第一：複雜度估算和排序算法（上）
1) 時間複雜度和空間複雜度
2）認識對數器
3）冒泡排序
4）選擇排序
5）插入排序
6）如何分析遞歸過程的時間複雜度
7）歸併排序
8）小和問題
第二：複雜度估算和排序算法（下）
1）荷蘭國旗問題
2）隨機快速排序
3）堆結構與堆排序
4）認識排序算法的穩定性
5）認識比較器
6）桶排序
7）計數排序
8）基數排序
9）數組排序後的最大差值問題
10）排序算法在工程中的應用
第三：章棧、隊列、鏈表、數組和矩陣結構
1）棧結構
2）隊列結構
3）鏈表結構
4）數組結構
5）矩陣結構
6）二分搜索的擴展
第四：二叉樹結構
1）二叉樹結構
2）二叉樹的遞歸與非遞歸遍歷
3）打印二叉樹
4）判斷搜索二叉樹
5）判斷完全二叉樹
6）判斷平衡二叉樹
7）摺紙問題
8）二叉樹節點的前驅節點與後繼節點
9）二叉樹的序列化和反序列化
第五：和哈希函數有關的三個結構與並查集
1）哈希函數與哈希表
2）布隆過濾器詳解
3）一致性哈希結構
4）並查集結構與應用（島問題）
第六：章圖算法
1）圖結構的表示方法
2）圖的深度優先遍歷與寬度優先遍歷
3）拓撲排序問題
4）最小生成樹問題
5）單源最短路徑問題
第七：前綴樹、堆結構和貪心算法
1）前綴樹
2）堆結構的擴展與應用
3）介紹貪心算法及其相關題目
4）在面試中如何快速的嘗試出貪心策略
第八：暴力遞歸到動態規劃
1）遞歸
2）動態規劃
3）如何把暴力遞歸套路的變成動態規劃
算法高級：
第一：KMP算法和Manacher算法
1）KMP算法及其擴展面試題目
2）Manacher算法及其擴展面試題目
第二：窗口內最大值的更新結構和單調棧結構
1）窗口內最大值的更新結構
2）單調棧結構
第三：Morris遍歷和sortedMap
1）二叉樹的Morris遍歷
2）跳錶結構
3）AVL樹和紅黑樹結構
【今日頭條、拼多多題目】
分類算法的理解
- 決策樹的原理
- 支持向量機
- 邏輯斯蒂迴歸
聚類算法的理解
- 均值聚類，可選的參數，如果確定聚類個數
- 聚類和分類的異同，舉例說明
特徵選擇算法的理解
集成提升的理解
- xgboost
- gbdt
【面試題目】
- 二叉樹前序遞歸遍歷算法（手寫代碼）
- 二叉樹的前中後遍歷
- 二叉樹的文件存儲，也就是序列化。
- 二叉樹遍歷，描述下層序遍歷。
- 二維數組，每行遞增，每列遞增，任意交換其中的兩數，發現並恢復。
- 二維數組，每行遞增，每列遞增，實現查找。
- 二維數組，每行遞增，每列遞增，求第k大的數。
- 什麼樣的數據結構可以滿足多次插入刪除，取最小數，給出時間複雜度。
- 介紹二叉樹前序遍歷非遞歸遍歷算法（手寫代碼）
- 介紹大頂堆和小頂堆
- 從一組數中找出和為sum的三個數（leetcode）
- 冒泡排序(手寫代碼)
- 寫 find 函數，在目標串中匹配模式串（要考慮中文字符的情況）
- 寫一個二叉樹的非遞歸的後續遍歷
- 寫一個簡單的正則匹配表達式(將文本中的123.4匹配出來)
- 寫個動態規劃，最長公共子序列
- 判斷一個字符串是否為另外一個字符串旋轉之後的字符串
- 前k大的數
- 單鏈表的翻轉
- 去掉連續的重複數字，輸出新數組，例如：1，2，2，2，1，3，5——> 3，5。
- 去除字符串S1中的字符使得最終的字符串S2不包含’ab’和’c’。（Code）
- 合法括號匹配
- 在一個字符串中，找出最長的無重複字符的字串
- 在二叉樹結點結構中加一個指針域，使其指向層次遍歷的下一個結點，特別地，每一層的最後一個結點為空。（Code）
- 堆排序(手寫代碼)
- 堆是怎麼調整的。
- 複雜鏈表的複製
大數據題目
- 100億數字，怎麼統計前100大的？
- 10億個url，每個url大小小於56B，要求去重，內存4G。
- 1KW句子算相似度（還是那套分塊+hash/建索引，但是因為本人不是做這個的，文本處理根本說一片空白，所以就不誤導大家了），之後就是一直圍繞大數據的題目不斷深化。
- Q1：給定一個1T的單詞文件，文件中每一行為一個單詞，單詞無序且有重複，當前有5臺計算機。請問如何統計詞頻？
- Q2：每臺計算機需要計算200G左右的文件，內存無法存放200G內容，那麼如何統計這些文件的詞頻？
- Q3：如何將1T的文件均勻地分配給5臺機器，且每臺機器統計完詞頻生成的文件只需要拼接起來即可（即每臺機器統計的單詞不出現在其他機器中）
- 一個大文件A和一個小文件B，裡面存的是單詞，要求出在文件B中但不在文件A中的單詞。然後大文件A是無法直接存到內存中的。
- 一道題目是如果有一個人註冊一個qq，如何保證這個qq號碼和之前已存在的qq號碼不重複呢？
- 扔硬幣，連續出現兩次正面即結束，問扔的次數期望
- 有100W個集合，每個集合中的word是同義詞，同義詞具有傳遞性， 比如集合1中有word a, 集合2中也有word a, 則集合1，2中所有詞都是同義詞，對這100W個集合進行歸併，同義詞都在一個集合當中。
- 有幾個 G 的文本，每行記錄了訪問 ip 的 log ，如何快速統計 ip 出現次數最高的 10 個 ip，如果只用 linux 指令又該怎麼解決；
- 海量數據的topk問題。
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