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📊 Stats

  • 总页面数: 151
  • 实体页: 2
  • 概念页: 81
  • 摘要页: 62
  • 对比页: 6
  • 最后更新: 2026-05-09

📚 摘要页 (Summaries)

页面链接 简介 日期
时间空间复杂度入门-总结 复杂度分析的实用方法:大O简化估算技巧 2026-05-02
数组基础-总结 静态数组与动态数组原理、增删查改时间复杂度及底层实现 2026-05-02
数组实现(动态数组)-总结 动态数组完整Java实现:扩缩容策略、索引检查、内存泄漏防护 2026-05-02
链表基础-总结 单链表与双链表原理、增删查改操作及时间复杂度分析 2026-05-02
链表实现-总结 双链表与单链表完整Java实现:虚拟头尾节点、头尾引用、内存管理 2026-05-02
Karpathy-AI+Obsidian知识库教程-总结 Karpathy方法:用Obsidian+Claude Code+Claudian构建AI驱动知识库 2026-05-02
环形数组技巧及实现-总结 环形数组原理、Java实现、O(1)头尾增删技巧 2026-05-02
跳表基础-总结 跳表核心原理、多层索引设计、O(log N)时间复杂度、与二叉搜索树对比 2026-05-02
位图-总结 位图原理:用1 bit表示状态,相比布尔数组节省7/8空间,适用于超大规模数据 2026-05-02
队列和栈基础-总结 队列(FIFO)与栈(LIFO)基本原理、操作受限特性及基础API 2026-05-03
用链表实现队列栈-总结 用链表实现栈和队列的Java代码教程 2026-05-03
数组实现队列和栈-总结 用数组和环形数组实现栈和队列,O(1)时间复杂度 2026-05-03
双端队列实现-总结 双端队列两种实现方式:链表(O(1))与环形数组(O(1)) 2026-05-03
哈希表基础-总结 哈希表原理、哈希函数设计、冲突解决(拉链法/线性探查)、负载因子与扩容机制 2026-05-03
哈希表链地址法-总结 拉链法实现原理、哈希冲突解决方法、简化版Java代码实现(内容不完整) 2026-05-03
线性探查法的两个难点-总结 线性探查法实现难点,侧重算法原理理解(内容不完整,仅含简化场景) 2026-05-03
线性探测哈希表实现-总结 线性探测代码实现:简化版与生产级实现,两种删除处理方法(内容不完整) 2026-05-03
哈希表与链表组合原理-总结 哈希表+链表组合原理、LinkedHashMap与Golang map遍历顺序 2026-05-03
用数组加强哈希表-总结 用数组加强哈希表实现O(1) randomKey() API,数据结构设计(⚠️内容不完整) 2026-05-03
布隆过滤器-总结 布隆过滤器核心原理:超大规模数据集快速判重、空间优化、数据隐私性(⚠️内容不完整) 2026-05-03
二叉树基础及常见类型-总结 二叉树类型、实现方式、核心概念与中英文术语对照 2026-05-03
二叉树遍历基础-总结 递归遍历(前中后序位置)+ 层序遍历三种写法 + 与DFS/BFS算法关系 2026-05-03
DFS和BFS的适用场景-总结 DFS穷举路径 vs BFS最短路径,以二叉树遍历为例(⚠️内容不完整) 2026-05-03
N叉树遍历基础-总结 N叉树定义、森林概念、与二叉树关系,遍历方法概述(⚠️内容不完整) 2026-05-03
树和映射数据结构基础-总结 BST原理、TreeMap/TreeSet实现、O(logN)有序操作,与HashMap对比 2026-05-03
红黑树基础-总结 自平衡BST,5条性质、旋转操作、插入删除算法、与AVL树对比、Java实现 2026-05-03
前缀树(Trie)基础-总结 Trie核心原理、多叉树本质、与HashMap/TreeMap对比、前缀操作优势、应用场景(⚠️内容不完整) 2026-05-04
二叉堆基础-总结 二叉堆原理、sink/swim操作、优先级队列Java实现、堆排序应用、O(logK)时间复杂度 2026-05-04
线段树基础教程-总结 线段树原理及三种变体(基本/动态开点/懒更新),⚠️内容不完整 2026-05-04
哈夫曼树-总结 哈夫曼树原理、最优前缀编码、数据压缩基础(⚠️内容不完整) 2026-05-04
图论术语-总结 图论基础术语:图结构、度、子图类型、连通性等核心概念 2026-05-04
图结构的通用代码实现-总结 图结构基础教程(⚠️内容不完整,仅获取简介部分) 2026-05-04
图遍历基础-总结 图遍历(DFS/BFS),visited/onPath数组,⚠️内容不完整 2026-05-04
欧拉图基础-总结 一笔画游戏与欧拉路径/回路:七桥问题、度数判断法、Hierholzer算法 2026-05-04
图最短路径算法-总结 Dijkstra、Bellman-Ford、A*、Floyd算法原理与适用场景,⚠️内容不完整 2026-05-04
最小生成树算法概览-总结 最小生成树定义、Kruskal与Prim算法原理、随机地图生成应用,⚠️内容不完整 2026-05-04
并查集基础-总结 并查集基础:解决无向图动态连通性问题,O(1)时间复杂度 2026-05-04
排序算法的关键指标-总结 排序算法评估三要素:时空复杂度、稳定性、原地排序 2026-05-05
选择排序-总结 选择排序原理、O(n²)时间复杂度、不稳定排序、优化尝试 2026-05-05
冒泡排序-总结 冒泡排序原理、稳定性优化、提前终止,O(n²)稳定排序 2026-05-05
插入排序-总结 插入排序原理、反向思维优化、稳定排序、对有序度高的数组效率高 2026-05-05
希尔排序-总结 基于插入排序的改进,通过h有序数组预处理突破O(N²)时间复杂度(⚠️内容不完整) 2026-05-05
快速排序算法-总结 快速排序:结合二叉树前序遍历理解,partition+递归,O(NlogN)(⚠️内容不完整) 2026-05-05
归并排序-总结 归并排序核心思路:结合二叉树后序遍历,分治+合并(⚠️内容不完整) 2026-05-05
堆排序-总结 基于二叉堆的原地排序算法,O(N log N)时间复杂度、O(1)空间复杂度 2026-05-05
计数排序-总结 非比较排序,统计元素次数实现O(n+k)时间复杂度排序(⚠️内容不完整) 2026-05-05
桶排序-总结 桶排序三步骤、与归并/计数排序关系、时间复杂度数学证明 2026-05-05
基数排序-总结 基数排序原理、稳定排序的重要性、计数排序的扩展(⚠️内容不完整) 2026-05-05
算法总结-总结 算法本质(穷举)+ 框架思维 + 代码框架模板 2026-05-05
链表技巧总结-总结 双指针技巧的7大应用场景:合并、分解、倒数第k个、中点、环检测、交点 2026-05-05
数组双指针技巧总结-总结 数组双指针:快慢指针(原地修改、滑动窗口)+ 左右指针(二分、n数之和、反转、回文) 2026-05-05
滑动窗口框架-总结 滑动窗口算法通用框架,四道 LeetCode 经典题目实践 2026-05-05
二叉树系列算法核心纲领-总结 二叉树解题总纲:两种思维模式(遍历 vs 分解问题)、前中后序位置理解、与动归/回溯/DFS关系 2026-05-05
理解递归框架-总结 从树的角度理解递归,两种思维模式:遍历 vs 分解问题 2026-05-06
动态规划框架-总结 动态规划三要素、通用解题框架及斐波那契/零钱兑换问题详解 2026-05-06
回溯算法框架-总结 回溯算法决策树模型、通用框架及全排列问题详解 2026-05-06
BFS框架-总结 BFS算法框架、滑动谜题与打开转盘锁题解、双向BFS优化 2026-05-06
排列组合子集问题一网打尽-总结 排列/组合/子集问题9种形式与回溯树解法(⚠️内容不完整) 2026-05-06
贪心算法解题套路框架-总结 贪心算法核心思想、与回溯/动态规划的本质区别、从穷举到贪心的优化演进 2026-05-06
分治算法解题套路框架-总结 分治思想与分治算法的区别、复杂度降低原理及解题框架 2026-05-06
算法复杂度分析-总结 大O表示法、利用数据规模反推算法、编码陷阱 2026-05-06
二叉堆详解实现优先级队列-总结 二叉堆原理与优先级队列实现,swim/sink操作,O(logK)时间复杂度 2026-05-08

🏢 实体页 (Entities)

页面链接 类型 简介
labuladong 个人创作者 算法学习平台 labuladong.online 作者
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💡 概念页 (Concepts)

页面链接 领域 简介
时间复杂度 算法基础 描述算法执行时间随输入规模增长的渐近趋势
动态数组 数据结构 底层静态数组 + 自动扩缩容的动态数据结构
扩缩容 数据结构 动态调整数组容量的机制:扩容与缩容策略
链表 数据结构 链式存储的线性数据结构,元素分散通过指针连接
单链表 数据结构 每个节点只含后继指针的单向链表
双链表 数据结构 每个节点含前驱和后继指针的双向链表
虚拟头尾节点 编程技巧 通过虚拟节点统一链表操作逻辑的技巧
空间复杂度 算法基础 描述算法占用额外存储空间随输入规模增长的渐近趋势
数组 数据结构 内存连续存储相同类型元素,支持随机访问的基础数据结构
垃圾回收 内存管理 自动回收不再被引用对象的内存管理机制
队列 数据结构 操作受限的FIFO线性结构
栈 数据结构 操作受限的LIFO线性结构
哈希表 数据结构 基于哈希函数的O(1)查找数据结构,支持键值对存储
拉链法 数据结构 哈希冲突解决方法:数组+链表,冲突元素存入同一桶的链表
线性探查法 数据结构 开放寻址法的一种:冲突时线性向后探查空位,缓存友好但存在聚集问题
环形数组 数据结构 通过模运算实现循环复用的数组结构,O(1)头尾增删
哈希链表 数据结构 哈希表+双向链表组合,保持O(1)操作同时维护插入顺序
哈希集合 数据结构 基于哈希表实现的集合,O(1)去重和查找,用于BFS visited记录
布隆过滤器 数据结构 概率型数据结构:超大规模数据集快速判重,空间效率高,存在假阳性
二叉树 数据结构 每个节点最多有两个子节点的树结构,是大多数高级数据结构的基础
二叉搜索树 数据结构 左小右大的特殊二叉树,中序遍历结果有序(BST)
多叉树 数据结构 每个节点可有0~N个子节点的树结构,Trie树的基础
图 数据结构 由节点和边构成,多叉树的延伸,支持复杂网络关系
DFS 算法基础 深度优先搜索:沿路径深入到底再回溯,用visited数组防环
BFS 算法基础 广度优先搜索:按层级扩散,用队列实现,适合最短路径
最短路径 图算法 最短路径问题分类(单源/多源/点对点)及经典算法(Dijkstra/Bellman-Ford/A*/Floyd)
Dijkstra算法 图算法 经典最短路径算法:贪心思想、优先级队列优化、只适用于非负权重图
并查集 数据结构 并查集(Union Find)用于管理元素分组,支持合并与查询操作
哈希函数 哈希表 哈希函数将键映射为哈希值,是哈希表的核心组件
哈希冲突 哈希表 不同键产生相同哈希值的冲突现象,需通过方法解决
开放寻址法 哈希表 冲突时在哈希表内寻找空位的解决方法,无需额外链表
位图 数据结构 用1 bit表示状态,空间效率极高的概率型数据结构
红黑树 数据结构 自平衡BST,通过5条着色性质保证O(logN)树高与操作
AVL树 数据结构 自平衡BST,严格平衡(左右子树高度差≤1),查找更快
有向图 图论 边有方向的图结构,区分入度与出度
无向图 图论 边无方向的图结构,节点的度=入度+出度
加权图 图论 边带权重的图结构,权重影响最短路径计算
节点 图论 图的基本组成单元,边连接两个节点
边 图论 连接两个节点的结构,分有向边与无向边
度 图论 节点相连的边数,有向图中=入度+出度
入度 图论 有向图中指向该节点的边数
出度 图论 有向图中从节点指出的边数
子图 图论 原图的子集(包含部分节点和边)
连通图 图论 任意两节点间有路径的无向图
连通分量 图论 无向图的极大连通子图
强连通图 图论 有向图中任意两节点互相可达
弱连通图 图论 忽略边的方向后变为连通图的有向图
强连通分量 图论 有向图的极大强连通子图
最短路径算法 图算法 求解图中最短路径的经典算法集合(Dijkstra/Bellman-Ford等)
最小生成树算法 图算法 求解加权无向图最小生成树的算法集合(Kruskal/Prim等)
排序算法 算法基础 排序算法评估指标与分类,包含选择排序等基础算法
冒泡排序 排序算法 通过交换相邻逆序对实现,O(n²)稳定排序,可提前终止
插入排序 排序算法 将元素插入左侧有序数组,O(n²)稳定排序,对有序数组效率高
选择排序 排序算法 每次选最小值放左侧,O(n²)不稳定排序,无法利用有序性
希尔排序 排序算法 插入排序的改进,通过h有序数组预处理突破O(n²)(⚠️内容不完整)
快速排序 排序算法 分治思想,平均O(n log n),不稳定排序,partition+递归(⚠️内容不完整)
堆排序 排序算法 基于二叉堆的原地排序算法,O(N log N)时间复杂度、O(1)空间复杂度
优先级队列 数据结构 基于二叉堆实现,按优先级顺序取出元素,O(log N)出入队
计数排序 排序算法 非比较排序,O(n+k)时间复杂度,桶排序的特例(k=n)
归并排序 排序算法 分治排序,O(n log n)稳定排序,结合二叉树后序遍历理解
二叉堆 数据结构 完全二叉树,sink/swim操作,优先级队列和堆排序的底层结构
稳定排序 排序算法特性 相等元素保持原有相对顺序,基数排序的基础
原地排序 排序算法特性 仅需O(1)额外空间,直接在原数组上操作的排序方式
桶排序 排序算法 分桶后分别排序的非比较排序,计数排序的通用形式
双指针 算法技巧 双指针技巧:对向指针、快慢指针、双指针拼接、滑动窗口等模式
滑动窗口 算法技巧 快慢双指针的核心应用,O(N)解决子数组/子串问题
前序遍历 二叉树遍历 刚进入节点时的处理时机,快速排序=前序遍历的应用
中序遍历 二叉树遍历 左→根→右,BST中序遍历结果有序
后序遍历 二叉树遍历 能获取左右子树信息,归并排序=后序遍历的应用
层序遍历 二叉树遍历 BFS框架基础,队列实现,一层层遍历节点
递归 算法基础 从树的角度理解递归,两种思维模式:遍历 vs 分解问题
动态规划 算法设计 分解问题+记忆化,避免重复计算的递归优化
分治算法 算法设计 分解独立子问题,递归求解后合并(归并/快排)
回溯算法 算法设计 遍历思维+状态管理,做选择→递归→撤销选择
大O表示法 算法基础 描述算法复杂度渐进上界的数学记号
完全二叉树 数据结构 除最后一层外各层全满,最后一层节点靠左排列的二叉树
贪心算法 算法设计 每一步取局部最优,期望达到全局最优的算法思想
负载因子 哈希表 衡量哈希表装满程度的指标:已存元素数/数组容量
斐波那契数列 算法基础 递归、重叠子问题和动态规划优化的经典入门例子
基数排序 排序算法 按数字位依次稳定排序的非比较排序算法,常以计数排序为子过程
二分查找 算法技巧 在有序或单调搜索空间中不断排除一半候选区间的 O(log n) 查找算法

⚖️ 对比页 (Comparisons)

页面链接 对比主题 日期
数组vs链表 数组与链表的多维度对比分析 2026-05-02
拉链法vs线性探查法 拉链法与线性探查法的多维度对比 2026-05-03
哈希链表vs数组加强哈希表 哈希链表与数组加强哈希表两种组合结构对比 2026-05-03
红黑树vsAVL树 红黑树与AVL树的多维度对比 2026-05-04
BFSvsDFS BFS与DFS的适用场景与实现对比 2026-05-04
有向图vs无向图 有向图与无向图的多维度对比 2026-05-04

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