Algorithms & Data Structures
算法与数据结构
掌握计算机科学的基石，提升编程思维，从容应对技术面试与实际工程挑战
时间复杂度
空间复杂度
链表 / 树 / 图
动态规划
LeetCode 实战
掌握计算机科学的基石，提升编程思维，从容应对技术面试与实际工程挑战
课程简介
算法与数据结构是计算机科学的核心基础，是衡量程序员硬实力的重要标准。无论是 Google、字节跳动还是各大科技公司的技术面试，算法题几乎是必考项目。更重要的是，这些知识会直接影响你日常编写代码的质量与效率。
本教程以"理解原理"为核心，每个数据结构和算法都从"是什么 → 为什么 → 怎么用"三个维度讲解，配合大量图示和代码示例，帮助你真正掌握而非死记硬背。代码示例使用 Python（简洁直观）和 TypeScript（类型安全）双语言演示。
你将学到什么
大 O 表示法，时间/空间复杂度推导，摊还分析
数组、链表、栈、队列的原理与应用场景
散列函数、冲突解决、哈希表的工程实现
二叉树、BST、堆、Trie，树的遍历与应用
BFS、DFS、最短路径、拓扑排序
8种排序算法详解，如何选择合适的排序
从递归到 DP，状态转移方程，经典 DP 题型
贪心策略的适用场景，回溯法与剪枝
复杂度速查表
| 数据结构 | 访问 | 搜索 | 插入 | 删除 |
|---|---|---|---|---|
| 数组 | O(1) | O(n) | O(n) | O(n) |
| 链表 | O(n) | O(n) | O(1) | O(1) |
| 哈希表 | — | O(1) | O(1) | O(1) |
| 二叉搜索树（平衡） | O(log n) | O(log n) | O(log n) | O(log n) |
| 堆 | O(1) 顶部 | O(n) | O(log n) | O(log n) |
课程目录