算法面试题全攻略：实战知识库梳理

本资源库汇集了一系列实用的算法面试题，覆盖了多个核心领域，旨在帮助面试者提升在技术面试中的竞争力。从基础知识的LeetCode刷题策略（包括基础知识范围）到高级主题如动态规划、图与搜索算法，以及深度学习的基础问题，内容全面且深入。 1. **LeetCode刷题** - 第一篇笔记介绍了如何针对LeetCode平台进行基础算法的训练，这是一次实战型的学习体验，适合准备面试时提升编程能力。 2. **爬楼梯问题** - 第三篇笔记涉及经典的动态规划问题，通过楼梯问题讲解如何运用递推思想来解决这类问题。 3. **数组操作** - 第四篇和第五篇关注数组的操作，如移动零元素至末尾和去除重复元素，这些是基础数据结构操作的考察重点。 4. **树的遍历** - 第六篇笔记详细阐述了前序、中序和后序遍历，这对于理解树和二叉树的数据结构至关重要。 5. **二叉搜索树验证与操作** - 第七和第十四篇涉及验证二叉搜索树的性质和求解二叉搜索树的最近公共祖先，展示了对二叉树复杂度分析的应用。 6. **位运算与二进制相关** - 第八篇笔记介绍了与位运算和二进制相关的算法，这是计算机科学中基础但实用的主题。 7. **复杂问题** - 如颜色分类、荷兰三色旗问题、零钱兑换等，第9至第10篇展示了如何处理更抽象或实际问题的算法设计。 8. **编码和解码** - 第11篇讨论了字符串解码问题，考察对字符编码规则的理解和应用。 9. **组合与排列问题** - 第19篇涉及排列组合和八皇后问题，展示了数学逻辑在算法设计中的运用。 10. **字符串操作** - 第20篇的`strStr`函数演示了在长字符串中寻找子串的高效算法。 11. **回溯算法** - 第21篇提供了回溯算法模板，这是一种解决复杂问题的通用策略。 12. **二叉树与二分法** - 第22和第23篇分别涉及二叉树操作和二分法搜索，是数据结构和查找算法的重要部分。 13. **深度学习基础** - 第24篇专门针对深度学习面试中可能出现的基础问题进行了总结，有助于面试者了解面试官可能的关注点。 14. **动态规划** - 动态规划是面试中的高频主题，第25至26篇提供了模板和示例，涵盖了多阶段决策过程的优化。 15. **链表和数组** - 链表和数组是数据结构的基础，第27至29篇分别探讨了这两种数据结构的操作和搜索算法。 16. **图与搜索** - 最后几篇笔记集中于图论和广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS），是算法面试中不可或缺的一部分。 通过这些丰富的算法笔记，面试者可以系统地复习和掌握常见的算法问题，提高在实际面试中的表现。无论是基础技巧还是高级技巧，都能在这份知识库中找到适用的参考资料。