leetcode双人赛实践：深入理解数据结构与算法

资源摘要信息: "leetcode双人赛-practise:实践" 该文件提供的内容涉及计算机科学与编程的核心知识点，特别是算法和数据结构的练习。它详细列出了各种算法问题以及数据结构操作，适合练习和提高解决问题的能力。 1. 链表：包括单链表和双链表的操作，例如插入、删除、查找等。虚拟节点技巧是链表中常用的一种技巧，用于简化边界条件的处理。慢指针和快指针是链表遍历中的两种不同速度的指针，常用于查找链表的中点、环的检测等。反向递归和迭代是处理链表问题的两种不同方法。 2. 合并：通常指合并两个有序链表，这也是链表操作中的一个常见问题。 3. 二叉树：包括树的遍历（Preorder、Inorder、Postorder），遍历可以是递归或迭代的方式实现。二叉搜索树（BST）是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于左子树所有节点的值，且小于右子树所有节点的值。 4. DFS和BFS：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是遍历或搜索树或图的两种常用算法。网格和路径查找通常在二维数组或图中进行，用于寻找从起点到终点的路径。 5. 拓扑排序：是在有向无环图（DAG）中，将图中的顶点排成线性序列的过程，使得对于任何一条有向边(u, v)，顶点u都在顶点v之前。 6. 双分区：涉及将数据根据一定规则分成两部分，例如快速排序中的分区操作。 7. 图形着色：指给图中的节点分配颜色，使得相邻的节点颜色不同，常见于解决图的染色问题。 8. 排列组合：处理唯一和非唯一元素的排列组合问题，包括计算特定元素的排列数和组合数。 9. 二分查找：一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。 10. 数组和字符串：涉及数组和字符串的遍历、反转、搜索、替换等操作。回文检测是字符串操作中的一个重要问题。 11. 字符串子串、子序列、最大窗口、最小窗口：这些问题涉及字符串处理的各种技巧，包括动态规划在解决这些问题中的应用。 12. 最长递增子数组、子序列：动态规划是解决这类问题的主要算法。 13. 队列和堆栈：是两种基本的数据结构，队列是先进先出（FIFO）的数据结构，而堆栈是后进先出（LIFO）的数据结构。动态规划：这是一种算法设计技巧，通过将问题分解成子问题并存储子问题的解来解决复杂问题。 14. 斐波那契进化解：涉及斐波那契数列，是一种经典的动态规划问题。 15. 背包、零钱问题：是动态规划中用于处理组合问题的典型应用。 16. 购买股票的最佳时机、抢房者：这些问题涉及决策时机选择，通常可以用动态规划来解决。 17. 类型转换和表示：包括对不同数据类型（如long、int、float、double）的操作，以及如何在代码中表示浮点数。 18. 位操作：包括算术位操作和逻辑位操作，是计算机科学的基础操作之一。 19. 字符串搜索：Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法和Rabin-Karp算法是两种高效的字符串搜索算法，分别基于自动机理论和哈希技术。 20. 联合发现：可能是指多种算法和技术的综合应用，例如在树的遍历中使用位运算符|代替逻辑运算符||，可以提高效率。 21. 耐心排序：是一种将多个有序序列合并的排序方法，基于卡牌游戏中“耐心游戏”的排序策略。 22. 杂项：包括各种编程技巧和注意事项，例如在特定情况下优先使用位运算符&代替逻辑运算符&&。 标签“系统开源”暗示这些练习和知识点可以作为开源项目，供开发者社区共同学习和讨论。 压缩包子文件的文件名称列表中的"practise-master"可能指向包含这些练习的代码库的主分支或主目录。开发者可以从这个主分支克隆代码，开始进行实践练习。