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算法与数据结构

这是 一份 算法和数据结构 和 面试题目（附解答）的集合。 该仓库包含了我对常见算法的解答和用 Java实现的数据结构。 创建该仓库用于学习更多的算法，并持续添加问题和解答。 到目前为止，已经包含了 算法和数据结构 和 超过250个问题和答案。

简述

根据困难程度将问题分为三个等级：

  1. 简单问题 -- 答案
  2. 中等问题 -- 答案
  3. 困难问题 -- 答案

问题

数组

  1. Rotate Array：旋转数组
  2. Contains Duplicate：包含重复值
  3. Find Peak Element：寻找最大值
  4. Maximum Subarray：最大子数列（子串和）
  5. Kth Largest Element in an Array：数组中的第K大元素
  6. Find All Duplicates in an Array：寻找数组中的全部重复元素
  7. Longest Increasing Subsequence：最长递增子序列
  8. Rotate Image, matrix：旋转图像，矩阵
  9. Shuffle an Array：数组洗牌
  10. Find Min in Rotated Array：寻找旋转排序数组中的最小值
  11. Search in Rotated Array：在旋转数组中查找

链表

  1. Singly Linked List Implementation： 单向链表实现
  2. Doubly Linked List Implementation：双向链表实现
  3. Delete Node in a Linked List：删除链表节点
  4. Palindrome Linked List：回文链表
  5. Reverse Linked List：反转链表
  6. Intersection of Two Linked Lists：两链表的交叉点
  7. Linked List Cycle：带环链表
  8. Remove Nth Node From End of List：删除链表中倒数第n个节点
  9. Merge Sort List：合并有序链表
  10. Find Linked List Cycle：寻找带环链表
  11. Merge k Sorted Lists： 合并k个排序链表
    And many other Linked list problems：其余有关链表的题目

二叉树

  1. Binary Tree Level Order Traversal：二叉树的层次遍历
  2. Sum of Left Leaves：左叶子节点的和
  3. Invert Binary Tree：反转二叉树
  4. Binary Search Tree Iterator：二叉搜索树迭代器
  5. Binary Tree Postorder Traversal：二叉树后续遍历
  6. Binary Tree Preorder Traversal：二叉树前序遍历
  7. Flatten Binary Tree to Linked List：二叉树转换成链表
  8. Symmetric Tree：对称树
  9. Binary Tree Inorder Traversal：二叉树中序遍历
  10. Same Tree：相同树
  11. Maximum Depth of Binary Tree：二叉树的最大深度
  12. Balanced Binary Tree：平衡二叉树
  13. Minimum Depth of Binary Tree：二叉树的最小深度
  14. Sorted List to Balanced Binary Search Tree：有序链表转换平衡二叉查找树
  15. Validate Binary Search Tree：验证二叉搜索树
  16. Sorted Array to Balanced BST ：有序数组转换二叉查找树
  17. Kth Smallest Element in a BST：二叉搜索树的第k小元素
  18. Binary Tree Zigzag Level Order Traversal：二叉树的锯齿形层次遍历
  19. Delete Node in a BST：删除二叉查找树的节点
  20. Lowest Common Ancestor of BST：二叉查找树最近公共祖先
  21. Binary Tree Left Side View：二叉树的左侧视图
  22. Binary Tree Right Side View：二叉树的右侧视图
  23. Mode in BST：二叉查找树的模式
  24. Most Frequent Subtree Sum：最常出现的子树和
  25. Find Largest Element in Each Row：寻找每行的最大元素
  26. Serialize and Deserialize BT：二叉树的序列化和反序列化
    And many other tree problems：其余有关树的问题

数学

  1. Integer Break：整数分解
  2. Reverse Bits：反转位
  3. Palindrome Number：回文数
  4. Math.pow：幂
  5. Jug and Water Problem：水罐问题
  6. Sieve of Eratosthenes：埃拉托斯特尼筛法
  7. Fermat's primality：费马素数
  8. Evaluate Reverse Polish Notation：计算逆波兰波表达式

栈和队列

  1. Min Stack：最小栈
  2. Min Queue：最小队列
  3. Implement Stack Using Queue：用队列实现栈
  4. Implement Queue Using Stack：用栈实现队列
  5. Sort Stack：有序栈

动态规划问题

  1. Fibonacci Numbers：斐波那契数列
  2. Word Break：单词分割
  3. Subset Sum：子集和问题
  4. 0/1 Knapsack Problem：0/1背包问题
  5. Shortest Palindrome (KMP)：最短回文串
  6. Minimum Square Sum：最小平方和
  7. Maximum weight transformation of a String：字符串的最大重量转换
  8. Coin Change：硬币找零

混合问题

  1. Union Find：并查集
  2. Permutations：排列组合
  3. Subsets：子集问题

算法

排序和查找

  1. Bubble Sort：冒泡排序
  2. Insertion Sort：插入排序
  3. Selection Sort：选择排序
  4. Counting Sort：计数排序
  5. Binary Search , Lower & Upper Bounds：二分查找，上下界
  6. MergeSort：归并排序
  7. QuickSort：快速排序

图

  1. Breadth First Search (BFS)：广度优先遍历
  2. Depth First Search (DFS)：深度优先遍历
  3. Prim's Minimum Spanning Tree (MST)：最小生成树(Prim's算法)
  4. KrusKal's Minimum Spanning Tree (MST)：最小生成树(KrusKal's算法)
  5. Topological Sorting：拓扑排序
  6. Shortest Path Dijsktra：Dijsktra最短路径
  7. Shortest Path Bellman-Ford：Bellman-Ford最短路径
  8. A* Heuristic Path Finding：启发式搜索A*算法
  9. Is Graph Bipartite：二分图判断
  10. Is Graph Connected：连通图判断
  11. Cycle Detection：周期检测
  12. Undirected Graph Bridge Detection：无向图的桥梁检测

字符串

  1. Rabin Karp Subsequence search：Rabin Karp子序列搜索
  2. Ransom Note：勒索信
  3. Reverse String：反转字符串
  4. Longest Common Prefix：最长公共前缀
  5. Is Anagram：回文字符串
  6. Needle and Haystack：针和草堆
  7. Word Break：单词分割
  8. Meta Strings：元字符串

数据结构

树

  1. Binary Search Tree (recursive)：二叉查找树(递归)
  2. Binary Search Tree (iterative)：二叉查找树(迭代)
  3. AVL Tree：平衡二叉查找树(BBST)
  4. Trie (Prefix tree)：字典树、前缀树（Prefix Tree）、单词查找树 或 键树
  5. Hashed Array Tree：散列数组树
  6. LRU Cache：最近最少使用缓存

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