数据结构和算法 | 18套

介绍

数据结构和算法是程序员必备的基础知识，它们是计算机科学中最重要的基础理论之一。数据结构是一种用来存储和组织数据的方式，而算法是一种用来解决问题的方法和思想。

本套数据结构和算法共包含18个大题，涵盖了常见的数据结构和算法，如链表、栈、队列、堆、树、图、排序、查找、动态规划等。这些题目都是经典问题，旨在让程序员更加深入地了解数据结构和算法，并培养优秀的编程习惯和思维能力。

题目列表

1. 链表反转
2. 两数之和
3. 最长公共前缀
4. 盛最多水的容器
5. 三数之和
6. 爬楼梯
7. 括号生成
8. 有效的括号
9. 合并两个有序数组
10. 合并K个升序链表
11. 二叉树的最大深度
12. 对称二叉树
13. 二叉树的最小深度
14. 二叉树的前序遍历
15. 二叉树的中序遍历
16. 二叉树的后序遍历
17. 排序算法
18. 动态规划

代码片段

链表反转

寻找反转链表的递归式，反转后的头结点为哪个，如何连接下一个结点：

def reverseList(head):
    if not head or not head.next:
        return head
    p = reverseList(head.next)
    head.next.next = head
    head.next = None
    return p

两数之和

利用 Hash 表，遍历每个数，判断数的互补数是否已经出现：

def twoSum(nums, target):
    d = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if target - num in d:
            return [d[target - num], i]
        d[num] = i

排序算法

插入排序的实现，从第二个元素开始向前插入，找到当前元素合适的位置，插入后继续。

def insertSort(nums):
    for i in range(1, len(nums)):
        j = i - 1
        while j >= 0 and nums[j+1] < nums[j]:
            nums[j+1], nums[j] = nums[j], nums[j+1]
            j -= 1
    return nums

动态规划

使用动态规划解决爬楼梯问题，到达第 n 级台阶的方式总和等于到达第 n-1 台阶的方式总和加上到达第 n-2 台阶的方式总和：

def climbStairs(n):
    if n == 1:
        return 1
    if n == 2:
        return 2
    dp = [0] * n
    dp[0], dp[1] = 1, 2
    for i in range(2, n):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
    return dp[-1]

以上就是本套数据结构和算法的介绍和部分代码实现，更多详细内容请参见实际使用中的讲解。