算法基础：数据结构、算法原理与复杂度分析
面试常考数据结构与核心算法原理系统讲解，包含复杂度分析方法论。
算法基础是技术面试的基石。无论面试哪家公司，对数据结构和算法的扎实理解都是必备能力。本章节系统覆盖面试中最常考的知识点。
数据结构与算法目录
数据结构
| 结构 | 核心特性 | 面试重点 |
|---|---|---|
| 数组 | 连续内存、O(1)随机访问 | 双指针、滑动窗口、前缀和 |
| 链表 | 离散内存、动态扩容 | 反转、合并、环检测 |
| 栈与队列 | LIFO / FIFO | 单调栈、双向队列 |
| 哈希表 | O(1)查找 | 冲突处理、设计实现 |
| 树 | 层级结构 | 遍历、BST、AVL、Trie |
| 图 | 网络结构 | BFS/DFS、最短路径、拓扑排序 |
| 堆 | 完全二叉树 | 优先队列、Top K |
核心算法
| 算法 | 应用场景 | 面试重点 |
|---|---|---|
| 排序 | 数据整理 | 快排、归并、堆排序 |
| 搜索 | 查找元素 | 二分查找、DFS、BFS |
| 递归与分治 | 问题分解 | 递归树、尾递归优化 |
| 动态规划 | 最优子结构 | 状态定义、转移方程 |
| 贪心算法 | 局部最优 | 与 DP 的区别、适用条件 |
| 图论 | 网络结构 | 拓扑排序、最短路径、MST |
| 高级数据结构 | 区间问题 | 线段树、树状数组 |
复杂度分析
时间复杂度
| 复杂度 | 名称 | 典型场景 |
|---|---|---|
| O(1) | 常数时间 | 哈希表查找、数组索引 |
| O(log n) | 对数时间 | 二分查找、平衡树操作 |
| O(n) | 线性时间 | 数组遍历、链表遍历 |
| O(n log n) | 线性对数 | 快排、归并排序 |
| O(n²) | 平方时间 | 冒泡排序、双重循环 |
| O(2ⁿ) | 指数时间 | 递归枚举、子集问题 |
掌握 复杂度分析 的数学推导和实际估算方法。
每个子章节都包含原理讲解、代码实现、复杂度分析和面试真题关联。