当前位置:首页 > 算法 > labuladongpdf电子书
《labuladong的算法小抄》电子书封面

labuladong的算法小抄

  • 发布时间:2021年03月19日 20:03:16
  • 作者:付东来
  • 大小:96 MB
  • 类别:labuladong电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:9.2

labuladong的算法小抄 PDF 超清版

    labuladong的算法小抄》是一本关于labuladong相关的电子书资源,介绍了关于labuladong、算法方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小96 MB,付东来编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等综合评分为:8.5分,一起来看下具体内容。

    Tags:算法 labuladong 

    内容介绍

    本书专攻算法刷题,训练算法思维,应对算法笔试。注重用套路和框架思维解决问题,以不变应万变。第1章列举几个*常见的算法类型以及对应的解题框架思路,包括动态规划、回溯、广度优先搜索及双指针、滑动窗口等算法技巧。第2章用动态规划的通用思路框架解决十几道经典的动态规划问题,例如,正则表达式、背包问题,同时还介绍了如何写状态转移方程,如何进行状态压缩等技巧。第3章介绍了数据结构相关的算法,例如,二叉树相关的题目解法,也包括LRU、LFU这种面试常考的算法原理。第4章介绍回溯算法、广度优先算法等核心套路在算法题中的运用,巩固对算法框架的理解。第5章讲解了一些高频题目,每道题目可能会结合多种算法思路,也可能有多种解法,读完这一章,你就可以独自遨游题海啦。

    推荐理由

    在你还没有拿得出手的实战项目证明自己能力时,面试官只能拿算法题评估你。力扣算法题因被BAT、*、美团、字节跳动、滴滴、拼dd、微软、亚马逊、Google、Facebook等一线科技公司选作面试题而名声大噪,不论你是想拿下大厂Offer,还是想在技术道路上走得更远,刷算法题,尤其是刷力扣算法题,无疑是一个高效率的选择。

    简单地会解某一道算法题并不意味着什么,因为很少有人能刷完力扣的上千道题,算法小抄把算法题分门别类汇总,提炼出各类题的解题框架,从而以不变应万变。

    《漫画算法》作者@程序员小灰、@stormzhang等KOL力荐。

    用喜闻乐见的语言讲述算法,书中配有几百幅有趣的算法图示,并送上部分动画演示。

    目录

    • 第1章 核心套路篇 / 21
    • 1.1 学习算法和刷题的框架思维 / 21
    • 1.1.1 数据结构的存储方式 / 21
    • 1.1.2 数据结构的基本操作 / 23
    • 1.1.3 算法刷题指南 / 25
    • 1.1.4 最后总结 / 30
    • 1.2 动态规划解题套路框架 / 31
    • 1.2.1 斐波那契数列 / 32
    • 1.2.2 凑零钱问题 / 37
    • 1.2.3 最后总结 / 42
    • 1.3 回溯算法解题套路框架 / 43
    • 1.3.1 全排列问题 / 43
    • 1.3.2 N 皇后问题 / 48
    • 1.3.3 最后总结 / 51
    • 1.4 BFS 算法套路框架 / 53
    • 1.4.1 算法框架 / 53
    • 1.4.2 二叉树的最小高度 / 54
    • 1.4.3 解开密码锁的最少次数 / 56
    • 1.5 双指针技巧套路框架 / 64
    • 1.5.1 快、慢指针的常用算法 / 64
    • 1.5.2 左、右指针的常用算法 / 68
    • 1.6 我写了首诗,保你闭着眼睛都能写出二分搜索算法 / 71
    • 1.6.1 二分搜索框架 / 72
    • 1.6.2 寻找一个数(基本的二分搜索) / 73
    • 1.6.3 寻找左侧边界的二分搜索 / 75
    • 1.6.4 寻找右侧边界的二分搜索 / 79
    • 1.6.5 逻辑统一 / 82
    • 1.7 我写了一个模板,把滑动窗口算法变成了默写题 / 85
    • 1.7.1 最小覆盖子串 / 87
    • 1.7.2 字符串排列 / 91
    • 1.7.3 找所有字母异位词 / 93
    • 1.7.4 最长无重复子串 / 94
    • 第2章 动态规划系列 / 96
    • 2.1 动态规划设计:最长递增子序列 / 96
    • 2.1.1 动态规划解法 / 97
    • 2.1.2 二分搜索解法 / 100
    • 2.2 二维递增子序列:信封嵌套问题 / 104
    • 2.2.1 题目概述 / 104
    • 2.2.2 思路分析 / 105
    • 2.2.3 最后总结 / 107
    • 2.3 最大子数组问题 / 108
    • 2.3.1 思路分析 / 108
    • 2.3.2 最后总结 / 110
    • 2.4 动态规划答疑:最优子结构及dp 遍历方向 / 111
    • 2.4.1 最优子结构详解 / 111
    • 2.4.2 dp 数组的遍历方向 / 113
    • 2.5 经典动态规划:最长公共子序列 / 117
    • 2.6 经典动态规划:编辑距离 / 123
    • 2.6.1 思路分析 / 124
    • 2.6.2 代码详解 / 125
    • 2.6.3 动态规划优化 / 129
    • 2.6.4 扩展延伸 / 131
    • 2.7 子序列问题解题模板:最长回文子序列 / 136
    • 2.7.1 两种思路 / 136
    • 2.7.2 最长回文子序列 / 137
    • 2.7.3 代码实现 / 139
    • 2.8 状态压缩:对动态规划进行降维打击 / 141
    • 2.9 以最小插入次数构造回文串 / 148
    • 2.9.1 思路分析 / 148
    • 2.9.2 状态转移方程 / 149
    • 2.9.3 代码实现 / 152
    • 2.10 动态规划之正则表达式 / 155
    • 2.10.1 思路分析 / 155
    • 2.10.2 动态规划解法 / 157
    • 2.11 不同的定义产生不同的解法 / 162
    • 2.11.1 第一种思路 / 162
    • 2.11.2 第二种思路 / 165
    • 2.11.3 最后总结 / 167
    • 2.12 经典动态规划:高楼扔鸡蛋 / 168
    • 2.12.1 解析题目 / 168
    • 2.12.2 思路分析 / 169
    • 2.12.3 疑难解答 / 172
    • 2.13 经典动态规划:高楼扔鸡蛋(进阶) / 173
    • 2.13.1 二分搜索优化 / 173
    • 2.13.2 重新定义状态转移 / 176
    • 2.13.3 还可以再优化 / 180
    • 2.14 经典动态规划:戳气球问题 / 181
    • 2.14.1 回溯思路 / 181
    • 2.14.2 动态规划思路 / 182
    • 2.14.3 写出代码 / 185
    • 2.15 经典动态规划:0-1 背包问题 / 188
    • 2.16 经典动态规划:子集背包问题 / 192
    • 2.16.1 问题分析 / 192
    • 2.16.2 思路分析 / 193
    • 2.16.3 进行状态压缩 / 194
    • 2.17 经典动态规划:完全背包问题 / 196
    • 2.18 题目千百变,套路不会变 / 200
    • 2.18.1 线性排列情况 / 200
    • 2.18.2 环形排列情况 / 203
    • 2.18.3 树形排列情况 / 205
    • 2.19 动态规划和回溯算法,到底是什么关系 / 207
    • 2.19.1 回溯思路 / 207
    • 2.19.2 消除重叠子问题 / 210
    • 2.19.3 动态规划 / 211
    • 第3章 数据结构系列 / 216
    • 3.1 手把手教你写 LRU 缓存淘汰算法 / 216
    • 3.1.1 LRU 算法描述 / 218
    • 3.1.2 LRU 算法设计 / 219
    • 3.1.3 代码实现 / 220
    • 3.2 层层拆解,带你手写LFU 算法 / 227
    • 3.2.1 算法描述 / 227
    • 3.2.2 思路分析 / 228
    • 3.2.3 代码框架 / 230
    • 3.2.4 LFU 核心逻辑 / 232
    • 3.3 二叉搜索树操作集锦 / 235
    • 3.3.1 判断 BST 的合法性 / 236
    • 3.3.2 在 BST 中查找一个数是否存在 / 238
    • 3.3.3 在 BST 中插入一个数 / 239
    • 3.3.4 在 BST 中删除一个数 / 239
    • 3.4 完全二叉树的节点数为什么那么难算 / 243
    • 3.4.1 思路分析 / 244
    • 3.4.2 复杂度分析 / 245
    • 3.5 用各种遍历框架序列化和反序列化二叉树 / 247
    • 3.5.1 题目描述 / 247
    • 3.5.2 前序遍历解法 / 248
    • 3.5.3 后序遍历解法 / 252
    • 3.5.4 中序遍历解法 / 255
    • 3.5.5 层级遍历解法 / 255
    • 3.6 Git 原理之二叉树最近公共祖先 / 260
    • 3.6.1 二叉树的最近公共祖先 / 261
    • 3.6.2 思路分析 / 263
    • 3.7 特殊数据结构:单调栈 / 266
    • 3.7.1 单调栈解题模板 / 266
    • 3.7.2 题目变形 / 268
    • 3.7.3 如何处理循环数组 / 268
    • 3.8 特殊数据结构:单调队列 / 271
    • 3.8.1 搭建解题框架 / 271
    • 3.8.2 实现单调队列数据结构 / 273
    • 3.8.3 算法复杂度分析 / 276
    • 3.9 如何判断回文链表 / 277
    • 3.9.1 判断回文单链表 / 277
    • 3.9.2 优化空间复杂度 / 280
    • 3.9.3 最后总结 / 282
    • 3.10 秀操作之纯递归反转链表 / 283
    • 3.10.1 递归反转整个链表 / 283
    • 3.10.2 反转链表前N 个节点 / 286
    • 3.10.3 反转链表的一部分 / 287
    • 3.10.4 最后总结 / 288
    • 3.11 秀操作之k 个一组反转链表 / 289
    • 3.11.1 分析问题 / 289
    • 3.11.2 代码实现 / 291
    • 3.11.3 最后总结 / 292
    • 第4章 算法思维系列 / 293
    • 4.1 回溯算法解决子集、组合、排列问题 / 293
    • 4.1.1 子集 / 293
    • 4.1.2 组合 / 297
    • 4.1.3 排列 / 299
    • 4.2 回溯算法最佳实践:解数独 / 301
    • 4.2.1 直观感受 / 301
    • 4.2.2 代码实现 / 301
    • 4.3 回溯算法最佳实践:括号生成 / 306
    • 4.4 BFS 算法暴力破解各种智力题 / 310
    • 4.4.1 题目解析 / 311
    • 4.4.2 思路分析 / 311
    • 4.5 2Sum 问题的核心思想 / 315
    • 4.5.1 2Sum I / 315
    • 4.5.2 2Sum II / 316
    • 4.5.3 最后总结 / 318
    • 4.6 一个函数解决 nSum 问题 / 319
    • 4.6.1 2Sum 问题 / 319
    • 4.6.2 3Sum 问题 / 322
    • 4.6.3 4Sum 问题 / 324
    • 4.6.4 100Sum 问题 / 325
    • 4.7 拆解复杂问题:实现计算器 / 328
    • 4.7.1 字符串转整数 / 328
    • 4.7.2 处理加减法 / 329
    • 4.7.3 处理乘除法 / 331
    • 4.7.4 处理括号 / 333
    • 4.7.5 最后总结 / 336
    • 4.8 摊烧饼也得有点递归思维 / 337
    • 4.8.1 思路分析 / 338
    • 4.8.2 代码实现 / 339
    • 4.9 前缀和技巧解决子数组问题 / 341
    • 4.9.1 什么是前缀和 / 341
    • 4.9.2 优化解法 / 343
    • 4.9.3 最后总结 / 344
    • 4.10 扁平化嵌套列表 / 345
    • 4.10.1 题目描述 / 345
    • 4.10.2 解题思路 / 346
    • 4.10.3 进阶思路 / 349
    • 第5章 高频面试 / 351
    • 5.1 如何高效寻找素数 / 351
    • 5.2 如何高效进行模幂运算 / 355
    • 5.2.1 如何处理数组指数 / 355
    • 5.2.2 如何处理 mod 运算 / 356
    • 5.2.3 如何高效求幂 / 358
    • 5.3 如何运用二分搜索算法 / 360
    • 5.3.1 问题分析 / 360
    • 5.3.2 扩展延伸 / 362
    • 5.4 如何高效解决接雨水问题 / 364
    • 5.4.1 核心思路 / 364
    • 5.4.2 备忘录优化 / 366
    • 5.4.3 双指针解法 / 367
    • 5.5 如何去除有序数组的重复元素 / 371
    • 5.6 如何寻找最长回文子串 / 373
    • 5.6.1 思考 / 373
    • 5.6.2 代码实现 / 374
    • 5.7 如何运用贪心思想玩跳跃游戏 / 376
    • 5.7.1 跳跃游戏 I / 376
    • 5.7.2 跳跃游戏 II / 377
    • 5.8 如何运用贪心算法做时间管理 / 381
    • 5.8.1 问题概述 / 381
    • 5.8.2 贪心解法 / 381
    • 5.8.3 应用举例 / 383
    • 5.9 如何判定括号合法性 / 386
    • 5.9.1 处理一种括号 / 386
    • 5.9.2 处理多种括号 / 387
    • 5.10 如何调度考生的座位 / 389
    • 5.10.1 思路分析 / 390
    • 5.10.2 简化问题 / 391
    • 5.10.3 进阶问题 / 393
    • 5.10.4 最后总结 / 395
    • 5.11 Union-Find 算法详解 / 396
    • 5.11.1 问题介绍 / 396
    • 5.11.2 基本思路 / 397
    • 5.11.3 平衡性优化 / 400
    • 5.11.4 路径压缩 / 402
    • 5.11.5 最后总结 / 405
    • 5.12 Union-Find 算法应用 / 407
    • 5.12.1 DFS 的替代方案 / 407
    • 5.12.2 判定合法等式 / 412

    读书笔记

    Python3实现的回文数判断及罗马数字转整数算法示例

    本文实例讲述了Python3实现的回文数判断及罗马数字转整数算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    回文数

    判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。

    示例 1:
    输入: 121
    输出: true

    示例 2:
    输入: -121
    输出: false
    解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。

    示例 3:
    输入: 10
    输出: false
    解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。

    进阶:你能不将整数转为字符串来解决这个问题吗?

    方法一:将整数转换为字符串,反转字符串,再与原字符串进行比较

    class Solution:
      def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        if x < 0:
          return False #如果x是负数,则肯定不是回文数。
        str_x_r = ''
        str_x = str(x)
        str_x_r += str_x[::-1] #反转字符串,-1表示从右边读取
        if str_x_r == str_x:
          return True
        else:
          return False
    
    

    方法二:将整数反转

    class Solution:
      def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        if x < 0:
          return False
        tmp = x
        rev = 0
        while x != 0:
          pop = x % 10
          x //= 10
          rev = rev*10 + pop
        if tmp == rev:
          return True
        else:
          return False
    
    

    注意:虽然题目中没要求,还是应该考虑一下是否会溢出的问题,参考之前整数反转的问题。

    方法二的改进:将整数的后一半反转,前一半与后一半进行比较,这样就不用考虑是否会溢出。反转的方法与方法二对整数反转是一样的,问题是如何知道反转数字的位数已经达到原数数字的一半?方法是:

    当剩下的数字小于或等于反转的数字时,就意味着已经处理了一半位数的数字。

    比如,1221,经反转得x=12,rnum=12,二者相等;12321,经反转后x=12,rnum=123,反转的数字比剩下的数字多一位,此时说明已经反转了一半加一的位数,比较的时候去掉多余的那一位即可。

    class Solution:
      def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        #如果是负数或 被10整除的非零数,肯定不是回文数
        if x<0 or (x%10 == 0 and x != 0):
          return False
        rnum = 0
        while x > rnum:
          rnum = rnum*10 + x%10
          x //= 10
        return x == rnum or x == rnum//10
    
    

    罗马数字转整数

    罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M。

    字符 数值
    I 1
    V 5
    X 10
    L 50
    C 100
    D 500
    M 1000

    例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。

    通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。同样地,数字 9 表示为 IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况:

    • I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边,来表示 4 和 9。
    • X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边,来表示 40 和 90。
    • C 可以放在 D (500) 和 M (1000) 的左边,来表示 400 和 900。

    给定一个罗马数字,将其转换成整数。输入确保在 1 到 3999 的范围内。

    示例 1:
    输入: “III”
    输出: 3

    示例 2:
    输入: “IV”
    输出: 4

    示例 3:
    输入: “IX”
    输出: 9

    示例 4:
    输入: “LVIII”
    输出: 58
    解释: L = 50, V= 5, III = 3.

    示例 5:
    输入: “MCMXCIV”
    输出: 1994
    解释: M = 1000, CM = 900, XC = 90, IV = 4.

    将七个字符放在字典中,可有效加快查询速度,比使用if条件判断语句快很多。

    class Solution:
      def romanToInt(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        #巧妙利用了字典
        roman_dict = {
          'I':1,
          'V':5,
          'X':10,
          'L':50,
          'C':100,
          'D':500,
          'M':1000,
          }
        result = 0
        for i in range(len(s)):
          if i < len(s)-1 and roman_dict[s[i]] < roman_dict[s[i+1]]:
            result -= roman_dict[s[i]]
          else:
            result += roman_dict[s[i]]
        return result
    
    

    更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    以上就是本次介绍的labuladong电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

    上一篇:Python股票量化交易从入门到实践

    下一篇:代码整洁之道(2020)

    查看更多
    下载地址:百度网盘下载
    labuladong 相关电子书
    深度学习轻松学:核心算法与视觉实践
    深度学习轻松学:核心算法与视觉实践 PDF 全书扫描版

    《深度学习轻松学:核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时,书中还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外,书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用,从原理层面揭示其思路思想,帮助读者在此领域中夯实技术基础。

    立即下载
    零基础学大数据算法
    零基础学大数据算法 PDF 影印完整版

    本书是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的形式,旨在用通俗的语言、轻松的气氛,帮助读者理解大数据计算领域中的基础算法和思想。

    立即下载
    程序员的算法趣题
    程序员的算法趣题 PDF 中文版 立即下载
    垃圾回收算法手册:自动内存管理的艺术
    垃圾回收算法手册:自动内存管理的艺术 PDF 高清版

    几乎所有的现代编程语言都采用了垃圾回收机制,因此深入了解此方面内容对于所有开发者而言都大有裨益。对于不同垃圾回收器的工作方式,以及当前垃圾回收器所面临的各种问题,这本手

    立即下载
    推荐系统:技术、评估及高效算法
    推荐系统:技术、评估及高效算法 PDF 清晰版 立即下载
    读者心得
    138小时32分钟前回答

    给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由

    基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以使用自己熟悉的编程风格,如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A,该附录详细介绍了Python语……

    102小时51分钟前回答

    python 实现A*算法的示例代码

    A*作为最常用的路径搜索算法,值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释:https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm A *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径(目标)中搜索导致成本最小(行进距离最短,时间最短等)的问题来解决问题。 ),并且在这些路径中,它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权图制定的:从图的特定节点开始,它构造从该节点开始的路径树,一次一步地扩展路径,直到其一个路径在预定目标节点处结束。 在其主循环的每次迭代中,A *需要确定将其部分路径中的哪些扩展为一个或多个更长的路径。它是基于成本……

    码农之家

    陆念薇 提供上传

    资源
    46
    粉丝
    39
    喜欢
    75
    评论
    3

    Copyright 2018-2021 www.xz577.com 码农之家

    版权投诉 / 书籍推广:520161757@qq.com