递归算法与Master公式解析

"算法刷题记录.md" 这篇文档是关于算法学习和面试准备的记录，主要关注点在于算法题目和解题技巧。作者提到了在面试过程中，业务理解和问题解决能力（即技巧）占据了较大的比重，但基础算法知识同样重要。文档中特别强调了几个关键知识点： 1. 面试技巧与经验：笔试部分通常有较高的淘汰率，要求应聘者具备一定的实际经验，且笔试成绩需达到一定标准（例如35/100）。面试则更侧重于技巧和基础算法的理解。 2. 算法题模板：作者提到了几个常见的算法题类型，如子串、子数组和子序列的概念。其中，子串和子数组要求元素连续，而子序列则不一定。 3. Master公式：这是一个用于计算递归算法时间复杂度的公式。公式中的参数`b`表示子过程的样本量，`a`表示子过程的计算次数，`O(N^d)`表示子结果合并的时间复杂度。根据`b`、`a`和`d`的关系，可以确定递归算法的时间复杂度在`O(N^log(b，a))`、`O(N^d*logN)`和`O(N^d)`之间。 4. 对数器与比较器：这部分提供了两个简单的Java方法，一个用于生成随机数组，另一个用于复制数组。此外，还有一个方法用于判断两个数组是否完全相同。这些方法在算法题中常用来处理数据操作和比较。 在准备面试时，掌握这些知识点至关重要。对于递归算法，理解Master公式可以帮助分析时间复杂度，从而优化代码性能。同时，熟悉数组操作和比较技巧对于解决实际问题也非常有帮助。在练习算法题时，应注重基础算法的学习，如单调栈、动态规划和滑动窗口等，因为这些基础算法在面试中经常出现，并且能体现应聘者的算法功底。在实际面试中，除了技术能力，表达清晰、逻辑严密也是展示个人能力的重要方面。