了拥有data和next指针，还拥有指向前置节点的prev指针。
如果说数组在内存中的存放方式是顺序存放，那么链表在内存中的存放方式则是随机存放。
3.3 栈和队列 栈（stack）是一种线性数据结构，它就像一个上图所示的放入乒乓球的圆筒容器，栈中的元素只能先入后出（First In Last Out，简称FILO）。最早进入的元素存放的位置叫作栈底（bottom），最后进入的元素存放的位置叫作栈顶（top）。
栈这种数据结构既可以用数组来实现，也完全可以用链表来实现。
队列（queue）是一种线性数据结构，它的特征和行驶车辆的单行隧道很差不多一样。不同于栈的先入后出，队列中的元素只能先入先出（First In First Out，简称FIFO）。队列的出口端叫作队头（front），队列的入口端叫作队尾（rear）。
3.4 散列表 散列表也叫作哈希表（hash table），这种数据结构提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。只要给出一个Key，就可以高效查找到它所匹配的Value，期间复杂度接近于O(1)。
由于数组的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的Key通过哈希函数获得的下标有可能是相同的。这种情况，就叫作哈希冲突。
解决哈希冲突的方法主要有两种，一种是开放寻址法，一种是链表法。
开放寻址法的原理很简单，当一个Key通过哈希函数获得对应的数组下标已经被占用时，咱们可以“另谋高就”，寻找下一个空档位置。
这就是开放寻址法的基本思路。当然，在接触哈希冲突时，寻址方式有很多种，并不一定只是简单地寻找目前元素的后一个元素，这里只是举一个简单的示例而已。在Java中，ThreadLocal所使用的就是开放寻址法。
下一步，重点讲一下解决哈希冲突的另一种方法——链表法。这种方法被应用在了Java的*类HashMap当中。
HashMap数组的每一个元素不仅是一个Entry对象，还是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到与之冲突的数组位置时，只要插入到对应的链表中即可。
3.5 树树和图就是典型的非线性数据结构，我们第一个步讲一讲树的知识。
树（tree）是n（n≥0）个节点的有限集。当n=0时，称为空树。在任意一个非空树中，有如下特点。
有且仅有一个特定的称为根的节点。当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互不相交的有限集，每一个*本身又是一个树，并称为根的子树。
二叉树
二叉树（binary tree）是树的一种特殊形式。二叉，顾名思义，这种树的每个节点最多有2个儿童节点。注意，这里是最多有2个，也很有可能只有1个，或者没有儿童节点。
二叉树节点的两个儿童节点，一个被称为左儿童（left chi ld），一个被称为右儿童（right chi ld）。这两个儿童节点的顺序是固定的，就像人的左手就是左手，右手就是右手，不能够颠倒或混淆。此外，二叉树还有两种特殊形式，一个叫作满二叉树，另一个叫作完全二叉树。
二叉树存放结构
链式存放结构。数组。
3.6 小结什么是数组？数组是由有限个相同类型的变量所组成的有序*，它的物理存放方式是顺序存放，访问方式是随机访问。利用下标查找数组元素的期间复杂度是O(1)，中间插入、删除数组元素的期间复杂度是O(n)。
什么是链表？链表是一种链式数据结构，由若干节点组成，每个节点*含指向下一节点的指针。链表的物理存放方式是随机存放，访问方式是顺序访问。查找链表节点的期间复杂度是O(n)，中间插入、删除节点的期间复杂度是O(1)。
什么是栈？栈是一种线性逻辑结构，可以用数组实现，也完全可以用链表实现。栈*含入栈和出栈操作，遵循先入后出的原则（FILO）。
什么是队列？队列也是一种线性逻辑结构，可以用数组实现，也完全可以用链表实现。队列*含入队和出队操作，遵循先入先出的原则（FIFO）。
什么是散列表？散列表也叫哈希表，是存放Key-Value映射的*。对于某一个Key，散列表可以在接近O(1)的期间内进行读写操作。散列表通过哈希函数实现Key和数组下标的转换，通过开放寻址法和链表法来解决哈希冲突。
什么是树？树是n个节点的有限集，有且仅有一个特定的称为根的节点。当n>1时，其余节点可分为m个互不相交的有限集，每一个*本身又是一个树，并称为根的子树。
什么是二叉树？二叉树是树的一种特殊形式，每一个节点最多有两个儿童节点。二叉树*含完全二叉树和满二叉树两种特殊形式。
二叉树的遍历方式有几种？根据遍历节点之间的关系，可以分为前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历这4种方式；从更宏观的角度划分，可以划分为深度优先遍历和广度优先遍历两大类。
什么是二叉堆？二叉堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。在最大堆中，任何一个父节点的值，都大于或等于它左、右儿童节点的值。在最小堆中，任何一个父节点的值，都小于或等于它左、右儿童节点的值。
什么是优先队列？优先队列分为最大优先队列和最小优先队列。
在最大优先队列中，无论入队顺序如何，目前最大的元素都会优先出队，这是基于最大堆实现的。
在最小优先队列中，无论入队顺序如何，目前最小的元素都会优先出队，这是基于最小堆实现的。
04 排序算法4.1 冒泡排序冒泡排序的英文是bubble sort，它是一种基本的交换排序。
遵从冒泡排序的思想，咱们要把相邻的元素两两比较，当一个元素大于右侧相邻元素时，交换它们的位置；当一个元素小于或等于右侧相邻元素时，位置不变。
排序过程如下
到此为止，所有元素都是有序的了，这就是冒泡排序的全体思路。冒泡排序是一种稳定排序，值相等的元素并不会打乱原本的顺序。由于该排序算法的每一轮都要遍历所有元素，总共遍历（元素数量-1）轮，所以平均期间复杂度是O(n2)。
4.2 超快排序同冒泡排序一样，超快排序也属于交换排序，通过元素之间的比较和交换位置来达到排序的目的。不同的是，冒泡排序在每一轮中只把1个元素冒泡到数列的一端，而超快排序则在每一轮选择一个基准元素，并让其他比它大的元素移动到数列一边，比它小的元素移动到数列的另一边，从而把数列拆解成两个部分。
在分治法的思想下，原数列在每一轮都被拆分成两部分，每一部分在下一轮又分别被拆分成两部分，直到不可再分为止。每一轮的比较和交换，需要把数组全部元素都遍历一遍，期间复杂度是O(n)。这样的遍历一共需要多少轮呢？假如元素个数是n，那么平均情况下需要logn轮，因此超快排序算法总体的平均期间复杂度是O(nlogn)。
4.3 堆排序堆排序算法的步骤。
把无序数组构建成二叉堆。循环删除堆顶元素，并将该元素移到*最底部，调整堆产*新的堆顶。第1步，把无序数组构建成二叉堆，这一步的期间复杂度是O(n)。第2步，需要进行n-1次循环。每次循环调用一次downAdjust方法，所以第2步的计算规模是 (n-1)×logn ，期间复杂度为O(nlogn)。两个操作教程步骤是并列关系，所以全体的期间复杂度是O(nlogn)。
4.4 计数排序和桶排序
让咱们来看看桶排序的工作原理。桶排序的第1步，就是创建这些桶，并点击确定每一个桶的区间范围。
4.5 小结
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