写在前面

• 简单记录一下自己整个算法训练的基础步骤+学习方法
• 主要的数据结构和算法会单开文档来写

Chunk it up 切碎知识点

• 数据结构
  • 一维数据结构
    • 基础：数组 array(string), 链表 linked list
    • 高级：栈 stack, 队列 queue, 双端队列 deque, 集合 set, 映射 map (hash or map), etc
  • 二维数据结构
    • 一维泛化
    • 基础：树 tree，图 graph
    • 高级：二叉搜索树 binary search tree (red-black tree, AVL)，堆 heap, 并查集 disjoint set, 字典树 trie, etc
  • 特殊数据结构
    • 位运算 bitwise, 布隆过滤器 bloom filter
    • LRU Cache
• 算法
  • if-else, switch –> branch
  • for, while loop –> iteration
  • 递归 recursion (divide & conquer 分治, backtrace 回溯)
  • 搜索 search: 深度优先搜索 depth first search, 广度优先搜索 breadth first search, A* (启发式搜索), etc
  • 动态规划 dynamic programing
  • 二分查找 binary search
  • 贪心 greedy
  • 数学 math, 集合 geometry

Deliberate Practicing 刻意练习

• 刻意练习-过遍数 (五遍刷题法)
  • 刷题第一遍
    • 5分钟（5~15 mins）：读题+思考
    • 直接看解法：注意！多解法，比较解乏优劣
    • 有思路，直接写
    • 背诵+默写好的解法
  • 刷题第二遍
    • 马上自己写 –> LeetCode提交
    • 多种解法比较、体会 –> 优化
    • 多种解法自己写一遍，直到通过
  • 刷题第三遍
    • 24h后，再重复做题
    • 不同解法的熟练程度 –> 专项练习
  • 刷题第四遍
    • 过了一周后：反复回来练习相同的题目
    • 不熟练的题目 –> 专项练习
  • 刷题第五遍
    • 面试前二周恢复性训练
• 练习缺陷、弱点地方
  • 中文站 leetcode-cn.com 刷题
  • 国际站 leetcode.com 看discuss-most votes
• 切题
  • Clarification 审题
  • Possible Solutions
    • compare (time/space)
    • optimal (加强)
  • Coding
  • Test cases

Feedback 反馈

• 即时反馈
• 主动型反馈
• 被动型反馈
  • code review

指法

• top tips for vscode

自顶向下的编程方式

• 自顶向下的编程方式

Big O Notation

• O(1): constant Complexity 常数复杂度
• O(log n): Logarithmic Complexity 对数复杂度
• O(n): Linear Complexity 线性时间复杂度
• O(n^2): N square Complexity 平方
• O(n^3): N cube Complexity 立方
• O(2^n): Exponential Growth 指数
• O(n!): Factorial 阶乘
• 

master theorem

• 二分查找
• 二叉树的遍历（每个节点都访问一次，且仅访问一次）
• 二维有序矩阵
• 归并排序 O(nlogn)
•