数据结构和算法学习笔记(2)

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三、算法刷题指南

首先要明确的是, 数据结构是工具,算法是通过合适的工具解决特定问题的方法 。也就是说,学习算法之前,最起码得了解那些常用的数据结构,了解它们的特性和缺陷。

那么该如何在 LeetCode 刷题呢?之前的文章算法学习之路写过一些,什么按标签刷,坚持下去云云。现在距那篇文章已经过去将近一年了,我不想说那些不痛不痒的话了,直接说具体的建议:

先刷二叉树,先刷二叉树,先刷二叉树

数据结构

这是我这刷题的亲身体会,下图是我从 2018/10 到 2019/10 这一年的心路历程:

数据结构

公众号文章的阅读数据显示,大部分人对数据结构相关的算法文章不感兴趣,而是更关心动规回溯分治等等技巧。为什么要先刷二叉树呢, 因为二叉树是最容易培养框架思维的,而且大部分算法技巧,本质上都是树的遍历问题

刷二叉树看到题目没思路?根据很多读者的问题,其实大家不是没思路,只是没有理解我们说的「框架」是什么。 不要小看这几行破代码,几乎所有二叉树的题目都是一套这个框架就出来了

void traverse(TreeNode root) {
    // 前序遍历
    traverse(root.left)
    // 中序遍历
    traverse(root.right)
    // 后序遍历
}

比如说我随便拿几道题的解法出来,不用管具体的代码逻辑,只要看看框架在其中是如何发挥作用的就行。

LeetCode 124 题,难度 Hard,让你求二叉树中最大路径和,主要代码如下:

数据结构

看出来了吗,这就是个后序遍历嘛。

LeetCode 105 题,难度 Medium,让你根据前序遍历和中序遍历的结果还原一棵二叉树,很经典的问题吧,主要代码如下:

数据结构

不要看这个函数的参数很多,只是为了控制数组索引而已,本质上该算法也就是一个前序遍历。

LeetCode 99 题,难度 Hard,恢复一棵 BST,主要代码如下:

数据结构

这不就是个中序遍历嘛,对于一棵 BST 中序遍历意味着什么,应该不需要解释了吧。

你看,Hard 难度的题目不过如此,而且还这么有规律可循,只要把框架写出来,然后往相应的位置加东西就行了,这不就是思路吗。

刚开始刷二叉树的题目,前 10 道也许有点难受;结合框架再做 20 道,也许你就有点自己的理解了;刷完整个专题,再去做什么回溯动规分治专题,你就会发现只要涉及递 归的问题,都是树的问题

def coinChange(coins: List[int], amount: int):

    def dp(n):
        if n == 0: return 0
        if n < 0: return -1

        res = float('INF')
        for coin in coins:
            subproblem = dp(n - coin)
            # 子问题无解,跳过
            if subproblem == -1: continue
            res = min(res, 1 + subproblem)
        return res if res != float('INF') else -1

    return dp(amount)

这么多代码看不懂咋办?直接提取出框架,就能看出核心思路了:

# 不过是一个 N 叉树的遍历问题而已
def dp(n):
    for coin in coins:
        dp(n - coin)

数据结构

其实很多动态规划问题就是在遍历一棵树,你如果对树的遍历操作烂熟于心,起码知道怎么把思路转化成代码,也知道如何提取别人解法的核心思路。

再看看回溯算法,前文回溯算法详解干脆直接说了,回溯算法就是个 N 叉树的前后序遍历问题,没有例外。

比如 N 皇后问题吧,主要代码如下:

void backtrack(int[] nums, LinkedList) {
    if (track.size() == nums.length) {
        res.add(new LinkedList(track));
        return;
    }

    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (track.contains(nums[i]))
            continue;
        track.add(nums[i]);
        // 进入下一层决策树
        backtrack(nums, track);
        track.removeLast();
    }

/* 提取出 N 叉树遍历框架 */
void backtrack(int[] nums, LinkedList) {
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        backtrack(nums, track);
}

N 叉树的遍历框架,找出来了吧。你说,树这种结构重不重要?

综上,对于算法无从下手的朋友来说,可以先刷树的相关题目,试着从框架上看问题,而不要纠结于细节问题

纠结细节问题,就比如纠结 i 到底应该加到 n 还是加到 n - 1,这个数组的大小到底应该开 n 还是 n + 1 ?

从框架上看问题,就是像我们这样基于框架进行抽取和扩展,既可以在看别人解法时快速理解核心逻辑,也有助于找到我们自己写解法时的思路方向。

当然,如果细节出错,你得不到正确的答案,但是只要有框架,你再错也错不到哪去,因为你的方向是对的。

但是,你要是心中没有框架,那么你根本无法解题,给了你答案,你也不会发现这就是个树的遍历问题。

这种思维是很重要的,动态规划详解中总结的找状态转移方程的几步流程,有时候按照流程写出解法,说实话我自己都不知道为啥是对的,反正它就是对了。。。

这就是框架的力量,能够保证你在快睡着的时候,依然能写出正确的程序; 就算你啥都不会,都能比别人高一个级别。

四、最后总结

数据结构的基本存储方式就是链式和顺序两种,基本操作就是增删查改,遍历方式无非迭代和递归。

刷算法题建议从「树」分类开始刷,结合框架思维,把这几十道题刷完,对于树结构的理解应该就到位了。这时候去看回溯、动规、分治等算法专题,对思路的理解可能会更加深刻一些。

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