LeetCode技术面试必备：LRU缓存与核心算法解析

资源摘要信息:"lru缓存leetcode技术面试笔记涵盖了准备技术面试过程中需要熟悉的知识点，包括数据结构、算法、系统设计以及常见的面试题目。以下详细解析这些关键知识点： 数据结构： 1. 数组(Array)：一种线性表数据结构，存储元素在同一块连续的内存空间，可通过下标快速访问元素。 2. 二叉树(Binary Tree)：一种非线性数据结构，每个节点最多有两个子节点，常用于实现搜索树、堆等复杂数据结构。 3. 哈希表(Hash Table)：一种通过哈希函数把键映射到表中的位置以加快查找速度的数据结构。 4. 队列(Queue)：一种先进先出(FIFO)的数据结构，支持在表尾插入和在表头删除操作。 5. 堆栈(Stack)：一种后进先出(LIFO)的数据结构，支持在表尾进行插入和删除操作。 6. 分布式文件系统：用于网络中分散存储文件，具有高容错、高吞吐量等特点的文件存储系统。 7. 快速排序(Quick Sort)和归并排序(Merge Sort)：都是高效的排序算法，归并排序是稳定排序，快速排序在平均情况下性能更好。 8. 优先队列(Priority Queue)：允许删除最小（或最大）元素的数据结构，通常用于实现堆。 9. 树操作(Tree Operation)：涉及二叉树、堆等树结构的基本操作，如插入、删除、遍历等。 算法： 1. BFS(广度优先搜索)：一种用于遍历或搜索树或图的算法，从根节点开始，逐层向下访问节点。 2. 二分查找(Binary Search)：在有序数组中查找特定元素的高效算法，时间复杂度为O(log n)。 3. 努姆群岛(Numerical Islands)：这可能指的是一种将数字分组的问题，通常涉及图论中的岛屿问题。 4. 单词搜索(Word Search)：一种在二维网格中查找是否存在给定单词的问题，通常使用回溯算法解决。 5. 腐烂的橙子(Orange Rotten)：可能是一个与图论中的最短路径算法相关的问题。 概念： 1. 大O时间/空间复杂度：用来描述算法性能的数学表示方法，表明算法运行时间和所需空间随输入规模变化的趋势。 2. 位操作：指对数据的二进制表示进行的逻辑或算术操作，如与、或、非、异或等。 3. 工厂设计模式(Factory Design Pattern)：一种创建型设计模式，用于封装对象创建的过程，使得创建对象和使用对象分离。 4. 内存管理：操作系统中的功能，负责分配和回收内存资源。 5. 递归(Recursion)：一种算法结构，函数调用自身来解决问题。 6. 面向服务的架构(SOA)：一种软件架构风格，将不同业务功能作为服务提供给其他应用程序。 7. 多线程(Thread Multiprocessing)：在操作系统中，一个进程中可以有多个线程并行执行，以提高程序性能。 8. 分页(Paging)：内存管理的一种技术，将物理内存划分为固定大小的块（页）。 9. 同步(Synchronization)：协调多个线程或进程执行动作的机制，防止竞争条件和数据不一致。 面试准备： 1. Leetcode：一个在线编程平台，提供大量编程题目供用户练习，广泛用于技术面试准备。 2. 热门问题：通常指的是面试中经常出现的问题，如LRU Cache、二分查找、BFS等。 其他： 1. 分布式计算(Distributed Computing)：涉及多个计算节点之间的通信和协同工作，以共同完成任务。 2. 分布式缓存(Distributed Caching)：一种通过网络存储数据副本的技术，用于提高数据访问速度和系统的可扩展性。 3. 负载均衡(Load Balancing)：一种提高系统性能和可用性的技术，通过合理分配请求到多个服务器上以避免单点过载。 4. 地图缩小(Map Shrinking)：可能指的是一种优化技术，减少数据量以提高处理效率。 5. 操作系统(OS)：管理硬件资源并与软件交互的系统软件。 以上是根据资源标题和描述内容整理出的关键知识点，详细说明了技术面试中可能会遇到的各类问题和概念。"