Java余笙
Java余笙

膜拜！字节大神总结的666页大师级算法宝典，分分钟日穿LeetCode

前言

最近知乎上有个比较火的问题：“如何看待阿里 P8 加面 coding 环节，而 P7 却做不出头条算法题？”

其实不管怎么说，算法面试仍是当前最适合公司筛选程序员的方法之一。在字节跳动、华为等公司带动下，无论是求职者还是面试官，都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制。

可能你会觉得算法面试有几个实际工作中用到的，不过是“面试造火箭，工作拧螺丝”罢了，那我想说你并没有认识到算法面试的真正目的。

说简单点，算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人，在一个算法题中，不仅考察你的沟通能力，你的逻辑思维能力，同时也在考察你的代码质量。因此，无论在哪种情况下，都不是单纯刷题背题就能应付的。

其他的先不多说了，直接上干货吧，我们一起跟着字节大佬团灭LeetCode和面试官，感受一下支配算法的乐趣。

目录

由于文档内容过多，共计有666页，因此为了避免影响到大家的阅读体验，在此只以截图展示部分内容，详细完整版的可以点击右方链接：https://shimo.im/docs/QVy8HrQgPYkx9Ddg获取！

必读系列

  • 学习算法和刷题的思路指南
  • 学习数据结构和算法读什么书
  • 动态规划解题套路框架
  • 动态规划答疑篇
  • 回溯算法解题套路框架
  • 二分查找解题套路框架
  • 滑动窗口解题套路框架
  • 双指针技巧总结
  • BFS算法套路框架
  • Linux的进程、线程、文件描述符是什么
  • Git/SQL/正则表达式的在线练习平台

动态规划解题套路框架

动态规划答疑篇

动态规划系列

  • 动态规划设计：最长递增子序列
  • 经典动态规划：0-1 背包问题
  • 经典动态规划：完全背包问题
  • 经典动态规划：子集背包问题
  • 经典动态规划：编辑距离
  • 经典动态规划：高楼扔鸡蛋
  • 经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶）
  • 经典动态规划：最长公共子序列
  • 动态规划之子序列问题解题模板
  • 动态规划之博弈问题
  • 动态规划之正则表达
  • 动态规划之四键键盘
  • 动态规划之KMP字符匹配算法
  • 贪心算法之区间调度问题
  • 团灭 LeetCode 股票买卖问题
  • 团灭 LeetCode 打家劫舍问题

背包问题

高楼扔鸡蛋

数据结构系列

  • 算法学习之路
  • 二叉堆详解实现优先级队列
  • LRU算法详解
  • 二叉搜索树操作集锦
  • 如何计算完全二叉树的节点数
  • 特殊数据结构：单调栈
  • 特殊数据结构：单调队列
  • 设计Twitter
  • 递归反转链表的一部分
  • 队列实现栈|栈实现队列

LRU算法详解

算法思维系列

  • 回溯算法团灭子集、排列、组合问题
  • 回溯算法最佳实践：解数独
  • 回溯算法最佳实践：括号生成
  • 滑动窗口技巧
  • twoSum问题的核心思想
  • 常用的位操作
  • 拆解复杂问题：实现计算器
  • 烧饼排序
  • 前缀和技巧
  • 字符串乘法
  • FloodFill算法详解及应用
  • 区间调度之区间合并问题
  • 区间调度之区间交集问题
  • 信封嵌套问题
  • 几个反直觉的概率问题
  • 洗牌算法
  • 递归详解

递归详解

高频面试系列

  • 如何高效寻找素数
  • 如何高效进行模幂运算
  • 如何运用二分查找算法
  • 如何高效解决接雨水问题
  • 如何去除有序数组的重复元素
  • 如何寻找最长回文子串
  • 如何运用贪心思想玩跳跃游戏
  • 如何k个一组反转链表
  • 如何判定括号合法性
  • 如何寻找缺失的元素
  • 如何同时寻找缺失和重复的元素
  • 如何判断回文链表
  • 如何在无限序列中随机抽取元素
  • 如何调度考生的座位
  • Union-Find算法详解
  • Union-Find算法应用
  • 一行代码就能解决的算法题
  • 二分查找高效判定子序列

用贪心思想玩跳跃游戏

计算机技术

  • 关于 Linux shell 你必须知道的
  • Linux shell 的实用小技巧
  • 一文看懂 session 和 cookie
  • 加密算法的前身今世

一文看懂 session 和 cookie

最后

这份666页的大师级算法宝典应该是我目前看到最好的学习算法的资料了，我想每个程序员都应该备一份，因为国内仅在算法面试上有向北美看齐的趋势，且面试考察范围其实更为全面。

特别是以字节跳动为代表的独角兽和一线大厂，很早就开始有算法面试。而今年阿里P8面试也增加了coding环节，更加说明国内大厂面试有向硅谷公司看齐的趋势。像谷歌的L5到L6（一般对应阿里的P8-P9）面试照样会有算法题，不过占比会少点，北美一众科技公司面软件工程师，一定是有coding环节的，只是占比多少的问题。

作为开发人员，即便不是在一线开发岗位，仍要保持对技术和代码的敏感度。

需要的朋友赶紧转发起来，只有转发+关注后，点击右方链接：https://shimo.im/docs/QVy8HrQgPYkx9Ddg才能获取这份大师级算法宝典哦~~~

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