军队文职计算机数据结构与算法考点总结与备考避坑指南

简介军队文职计算机类数据结构与算法知识点总结以Word文档形式呈现面向备考军队文职计算机岗位的考生系统梳理数据结构与算法核心考点帮助快速搭建知识框架。文档覆盖基本概念、线性表、栈与队列、树与二叉树、图、查找与排序七大模块重点讲解逻辑结构与物理结构、顺序存储与链式存储的适用场景以及算法正确性、有穷性、确定性、可行性等特性并对时间复杂度、空间复杂度设计要求作出总结。文中配有顺序表与链表的操作对比、栈和循环队列的进出示意图、二叉树前中后序遍历、图的深度优先与广度优先搜索、常见查找与排序算法等典型示例便于按章节复习和考前速记。压缩包内共1个Word文档大小约661KB内容精炼、结构清晰无需额外配套材料即可直接使用。已有98人学习浏览适合需要系统回顾数据结构与算法知识、强化解题思路的军队文职备考生。1. 军队文职计算机类的数据结构与算法先搞清楚这份总结真正要解决什么问题军队文职计算机类岗位的备考资料很多但数据结构与算法这份知识点总结恰恰是最容易被低估的一类。很多人一打开目录就背定义背到图的遍历就停下来了结果上了考场发现选择题里复杂度算错、链表题边界判断漏了、算法设计题只写得出思路写不完代码。其实这个科目在计算机类岗位考试中权重不低但丢分往往不是因为它难而是复习顺序出了问题——该先掌握的线性表、栈、队列、二叉树、排序还没吃透就去啃偏门算法。这份总结要解决的就是这么一件事把“考什么”翻译成“该学什么”再把“该学什么”翻译成“能落笔写出来的代码”顺带告诉你哪些地方最容易踩坑。适合两类人一类是时间紧、想快速建立考点框架的在职考生另一类是离职备考、需要一份能对着练习的知识提纲的新人。如果你打算按章节把知识点整理成自己的笔记这篇文章也可以当成文档目录的参考骨架。2. 把知识清单变成考点地图线性表、栈、队列怎么选型才不丢分文职计算机类笔试对数据结构的考察不会停在“能说出定义”而是要求你快速判断在什么场景用什么结构、写出核心操作代码。线性表、栈、队列是整套数据结构的地基也是最容易在选择题和大题开头出现的部分。这一章把它们的选型依据、手写模板和考法一次性讲透。2.1 线性表顺序存储与链式存储的取舍以及笔试里的出题角度顺序表和链表是线性表的两种实现方式。选择题最喜欢考“在哪个操作上谁更快”顺序表按位置随机访问是 O(1)链表要 O(n)在顺序表头部插入要移动 n 个元素链表头部插入是 O(1)链表需要额外存储指针域顺序表需要预分配连续空间。备考时不要只背结论要能说清楚为什么——顺序表访问第 i 个元素直接按起始地址加偏移量算链表必须从头节点走 i 步。这类“为什么”才是选择题里拉开差距的地方。从选型角度看顺序表适合“查多改少”的场景比如存一组定长的配置项按索引读链表适合“插入删除频繁”的场景比如实现 LRU 缓存里的条目移动。很多考生会纠结“考试到底选哪个”其实题目不会只有一个正确答案而是问“哪种操作的时间复杂度更低”所以复习重点是把每个操作在两种实现下的代价背熟。对比项顺序存储链式存储存储方式连续内存按位访问节点分散指针连接空间分配预分配可能浪费按需分配额外存指针按位查找O(1)O(n)按值查找O(n)O(n)头部插入删除O(n)需移动元素O(1)改指针即可尾部插入删除O(1)O(1)有尾指针或 O(n)适用场景查多改少、大小基本固定插入删除频繁、大小不确定笔试里真正容易丢分的不是这些结论而是边界。例如“在长度为 n 的顺序表第 i 个位置插入元素需要移动多少个元素”——答案是 n-i1 个假设位置从 1 开始。如果没画过图很容易记反。链表题则常栽在“断链”上修改 next 之前没有保存后继节点。下面这个反转链表模板是高频手写题建议直接抄进你的知识点总结文档。def reverse_list(head): prev None cur head # 逐个把当前节点的 next 指向前驱实现反转 while cur: nxt cur.next # 先保存后继避免断链 cur.next prev # 反转指针 prev cur # 前驱后移 cur nxt # 当前节点后移 return prev # prev 最终指向新链表头逻辑说明这个模板的关键是 nxt 在指针修改前保存如果先执行 cur.next prev链表从第一个节点开始就断了后面的节点全部丢失。循环结束条件用 while cur 而不是 while cur.next否则链表只有一个节点时游标不会移动。返回值 prev 是反转后的新头节点调用方接收时不要再用原来的 head。参数说明head 是头节点引用传入空链表时 while 循环不进入直接返回 None代码天然处理了空表场景。prev 初始化为 None因为原链表的尾节点反转后 next 必须指向空。这套写法还能扩展到“反转区间链表”等变体笔试时先把基础模板写对比追求花哨更重要。除了反转链表的高频考法还有删除指定节点只给节点引用时用值覆盖法、找倒数第 k 个节点快慢指针、判断是否有环快慢指针相遇。建议在文档里把这三个归成“链表三件套”每题配一个手写模板考前快速过一遍。2.2 栈与队列两个看似简单的结构为什么年年考栈和队列在基础结构里最简单但考法最灵活。栈的应用包括括号匹配、表达式求值、函数调用栈、撤销操作队列则常见于缓冲区、滑动窗口、图的 BFS。选择题里有一个高频点出栈序列的合法性判断。比如入栈序列 1,2,3,4出栈序列 4,3,2,1 合法但 4,3,1,2 不合法——因为 2 压在 1 上方1 必须先出。这类题不用背公式用辅助栈模拟一遍就能判断但很多人一紧张就忘了这一步。循环队列是另一道常考题而且是个经典坑判队满时留一个元素位不用把队满条件写成 (rear1)%capacity front这样能避开“塞满时 frontrear 与空队无法区分”的模糊。很多教材会把这个“留一位”的设计写在前面但考试题目未必给提示复习时要把这个前提刻在脑子里。栈与队列的代码题常考“用两个栈模拟队列”和“用两个队列模拟栈”前者更频繁下面给出模板。class MyQueue: def __init__(self): self.in_stack [] # 负责入队 self.out_stack [] # 负责出队仅在出队时倒数据 def push(self, x): # 入队永远入 in_stack self.in_stack.append(x) def pop(self): # 如果 out_stack 为空把 in_stack 全部倒过来 if not self.out_stack: while self.in_stack: self.out_stack.append(self.in_stack.pop()) return self.out_stack.pop() def peek(self): # 先保证 out_stack 有数据再取栈顶 if not self.out_stack: while self.in_stack: self.out_stack.append(self.in_stack.pop()) return self.out_stack[-1] def empty(self): return not self.in_stack and not self.out_stack逻辑说明push 只进 in_stackpop 时如果 out_stack 为空才批量倒数据整体摊还代价是 O(1)。注意 pop 和 peek 都调用了同一个“搬运”逻辑二刷时可以抽成一个 move 方法减少重复。空队列时 pop 会抛异常笔试手写建议在函数开头判空。参数说明x 是入队元素类型不限in_stack 的栈顶是队尾out_stack 的栈顶是队头倒数据后原 in_stack 会被清空。这个模板的易错点是忘记判断 out_stack 是否为空就 pop导致数据顺序错乱。建议把“栈与队列”小节整理成三块特性与应用、手写模板、判断题口诀后进先出/先进先出、循环队列判空判满条件。这三块覆盖了选择题和大题的大部分考法。2.3 经典例题演示与代码模板最小栈与括号匹配把前两个小节的经验落到具体题目上。最小栈要求在 O(1) 时间获取栈内最小值常见做法是维持一个辅助栈栈顶永远保存“从栈底到当前栈顶的最小值”。这道题既考栈结构又考空间换时间的思路是计算机类岗位题库里的常客。class MinStack: def __init__(self): self.data [] # 普通栈 self.minv [] # 辅助栈栈顶是当前最小值 def push(self, val): self.data.append(val) # 注意等于 sign 时也要压入避免重复最小值丢失 if not self.minv or val self.minv[-1]: self.minv.append(val) def pop(self): if self.data: if self.data[-1] self.minv[-1]: self.minv.pop() self.data.pop() def top(self): return self.data[-1] def get_min(self): return self.minv[-1]逻辑说明关键在 push 和 pop 时同步维护 minv。用 val self.minv[-1] 而不是 因为存在重复最小值时pop 一个元素可能导致真正的“次小值”被错误删除。pop 里先比较两个栈顶是否相等相等才弹 minv保证辅助栈与主栈状态一致。参数说明val 是每次压入的整数辅助栈最坏情况下与主栈同长空间复杂度 O(n)但逻辑简单、不容易写边界 bug。如果面试要求 O(1) 空间可以用“栈内存差值”的技巧但笔试优先写辅助栈版本。括号匹配则是用栈逐个处理左括号入栈、右括号与栈顶配对出现不匹配立即返回 False最后栈为空才是合法字符串。这两题覆盖了“栈的应用”和“O(1) 查询”两种常见考法建议放进知识点总结的“必背模板”区。3. 树与图遍历、搜索和最短路径的高频考点拆解树与图是数据结构里知识点最密集的部分也是很多考生复习时最容易半途而废的地方。这一章先解决二叉树的遍历写法再把图的存储选型和搜索算法讲清楚最后给出最短路径与最小生成树的适用边界。3.1 二叉树遍历递归与迭代的写法转换二叉树的递归遍历几乎背下来就有分但大题里常要求“不用递归”考察显式栈的模拟。前序和中序的迭代模板很相似中序是“一路向左弹出时访问再转向右子树”前序则是在入栈时就访问节点。层序遍历用队列每层需要先取当前队列长度再按层处理避免把下一层的节点混进当前层。选择题里还常考“根据前序中序还原二叉树”原理是前序第一个节点是根中序里该节点左边是左子树、右边是右子树递归切分即可。def inorder(root): result [] stack [] cur root while cur or stack: # 尽量向左走把路径上的节点都压栈 while cur: stack.append(cur) cur cur.left # 弹出栈顶访问然后转向右子树 cur stack.pop() result.append(cur.val) cur cur.right return result逻辑说明外层 while 条件“cur or stack”很关键根节点不为空或栈非空都要继续内层 while 是“左边走到底”保证弹出顺序满足左→根→右。参数说明root 是树根节点引用val 是节点值空树时 cur 为 None、stack 为空直接返回空列表。改成前序只需要调整访问时机入栈时马上把 val 加入 result。层序则用 deque 存储每层节点每次循环先取当前层长度再遍历。递归版和迭代版建议并排抄在同一页笔记里对比差异考前手写一遍迭代版能有效避免考场卡壳。树的另一个高频考点是平衡二叉树和二叉搜索树的性质中序遍历二叉搜索树得到有序序列判断平衡时左右子树高度差绝对值不超过 1。这些结论不难但选择题常把它们和“完全二叉树用数组存储时父子下标关系”混在一起考。数组存储那部分记住两个公式左孩子下标 2i1右孩子下标 2i2从 0 开始父节点下标 (i-1)//2就能在图上推出来。3.2 图的存储与搜索邻接矩阵、邻接表、DFS/BFS 的复杂度对比图论在计算机类岗位笔试里不会下放太深但邻接矩阵和邻接表的选择经常出现在选择题里。邻接矩阵适合稠密图查询两点是否连通 O(1)缺点是空间 O(n^2)稀疏图浪费严重邻接表适合稀疏图遍历某个顶点的所有邻居开销小但判断两点是否连通需要遍历链表最坏 O(度)。这个选择会直接影响后续 DFS/BFS 的复杂度分析所以复习时要先把表记住。对比项邻接矩阵邻接表存储空间O(n^2)固定开销O(nm)稀疏图更省加边O(1)O(1)头插法判断两点连通O(1)O(度)最坏 O(n)遍历某点邻居O(n)即使邻居很少也要扫整行O(度)只扫链表适用场景稠密图、需要频繁判断连通性稀疏图、遍历邻居为主图搜索的两种写法则各有侧重。DFS 适合判断连通性、检测环、输出拓扑序BFS 适合无权图的最短路径、层序问题。手写时注意用递归写 DFS 要提防深度过大Python 默认递归深度约 1000图规模大时应改成显式栈BFS 的 visited 标记必须在入队时完成否则同一节点可能被多次入队。def dfs(graph, start, visited): # graph: 邻接表字典形式 {节点: [邻居们]} visited.add(start) for nxt in graph.get(start, []): if nxt not in visited: dfs(graph, nxt, visited) def bfs(graph, start): from collections import deque visited {start} q deque([start]) while q: node q.popleft() for nxt in graph.get(node, []): if nxt not in visited: visited.add(nxt) q.append(nxt) return visited逻辑说明DFS 用 visited 集合防止环路死循环graph.get(start, []) 在节点不存在时返回空列表避免 KeyError。BFS 用队列实现“按距离逐层访问”入队时标记 visited 是必须的否则同一个邻居会被多个节点重复发现。参数说明graph 的 key 是节点编号value 是邻居列表start 是起点visited 用 set 保证 O(1) 去重。如果题目要求返回访问顺序而不是集合把 visited 换成列表并在 add 之后 append 即可。3.3 最短路径与最小生成树Dijkstra、Floyd、Prim、Kruskal 的适用边界这部分在笔试里更重原理和复杂度而不是完整手写。Dijkstra 适用于单源、非负权图朴素实现 O(n^2)堆优化可以到 O((nm)log n)Floyd 适用于多源最短路O(n^3)Prim 和 Kruskal 都是最小生成树算法Prim 适合稠密图Kruskal 需要排序边集合适合稀疏图复杂度 O(m log m)。错误率最高的是 Dijkstra 的适用前提如果图中存在负权边Dijkstra 会翻车正确做法是换用 Bellman-Ford 或 SPFA。算法问题前提条件时间复杂度一句话记忆Dijkstra单源最短路边权非负O(n^2) / 堆优化 O((nm)log n)贪心取当前最近点Floyd多源最短路可含负权、不能有负环O(n^3)三重循环枚举中转点Prim最小生成树无向连通图O(n^2)适合稠密图从一个点长出一棵树Kruskal最小生成树无向连通图O(m log m)适合稀疏图按边权排序并查集堆优化 Dijkstra 是很多考生想背又背不全的模板其实先写朴素版再优化成堆会更容易理解。核心区别只在“每次从堆里取当前距离最小的未访问点”。import heapq def dijkstra(graph, start): # graph: {节点: [(邻点, 边权), ...]} dist {node: float(inf) for node in graph} dist[start] 0 pq [(0, start)] # (距离, 节点) while pq: d, u heapq.heappop(pq) if d dist[u]: continue # 过期记录跳过不要重复松弛 for v, w in graph.get(u, []): nd d w if nd dist[v]: dist[v] nd heapq.heappush(pq, (nd, v)) return dist逻辑说明小顶堆每次都取当前已知距离最小的节点跳过过期记录是关键优化——如果堆里某个节点的距离已经大于 dist 中的记录说明该记录已被更短的路径替换过不用再处理。更新邻居时只有 nd 更小才入堆保证每个节点可能被多次入堆但只被成功松弛有限次。参数说明graph 的边权为非负整数start 是源点dist 中 float(inf) 表示不可达优先队列元素格式是 (距离, 节点)距离是元组第一关键字。手写时可以先用“每次遍历找最小点”的朴素版理解思路再改堆版本避免背代码时把更新逻辑写丢。4. 排序与查找背模板前先搞懂稳定性与复杂度边界排序是整个数据结构里最容易“背了就丢分、懂了才不丢分”的章节。查找部分则集中在二分和哈希。这一章先把排序的复杂度与稳定性讲透再给快排、堆排、二分的可复用模板。4.1 八大排序的分类记忆与稳定性判断先把八大排序按类别分清楚插入类的直接插入、希尔交换类的冒泡、快排选择类的简单选择、堆排归并排序基数排序。核心复杂度结论要背牢平均 O(n log n) 的是快排、堆排、归并最坏退化成 O(n^2) 的是快排基准选得差、直接插入逆序输入、简单选择无论什么输入都是 O(n^2)希尔排序复杂度依赖增量序列笔试一般只考“不稳定”。空间方面归并需要 O(n) 辅助空间快排需要递归栈 O(log n) 到 O(n)其余大多 O(1)。排序算法平均最坏空间稳定性直接插入O(n^2)O(n^2)O(1)稳定希尔不确定不确定O(1)不稳定冒泡O(n^2)O(n^2)O(1)稳定快排O(n log n)O(n^2)O(log n)不稳定简单选择O(n^2)O(n^2)O(1)不稳定堆排O(n log n)O(n log n)O(1)不稳定归并O(n log n)O(n log n)O(n)稳定基数O(d(nr))O(d(nr))O(nr)稳定稳定性判断有个口诀不稳定的是“快、选、堆、希”其余都稳定。这个口诀能快速解决选择题。容易丢分的地方是“堆排序是选择类排序不稳定”——很多人觉得它和快排都是 O(n log n)就以为也像归并一样稳定一选就错。归并的稳定性来自“合并时相等元素优先取左半”这个细节值得记一句。4.2 快排与堆排的手写细节边界条件与基准值选择快排手写是出现率很高的题也是二刷时最容易暴露边界问题的题。Lomuto 分区最简单基准取最后一个元素i 指向小于区的末尾j 扫描整个区间遇到小于基准的元素就与 i 交换最后把基准换到 i1 的位置。注意 low 和 high 是闭区间还是开区间不同写法会让很多人翻车。def quick_sort(arr, low, high): if low high: # 分区返回基准位置 pi partition(arr, low, high) quick_sort(arr, low, pi - 1) quick_sort(arr, pi 1, high) def partition(arr, low, high): pivot arr[high] i low - 1 # 小于区的最后一个位置 for j in range(low, high): if arr[j] pivot: i 1 arr[i], arr[j] arr[j], arr[i] # 基准归位到 i1 arr[i 1], arr[high] arr[high], arr[i 1] return i 1逻辑说明Lomuto 每次把 high 位置当作基准返回值 pi 的左侧全小于等于基准右侧全大于等于基准递归区间是 [low, pi-1] 和 [pi1, high]基准本身不参与后续递归。参数说明low 和 high 是闭区间边界调用时必须写 quick_sort(arr, 0, len(arr)-1)少写 -1 就会越界。如果输入数组基本有序固定取最后一个元素作基准会导致分区极不平衡最坏退化 O(n^2)改成三数取中low、mid、high 三个位置中取中间值作基准可以显著降低退化概率笔试时在 partition 开头加三行即可。如果不要求原地排序手写归并代替快排更安全因为归并最坏也是 O(n log n)只是需要额外空间。堆排序手写重点在建堆和下沉建堆从最后一个非叶子节点 (n//2 - 1) 开始向前调整下沉时比较左右孩子选较大值与根交换循环边界用 while index n每次交换后 index 更新为孩子位置。4.3 查找与哈希冲突处理策略与装填因子怎么答查找部分选择题常考二分查找的比较次数和判定树高度大题常考二分查找代码。二分查找最忌讳边界混乱推荐左闭右开写法区间是 [left, right)循环条件 while left rightmid 取 left (right-left)//2缩小区间时用 right mid 或 left mid 1。这套写法统一后各种变体找第一个大于等于 target 的数、找最后一个小于等于 target 的数都只改一两行。def lower_bound(nums, target): left, right 0, len(nums) # 左闭右开区间 [left, right) while left right: mid left (right - left) // 2 if nums[mid] target: left mid 1 # mid 不行区间右移 else: right mid # mid 可行保留 mid return left # 第一个大于等于 target 的下标逻辑说明当 nums[mid] target 时mid 及其左侧都不可能满足条件所以 left 跳到 mid1否则 right 收到 mid保证区间长度减少且不丢失答案。参数说明nums 是已排序序列允许重复元素target 是待查值返回的是插入位置等价于 C 的 lower_bound。注意 mid 用 left (right-left)//2 而不是 (leftright)//2避免整数溢出这个细节在面试里也是加分项。哈希部分常考冲突处理和装填因子。开放定址法包括线性探测、二次探测、再散列链地址法将冲突元素挂成链表。装填因子 表中已有记录数 / 表长越大冲突概率越高一般控制在 0.7~0.8 以下。线性探测的“堆积”现象是高频易错点——连续占用会让后续插入探测次数增加二次探测能缓解但只能探测到表长一半的位置。这些结论建议整理成“哈希必背五条”考前直接套。5. 备考中的常见问题与避坑刷题量上去了分数没上去的原因这一章专门整理我在复习指导过程中反复看到的真实问题。每一条都是“现象 → 原因 → 解决”的结构你可以对照自己的复习状态看看踩了哪几条。5.1 现象背熟了算法却不会写代码很多考生把“看懂了”当成“会写了”。看到快排注释能说出思路合上笔记却连 partition 里的 i 都忘了初始化。原因很简单数据结构是写出来的不是看出来的。解决方式是每学完一个模板当晚合上文档独立手写一遍写不出来的地方就是知识盲区。我用过比较有效的办法是“15 分钟手写挑战”十分钟写主体五分钟检查边界不看任何参考写错就重来。链表反转、二分查找、快排、中序迭代遍历这四道可以作为最小自测集能全对再往下推进。5.2 现象复杂度分析反复翻车选择题问“在表尾插入元素顺序表和链表分别是多少”有人答成 O(n) 和 O(1)还有人把“均摊复杂度”和“最坏复杂度”混用。翻车原因是复习时只背结论不关心结论怎么来的。解决方法是把复杂度推导过程记在文档里顺序表尾插为什么 O(1)——因为只需在 length 位置赋值并 length1链表尾插为什么 O(n)——因为要先遍历到尾节点。递归算法的复杂度建议记一下主定理的三种常见情况T(n)aT(n/b)O(n^d)当 ab^d 时结果是 O(n^d log n)ab^d 时是 O(n^d)ab^d 时是 O(n^{log_b a})。归并、快排相关的选择题基本都能用这个公式快速判断。5.3 现象选择题里的概念细节丢分稳定排序、循环队列判空判满、线索二叉树的“前驱后继”指什么、栈的增长方向这些细节只占一两分但错三道就拉开差距。原因是在做真题时遇到细节题只是对答案不把相关知识点划入总结。建议建一张“易混点清单”每条写成“定义 反例 一句话记法”。比如“堆排序不稳定因为相同关键字可能被调整到堆的不同位置”“循环队列判满画一个 4 格队列就懂不用背公式”。这张清单考前 30 分钟只看一遍比临时翻教材有效得多。5.4 现象只刷题不总结题型迁移不了刷题是必要的但就题论题很难把分数稳定下来。一个典型表现是做过“数组中两数之和”换成“三数之和”就看不懂因为缺少从“暴力解 → 优化结构 → 双指针”的迁移意识。解决方法是每道错题记录三个字段考点、错误原因、同型题特征。比如“两数之和”的考点是哈希表补数“三数之和”是排序加双指针两道题解法不同但都要求先想“能不能把一层循环的查找降成 O(1)”。把这个总结过程写进知识点文档积累 50 道错题的效果比盲目刷 200 道更稳。5.5 现象时间分配失衡大题写不完计算机类岗位考试里选择题和大题的分数结构不同常见问题是在前面的概念题上犹豫太久最后算法设计题只剩十分钟。原因是平时没做过整套限时训练。建议留出几套完整模拟题分三轮做第一轮全部做完看正确率第二轮只做错题并写明原因第三轮限时完成逼自己在不确定时快速标记跳过。算法大题即使写不出完整代码也要写出核心数据结构、关键步骤和复杂度分析给阅卷一个“思路正确”的落脚点这比留白强得多。6. 把总结文档用起来一套可执行的复习节奏与自测方法这份知识点总结最终要落成可以“照着练”的清单而不是躺在硬盘里的文档。我建议把它拆成三个复习轮次第一轮按章节顺序过知识点边看边把每个模板代码手写一遍目标不是背而是建立“看到题型 → 想到结构 → 想到模板”的反应链第二轮按题型倒着走从真题里的数据结构和算法题反查知识点把错题涉及的章节标红标红位置就是下一轮重点第三轮只翻高亮和易混点清单每天抽 15 到 20 分钟做一道手写题保持代码手感。自测时不要用看的方式要合上文档写输出然后用“能否在限定时间写对”作为唯一标准。数据结构与算法的提分逻辑其实不复杂考点固定、模板固定、易错点固定。真正稀缺的是“把该学的范围收窄”和“把写过的代码反复写对”。我帮几位备考者梳理这类文档时最深的感受是第一次复习时贪全把偏门知识点都背了一遍反而没挤出时间做二叉树层序和快排的手写最后失分点恰恰在那些基础题上。这个方向真正该投入的精力不在偏门知识点而在高频模板的肌肉记忆。如果你也是按章节整理这份资料建议在文档最前面留一页“优先级清单”按复习频率排序列出必背算法每次打开先过这页再决定今天要不要深入细节。希望帮到你也希望你复习到最后能体会到那种“翻车越来越少”的正反馈——数据结构与算法这个地方投入和回报几乎成正比。本文还有配套的精品资源点击获取