Golang算法题解与数据结构：leetCode练习与源码分析

资源摘要信息:"LeetCode最大蓄水量-algorithm-go:记录golang数据结构及leetCode刷题算法" 知识点详细说明： 1. 数据结构基础： - 稀疏数组（sparsearray）：用于存储那些数量很少的数组，如用于存储棋盘上未发生变化的格子信息，以节省空间。 - 数组模拟队列（singlequeue）：利用数组结构实现队列的先进先出（FIFO）特性。 - 数组模拟环形队列（circelqueue）：环形队列是队列的一种，主要解决队列中经常出现的“假溢出”问题。 - 单向链表（singlequeue）：一种数据结构，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。 - 双向链表（doublelink）：每个节点不仅有指向下一个节点的指针，还有指向前一个节点的指针。 - 环形链表（circlesinglelink）：链表的最后一个节点的next指针指向链表的第一个节点，形成环形。 - 约瑟夫环（josephu）：一种著名的数学问题，涉及一组人围成一圈，按照指定的步长进行计数，计到的人将被移除圈子。 2. 排序算法： - 冒泡排序（bubblesort）：通过重复遍历待排序的数列，比较每对相邻元素的值，并将值较大的元素交换到后面。 - 选择排序（selectsort）：一种简单直观的排序算法，每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置。 - 插入排序（insertsort）：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 - 快速排序（quicksort）：一种分治策略的排序算法，通过一个轴点将数列分为两部分，一边的元素都比轴点小，另一边的元素都比轴点大，然后递归排序子序列。 - 归并排序（mergeSort）：采用分治法的一个非常典型的应用，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。 3. 高级数据结构： - 栈（stack）：一种运算受限的线性表，只允许在表的一端进行插入和删除运算，遵循后进先出（LIFO）的原则。 - 并查集（minimumEffortPath）：一个数据结构，用于处理一些不交集的合并及查询问题，尤其适用于处理图论中的等价关系问题。 4. LeetCode题目解析： - 三个数的最大乘积（maximumProduct）：给定一个整数数组，找出三个元素，使它们的乘积最大。 - 等价多米诺骨牌对的数量（numEquivDominoPairs）：给出一组多米诺骨牌，计算两两之间等价的骨牌对的数量。 - 寻找数组的中心索引（pivotIndex）：在一个数组中找到一个使得数组中所有元素与其索引乘积之和等于两倍数组中所有元素乘积之和的索引。 - 最小体力消耗路径（minimumEffortPath）：在矩阵中找到一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的最大体力消耗值最小。 - 公平的糖果棒交换（fairCandySwap）：给出一组大小不等的糖果棒，如果两个玩家公平地交换，则他们都能得到彼此数量相等的糖果棒。 - 非递减数列（checkInclusion）：在给定字符串中寻找由另一个给定字符串的所有排列构成的最长连续子串。 - 字符串的排列（checkInclusion）：给定两个字符串 s1 和 s2，编写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。 - 重塑矩阵（matrixReshape）：将一个m x n的二维矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，且保持其原始数据。 - getRow（getRow）：给定一个非负索引k，返回杨辉三角的第k行。 本资源内容涵盖了数据结构的基础知识，常见排序算法的原理和实现，以及对LeetCode中一些典型算法题目的解析。通过学习这些内容，读者可以加深对算法和数据结构的理解，提高解决实际问题的能力。同时，对于准备面试和算法竞赛的IT专业人士而言，这份材料将是一份宝贵的复习资料。