# 算法简介记录
# 1. 流程
- 由简单到复杂
- 验证一步走一步
- 多打印中间结果
- 先局部后整体
- 没思路时先细分
- 先粗糙后精细
- 变量更名
- 语句合并
- 边界处理
# 2. BigO
一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑，而评定的单位就是用大O符号来说明
| 符号 | 名称 |
|---|---|
| O(1) | 常数（阶，下同） |
| O(log*n) | 迭代 (opens new window)对数 (opens new window) |
| O(log n) | 对数 |
| O[(log n)^c] | 多对数 |
| O(n) | 线性，次线性 |
| O(n log n) | 线性对数 (opens new window)，或对数 (opens new window)线性、拟线性、超线性 |
| O(n^2) | 平方 |
| O(n^c),Integer(c>1) | 多项式，有时叫作“代数”（阶） |
| O(c^n) | 指数，有时叫作“几何”（阶） |
| O(n!) | 阶乘 (opens new window)，有时叫做“组合”（阶） |
# 3. 记录
算法
- 排序算法：快速排序、归并排序、计数排序
- 搜索算法：回溯、递归、剪枝
- 图论：最短路径、最小生成树、网络流建模
- 动态规划：背包问题、最长子序列、计数问题
- 基础技巧：分治、倍增、二分、贪心
数据结构
- 数组与链表：单 / 双向链表、跳舞链
- 栈与队列
- 树与图：最近公共祖先、并查集
- 哈希表
- 堆：大 / 小根堆、可并堆
- 字符串：字典树、后缀树
参考