ALGORITHM WIKI

算法与数据结构知识库

从复杂度与数据结构出发,沿通用解题范式、进阶模型到面试复盘,建立可迁移的算法知识体系。从复杂度与数据结构出发,沿通用解题范式、进阶模型到实践复盘,建立可迁移的算法知识体系。

4

学习阶段

12

专题文档

126

核心概念

Roadmap Overview

从基础模型到面试整合从基础模型到综合实践

建议按 01 → 04 复习建议按 01 → 04 学习

LeetCode Java Archive

旧题库多解法整理

166 份旧 Java 源码已按真实题号复核、去重和纠错,整理为 152 道题、217 个解法。可按分类、难度、题号和标签检索。

152题目
217解法
01

基础模型基础模型

先统一复杂度、数据结构与查找排序的基本语言。先统一复杂度、数据结构与查找排序的基本语言。

阶段目标:能快速识别数据规模与可接受的复杂度能快速识别数据规模与可接受的复杂度
3 篇核心文档 · 其余内容持续补全
02

通用解题范式通用解题范式

用少量稳定范式覆盖多数高频题型。用少量稳定范式覆盖多数常见模型。

阶段目标:看到约束即可匹配双指针、搜索或递归模型看到约束即可匹配双指针、搜索或递归模型
3 篇核心文档 · 其余内容持续补全
03

进阶模型进阶模型

建立状态转移、贪心选择与图结构优化能力。建立状态转移、贪心选择与图结构优化能力。

阶段目标:能解释状态定义、转移依据与正确性能解释状态定义、转移依据与正确性
3 篇核心文档 · 其余内容持续补全
04

面试整合实践整合

把分散知识组织成可在面试中稳定调用的框架。把分散知识组织成可在实践中稳定调用的框架。

阶段目标:能在 3 分钟内澄清问题并给出可执行方案能在 3 分钟内澄清问题并给出可执行方案
3 篇核心文档 · 其余内容持续补全

这是一套按依赖关系组织的 Wiki 骨架。每篇专题文档将集中包含核心概念、原理图、对比表、常见误区和面试表达,而非拆成大量独立题目。这是一套按依赖关系组织的 Wiki 骨架。每篇专题文档将集中包含核心概念、原理图、对比表、常见误区和实践总结,而非拆成大量独立条目。