刷題實戰筆記：演算法工程師求職加分的祕笈（暢銷回饋版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

☆☆☆☆☆

付東來(@labuladong)

图书标签:

算法
数据结构
刷题
面试
求职
编程
工程师
LeetCode
算法工程
笔试

下载链接在页面底部

具体描述

　　快速掌握演算法思維
　　應對求職時IT公司的各種演算法面試題
　　用範本和框架思維解決問題，以不變應萬變

　　本書的最大功效
　　逐步指導讀者大量演練演算法題目，以及各種演算法題型的樣式和框架，快速掌握演算法思維，以應對求職時IT公司的各種演算法面試題，或是增進讀者編寫程式的技巧。

　　本書並不適合純新手來閱讀
　　如果你對基本的資料結構還一竅不通，那麼你需要先花幾天的時間看一本介紹基礎的資料結構書，去瞭解諸如佇列、堆疊、陣列、鏈結串列等基本資料結構。不需要非常精通，只需大致瞭解它們的特點和用法即可。我想大學時期學過資料結構課程的讀者，閱讀本書應該不會有什麼問題。

　　如果你學過資料結構
　　由於種種現實原因開始在刷題平台上演練，卻又覺得無所適從、心亂如麻，那麼本書可以解決你的燃眉之急。當然，如果你只是單純的演算法愛好者，以刷題為樂，本書也會給你不少啟發，讓你的演算法功力更上一層樓。

　　本書有許多題目都參考自LeetCode這個題目平台
　　題目解法的程式碼形式遵循該平台的標準。因此如果你習慣在LeetCode平台上演練演算法題目，那麼閱讀本書會更加遊刃有餘。當然，即使你沒有這個習慣也無妨，因為演算法的解題技巧都是通用的。

　　本書混用Python、C++和Java三種程式語言
　　筆者認為演算法題目的重點是在養成一種思維模式，不應該局限於具體的程式語言。不必擔心有的語言你不熟悉，演算法根本用不到程式語言層面的技巧，本書也會有意避開所有語言特性，而且後面會統一介紹三種語言的基本操作。

《精通数据结构与算法：从理论到实战的编程思维蜕变》内容提要本书旨在为有志于在软件开发领域深入发展的读者，特别是那些渴望构建坚实技术基础、提升问题解决能力的工程师、在校学生以及准备进入高阶技术岗位的专业人士，提供一本全面、深入且极具实操性的指南。本书的核心目标不在于罗列已有的面试题型，而是聚焦于编程思维的系统性训练，以及核心数据结构与算法原理的透彻理解与应用。我们深知，算法与数据结构是软件工程的基石。一个高效的程序，其性能往往不取决于编译器或硬件的微小优化，而取决于底层数据组织和处理逻辑的选择。因此，本书将带领读者走过理论的殿堂，步入实战的熔炉，彻底掌握构建高性能、高可维护性系统的关键技术。第一部分：基础的再构建——深入理解数据结构的核心本部分将数据结构视为解决特定类型问题的“工具箱”，详细剖析每种工具的构造、性能特征以及适用场景。我们摒弃了仅仅停留在概念层面的介绍，转而深入探讨底层实现细节和内存布局对性能的影响。 1. 线性结构的高级应用：数组、链表与栈、队列的边界动态数组（Vector/ArrayList）的内存哲学：探讨底层内存分配策略（如容量增长因子）、缓存局部性（Cache Locality）对遍历性能的影响，以及在特定场景下，手动内存管理或使用固定大小数组的优势。多级与循环链表的设计模式：详细讲解如何利用双向链表实现“最近最少使用（LRU）”缓存机制的优化版本，以及在并发编程中，如何设计无锁（Lock-Free）或低锁（Low-Lock）的链表结构以提升吞吐量。栈与队列的抽象与实现：不仅限于基础的后进先出和先进先出，更关注如何使用标准结构实现复杂调度算法，例如优先级队列在任务调度中的应用，以及如何使用栈模拟递归调用栈，并处理深度遍历中的溢出问题。 2. 非线性结构的精妙设计：树、图与哈希的权力博弈树的平衡艺术：深入剖析二叉搜索树（BST）在极端情况下的性能退化问题。重点讲解红黑树（Red-Black Tree）和AVL树的旋转和重新着色（Recoloring）操作的数学依据和代码实现细节。对于实际应用，我们将分析B树和B+树在数据库索引系统中的核心作用。图论的建模与算法：将图论视为现实世界问题的抽象语言。从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）的性能权衡开始，系统讲解Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim/Kruskal算法的原理、时间复杂度分析，以及如何在网络路由、社交网络分析等场景中进行有效建模。特别关注如何处理有向无环图（DAG）中的拓扑排序及其在编译依赖解析中的应用。哈希表的效率极限：探讨理想哈希函数的特性，并详细对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的优缺点，尤其关注线性探测和二次探测在处理“聚集”（Clustering）问题时的表现，以及如何设计一致性哈希（Consistent Hashing）来应对分布式系统中的节点伸缩。第二部分：算法的精炼与优化——设计范式与复杂度控制本部分着重于算法的设计思维，教授读者如何将复杂问题分解为可解的小问题，并选择最高效的求解路径。 1. 递归、分治与回溯法的逻辑构建分治策略的深度应用：不仅限于归并排序和快速排序，更探讨如何利用分治思想解决几何问题（如最近点对问题）或复杂查询问题。重点在于如何设计合理的“合并”步骤以保证整体效率。回溯法（Backtracking）的剪枝艺术：讲解如何通过有效的剪枝策略，将指数级复杂度的搜索空间压缩到可接受的范围。通过N皇后问题、数独求解等经典案例，训练读者识别和构造约束条件的能力。 2. 动态规划（DP）：状态转移的严谨推导 DP思维的五步法：教授如何系统地定义状态（State）、确定初始条件（Base Case）、推导状态转移方程（Transition）、以及优化空间复杂度（Space Optimization）。背包问题的变种与泛化：深度解析0/1背包、完全背包、多重背包等不同约束下的动态规划解法，并将其延伸到最长公共子序列、最小编辑距离等通用问题上，强调DP的本质是避免重复计算。 3. 贪心算法的适用边界证明贪心选择的正确性：强调贪心算法并非万能，必须证明“局部最优选择能够导向全局最优”的性质。通过活动选择问题、霍夫曼编码等案例，明确指出贪心算法的适用条件和局限性。第三部分：性能工程与实战部署算法和数据结构必须在真实的计算环境中运行才能体现价值。本部分侧重于将理论知识转化为高性能代码，并理解现代计算机体系结构对算法执行的影响。 1. 复杂度分析的量化标准渐进分析（Asymptotic Analysis）的局限性：讨论在大数据量或小数据集下的实际常数因子（Constant Factors）对性能的决定性影响。介绍如何进行实际的基准测试（Benchmarking）来补充理论分析。空间复杂度的考量：在内存受限的环境中（如嵌入式系统或大规模缓存），如何通过空间换时间（或反之）进行权衡，例如使用Bloom Filter来替代昂贵的精确查找。 2. 并发环境下的数据结构挑战锁与无锁（Lock-Free）的数据结构：探讨多线程环境下，传统数据结构（如`HashMap`或`ArrayList`）的线程安全问题。深入理解CAS（Compare-and-Swap）操作，以及如何使用原子操作（Atomic Operations）构建高性能的并发栈和队列。 3. 内存层级与性能优化缓存友好的编程实践：解释CPU缓存（L1, L2, L3）的工作原理，并指导读者如何重构代码以提高数据访问的连续性（如阵列的行优先/列优先访问），从而最大化缓存命中率。本书特色本书摒弃了碎片化的题解模式，致力于构建一个完整的知识体系。每一章的结构都遵循：原理阐述 $ ightarrow$ 核心算法推导 $ ightarrow$ 性能瓶颈分析 $ ightarrow$ 实际代码实现（使用主流语言的通用范式） $ ightarrow$ 扩展应用场景讨论。读者将学会的不是“如何解决某个特定问题”，而是“如何识别问题类型，并系统地设计最优解决方案”。通过对本书内容的系统学习和消化，读者将能够自信地应对任何需要数据结构与算法知识的复杂工程挑战，真正实现从“会写代码”到“精通编程思维”的飞跃。

图书目录

本書慣例
語言基礎

第 1 章核心技巧篇
1.1 學習演算法和刷題的概念框架
1.1.1 資料結構的儲存方式
1.1.2 資料結構的基本操作
1.1.3 演算法刷題指南
1.1.4 最後總結
1.2 動態規劃解題範本框架
1.2.1 費波那契數列（費氏數列）
1.2.2 湊零錢問題
1.2.3 最後總結
1.3 回溯演算法解題範本框架
1.3.1 全排列問題
1.3.2 N 皇后問題
1.3.3 最後總結
1.4 BFS演算法範本框架
1.4.1 演算法框架
1.4.2 二元樹的最小高度
1.4.3 解開密碼鎖的最少次數
1.5 雙指標技巧範本框架
1.5.1 快、慢指標的常用演算法
1.5.2 左、右指標的常用演算法
1.6 我寫了首詩，保證你閉著眼睛都能寫出二分搜尋演算法
1.6.1 二分搜尋框架
1.6.2 找尋一個數（基本的二分搜尋）
1.6.3 尋找左側邊界的二分搜尋
1.6.4 尋找右側邊界的二分搜尋
1.6.5 邏輯統一
1.7 我寫了一個範本，把滑動視窗演算法變成了默寫題
1.7.1 最小覆蓋字串
1.7.2 字串排列
1.7.3 找所有字母異位詞
1.7.4 最長無重覆字串

第 2 章動態規劃系列
2.1 動態規劃設計：最長遞增子序列
2.1.1 動態規劃解法
2.1.2 二分搜尋解法
2.2 二維遞增子序列：信封嵌套問題
2.2.1 題目概述
2.2.2 思路分析
2.2.3 最後總結
2.3 最大子陣列問題
2.3.1 思路分析
2.3.2 最後總結
2.4 動態規劃解疑：最佳子結構及dp巡訪方向
2.4.1 最佳子結構詳解
2.4.2 dp陣列的巡訪方向
2.5 經典動態規劃：最長公用次序列
2.6 經典動態規劃：編輯距離
2.6.1 思路分析
2.6.2 程式碼詳解
2.6.3 動態規劃最佳化
2.6.4 擴展延伸
2.7 子序列問題解題範本：最長迴文子序列
2.7.1 兩種思路
2.7.2 最長迴文子序列
2.7.3 程式碼實作
2.8 狀態壓縮：對動態規劃進行降維操作
2.9 以最小插入次數建構迴文串
2.9.1 思路分析
2.9.2 狀態轉移方程
2.9.3 程式碼實作
2.10 動態規劃之正規運算式
2.10.1 思路分析
2.10.2 動態規劃解法
2.11 不同的定義產生不同的解法
2.11.1 第一種思路
2.11.2 第二種思路
2.11.3 最後總結
2.12 經典動態規劃：高樓扔雞蛋
2.12.1 解析題目
2.12.2 思路分析
2.12.3 疑難排解
2.13 經典動態規劃：高樓扔雞蛋（進階）
2.13.1 二分搜尋最佳化
2.13.2 重新定義狀態轉移
2.13.3 還可以再最佳化
2.14 經典動態規劃：戳氣球問題
2.14.1 回溯思路
2.14.2 動態規劃思路
2.14.3 寫出程式碼
2.15 經典動態規劃：0-1 背包問題
2.16 經典動態規劃：子集背包問題
2.16.1 問題分析
2.16.2 思路分析
2.16.3 進行狀態壓縮
2.17 經典動態規劃：完全背包問題
2.18 題目千百變，範本不會變
2.18.1 線性排列情況
2.18.2 環形排列情況
2.18.3 樹形排列情況
2.19 動態規劃和回溯演算法，到底是什麼關係
2.19.1 回溯思路
2.19.2 消除重疊子問題
2.19.3 動態規劃

第 3 章資料結構系列
3.1 一步步教你撰寫LRU快取淘汰演算法
3.1.1 LRU演算法描述
3.1.2 LRU演算法設計
3.1.3 程式碼實作
3.2 層層拆解，帶你動手撰寫LFU演算法
3.2.1 演算法描述
3.2.2 思路分析
3.2.3 程式碼框架
3.2.4 LFU核心邏輯
3.3 二元搜尋樹操作集錦
3.3.1 判斷BST的合法性
3.3.2 在BST找尋一個數是否存在
3.3.3 在BST插入一個數
3.3.4 在BST刪除一個數
3.4 為什麼那麼難算完全二元樹的節點數
3.4.1 思路分析
3.4.2 複雜度分析
3.5 利用各種巡訪框架序列化和反序列化二元樹
3.5.1 題目描述
3.5.2 前序巡訪解法
3.5.3 後序巡訪解法
3.5.4 中序巡訪解法
3.5.5 層級巡訪解法
3.6 Git原理之二元樹最低共用源始
3.6.1 二元樹的最低共用源始
3.6.2 思路分析
3.7 特殊資料結構：單調堆疊
3.7.1 單調堆疊解題範本
3.7.2 題目變形
3.7.3 如何處理迴圈陣列
3.8 特殊資料結構：單調佇列
3.8.1 建置解題框架
3.8.2 實作單調佇列資料結構
3.8.3 演算法複雜度分析
3.9 如何判斷迴文鏈結串列
3.9.1 判斷迴文單向鏈結串列
3.9.2 最佳化空間複雜度
3.9.3 最後總結
3.10 秀操作之純遞迴反轉鏈結串列
3.10.1 遞迴反轉整個鏈結串列
3.10.2 反轉鏈結串列前N個節點
3.10.3 反轉鏈結串列的一部分
3.10.4 最後總結
3.11 秀操作之k個一組反轉鏈結串列
3.11.1 分析問題
3.11.2 程式碼實作
3.11.3 最後總結

第 4 章演算法思維系列
4.1 回溯演算法解決子集、組合、排列問題
4.1.1 子集
4.1.2 組合
4.1.3 排列
4.2 回溯演算法最佳實踐：解數獨
4.2.1 直觀感受
4.2.2 程式碼實作
4.3 回溯演算法最佳實踐：括弧產生
4.4 BFS演算法暴力破解各種智力題
4.4.1 題目解析
4.4.2 思路分析
4.5 2Sum問題的核心觀念
4.5.1 2Sum I
4.5.2 2Sum II
4.5.3 最後總結
4.6 一個函數解決 nSum 問題
4.6.1 2Sum 問題
4.6.2 3Sum 問題
4.6.3 4Sum 問題
4.6.4 100Sum 問題
4.7 拆解複雜問題：實作計算器
4.7.1 字串轉整數
4.7.2 處理加減法
4.7.3 處理乘除法
4.7.4 處理括弧
4.7.5 最後總結
4.8 攤煎餅也得有點遞迴思維
4.8.1 思路分析8
4.8.2 程式碼實作
4.9 字首和技巧解決子陣列問題
4.9.1 什麼是字首和
4.9.2 最佳化解法
4.9.3 最後總結
4.10 扁平化巢狀串列
4.10.1 題目描述
4.10.2 解題思路
4.10.3 進階思路

第 5 章常見面試系列
5.1 如何有效尋找質數
5.2 如何有效進行模冪運算
5.2.1 如何處理陣列指數
5.2.2 如何處理mod運算
5.2.3 如何有效求冪
5.3 如何運用二分搜尋演算法
5.3.1 問題分析
5.3.2 擴展延伸
5.4 如何有效解決接雨水問題
5.4.1 核心思路
5.4.2 備忘錄最佳化
5.4.3 雙指標解法
5.5 如何去除有序陣列的重覆元素
5.6 如何尋找最長迴文子字串
5.6.1 思考
5.6.2 程式碼實作
5.7 如何運用貪婪概念玩跳躍遊戲
5.7.1 跳躍遊戲 I
5.7.2 跳躍遊戲 II
5.8 如何運用貪婪演算法做時間管理
5.8.1 問題概述
5.8.2 貪婪解法
5.8.3 應用範例
5.9 如何判斷括弧合法性
5.9.1 處理一種括弧
5.9.2 處理多種括弧
5.10 如何調度考生的座位
5.10.1 思路分析
5.10.2 簡化問題
5.10.3 進階問題
5.10.4 最後總結
5.11 Union-Find演算法詳解
5.11.1 問題描述
5.11.2 基本思路
5.11.3 平衡性最佳化
5.11.4 路徑壓縮
5.11.5 最後總結
5.12 Union-Find演算法應用
5.12.1 DFS的替代方案
5.12.2 判斷合法等式
5.12.3 最後總結
5.13 一行程式碼就能解決的演算法題目
5.13.1 Nim遊戲
5.13.2 石頭遊戲
5.13.3 電燈開關問題

图书序言

ISBN：9786263336858
規格：平裝 / 448頁 / 17 x 23 x 2.34 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> 程式邏輯/演算法

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深技术爱好者，我深知“实战”二字的份量。很多书本上的例子过于理想化，脱离了真实项目中的各种边界条件和不完美输入。我非常好奇，这本书是如何将“算法工程”这个概念融入到日常练习中的。它是否提供了将抽象算法应用于具体场景（例如，流式数据处理、大规模图遍历）的案例分析？一个真正的算法工程师，不仅要能解题，还要能设计出可维护、可扩展的解决方案。如果这本书能在讲解完核心算法后，附加一些关于如何在生产环境中部署和监控这些算法模块的经验分享，哪怕是简短的几点忠告，都会让这本书的含金量瞬间提升一个档次。这种超越纯理论的视角，才是求职加分的真正秘诀所在。

评分☆☆☆☆☆

对于求职者而言，算法能力往往是敲门砖，但真正决定你最终能进入哪个梯队的，往往是那些微妙的工程化思维和对“复杂度”的深刻理解。我希望这本书不仅仅停留在写出正确代码的层面，而是能深入到“为什么这样写比那样好”的层面。比如，对于一个动态规划问题，除了给出最优解法，是否能对比分析不同优化思路（如滚动数组、空间压缩）背后的权衡利弊？在面对海量数据或严格时间限制的场景下，这种对性能和资源消耗的敏感度，正是区分“会写代码”和“能做工程”的试金石。如果这本书能用生动的语言描绘出这些在真实世界中会遇到的性能瓶颈，并给出相应的工程化解决方案，那它的价值就远超一般的刷题指南了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种深沉的蓝与跃动的光芒交织在一起，初看之下就给人一种严肃又不失活力的感觉。拿到手里，它的纸张质感相当扎实，不是那种轻飘飘的廉价感，翻阅起来手感很舒服，这对于需要长时间阅读技术书籍的人来说，绝对是一个加分项。装帧结实，即使经常翻动，也不担心很快就会散架。从这本书的整体气质来看，它显然是为那些真正想在算法和数据结构领域深耕，并且目标明确指向顶级科技公司技术岗位的读者准备的。它散发出的那种“干货满满”的气息，让人忍不住想立刻翻开第一页，看看里面究竟蕴含了什么样的实战智慧。光是这份物理层面的体验，就已经让我对后续的阅读充满了期待，感觉这不是一本随随便便就能写出来的工具书，而是一份用心打磨的匠心之作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在准备技术面试的过程中，最令人沮丧的莫过于付出了大量时间，但收效甚微。我们需要的不是一个标准答案的集合，而是能帮助我们建立稳固知识体系的框架。我期待这本书能在知识点的组织结构上做到独具匠心。比如，它是否能将相关联的算法和数据结构进行归类整合，形成清晰的知识脉络图，而不是零散地罗列问题？更进一步，如果能在每个章节的末尾，提供一些“陷阱解析”或“常见错误归纳”，那简直是太棒了。因为面试官最喜欢考察的就是那些我们自认为掌握了，但一深究就露馅的细节。一个结构清晰、逻辑严密的学习路径，能极大地提升学习效率，避免在无用功上浪费宝贵的冲刺时间。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在全力冲刺一些大厂的技术面试，尤其是在算法和系统设计这块，压力山大。市面上关于算法的教程汗牛充栋，但大多要么过于学术化，要么就是题海战术，看完一堆题还是不知道如何在真实面试场景中灵活运用。我特别欣赏某些书籍在理论深度和实战应用之间找到的那个“甜点”。好的书籍不只是告诉你解题步骤，更重要的是引导你理解底层原理，让你在面对一个全新问题时，能迅速定位到适用的算法范式，并能清晰地向面试官阐述你的思考过程——特别是复杂度分析和优化路径的选择。如果这本书能精准地把握住这种“思维模式的培养”而非单纯的“解题技巧堆砌”，那它无疑就是我目前最需要的“练功秘籍”。这种对面试核心要求的精准洞察力，才是区分优秀面试准备材料和普通参考书的关键所在。