手把手带你刷Leetcode力扣

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目标：简单题、中等题会刷，至少有思路

1. 算法的时间复杂度和空间复杂度

1.1 时间复杂度

1）什么是时间复杂度

算法的执行效率 = 算法的执行时间与算法的输入值之间的关系

2）大O表示法

3）常用时间复杂度案例分析

O(1)、O(_logN)、O(N)、O(N_logN)、O(N²)

O(1)：时间复杂度和输入值没有关系

O(_logN)：

O(N)：1层循环

O(M + N)：2个循环相加

O(N_logN)：1个循环套1个O(_logN)循环

O(N²)：2个循环嵌套

4）常用时间复杂度对比

O(1) < O(_logN) < O(N) < O(N_logN) < O(N²) < O(2ⁿ) < O(n!)

二分查找O(_logN)

排序O(N_logN)

1.2 空间复杂度

1）什么是空间复杂度

算法的存储空间与输入值之间的关系。

2）大O表示法

O(1)、O(N)

O(1)：常量

O(N)：array、list、linked list、递归

O(N²)：2个循环嵌套

3）常用空间复杂度案例分析

4）常用空间复杂度对比

时间和空间只能二选一。面试时，和面试官讲清楚。工作时，时间 > 空间。

2. 常用的数据结构

2.1 数组Array

1）定义

数组：在连续的内存空间中，存储一组相同类型的元素。

2）常用API

创建数组：

新增元素：尾插O(1)、中间插入O(N)

访问元素（用索引下标访问元素）: O(1)

更新元素: O(1)

删除元素：remove元素O(N)、pop(下标)O(N)、pop()O(1)

获取数组长度：len(a)

遍历数组：for in；for in enumerate; for in range

查找某个元素：O(N)

数组排序：

2.2 链表 

1）定义

链表：

特点：写很快读很慢，适用读少写多的情形

2）考察项

访问Access：O(N)

搜索Search：O(N)

插入Insert：O(1)

删除Delete: O(1)

3）常用API

创建链表、添加元素、访问元素、查找元素、删除元素、链表的长度

链表练习题：203 移除链表元素 206 反转链表

3. 常用算法