书: https://pan.baidu.com/s/1untyKaWXt7RJt7udfaVI6A?pwd=44y8
笔记如下：
- 复杂度分析：详解时间/空间复杂度（大O表示法），比较最优/最差/平均时间复杂度。
- 数组与链表：内存结构对比，实现LRU缓存淘汰算法，解决约瑟夫环问题。
- 栈与队列：用栈实现表达式求值，双端队列解决滑动窗口最大值问题。
- 递归思想：剖析递归树，避免重复计算（斐波那契数列的备忘录优化）。
- 排序算法：对比快排（分治）、堆排序（堆结构）与归并排序（稳定性）的适用场景。
- 二分查找：变形问题（查找边界、旋转数组搜索）与“十个二分九个错”的陷阱。
- 跳表（Skip List）：Redis有序集合的实现原理，空间换时间的设计哲学。
- 散列表：哈希冲突解决（开放寻址vs链地址法），工业级HashMap实现要点。
- 二叉树：前/中/后序的非递归遍历，二叉搜索树的增删查操作。
- 堆与优先队列：Top K问题解决方案，定时任务调度中的堆应用。
- 图论基础：DFS/BFS遍历，Dijkstra与A*算法解决最短路径问题。
- 字符串匹配：KMP算法next数组推导，Trie树实现敏感词过滤。
- 贪心算法：霍夫曼编码、区间调度问题中的局部最优选择。
- 分治策略：逆序对统计、最近点对问题的分治解法。
- 回溯法：N皇后、数独求解的剪枝优化技巧。
- 动态规划：0-1背包、编辑距离问题的状态转移方程设计。
- 位运算：布隆过滤器实现、二进制中1的计数技巧（n & (n-1)）。
- 高级数据结构：
- B+树：数据库索引的磁盘友好设计
- LSM树：HBase日志合并存储结构
- 倒排索引：搜索引擎核心原理
- 算法优化思维：空间换时间（哈希）、预处理（前缀和）、双指针（快慢指针）等范式。
- 实战场景：
- Redis：跳表+哈希的混合存储
- Kafka：时间轮定时器算法
- Git：Diff算法的LCS实现