适读人群 ：本科高年级（大四大三）计算机及相关专业学生，秋招春招前冲刺；初入职场三年内新人

在你还没有拿得出手的实战项目证明自己能力时，面试官只能拿算法题评估你。力扣算法题因被BAT、京东、美团、字节跳动、滴滴、拼dd、微软、亚马逊、Google、Facebook等一线科技公司选作面试题而名声大噪，不论你是想拿下大厂Offer，还是想在技术道路上走得更远，刷算法题，尤其是刷力扣算法题，无疑是一个高效率的选择。

简单地会解某一道算法题并不意味着什么，因为很少有人能刷完力扣的上千道题；“小抄”是指不那么正式的笔记，算法小抄把算法题分门别类汇总，提炼出各类题的解题框架，从而以不变应万变。

《漫画算法》作者@程序员小灰|@stormzhang等KOL力荐。

荣获CSDN“程序员IT好书评选”奖

2021年度京东图书科技榜TOP 3　

用喜闻乐见的语言讲述算法，书中配有几百幅有趣的算法图示，并送上部分动画演示。

第1章列举了几个最常见的算法类型及对应的解题框架思路，包括动态规划、回溯、广度优先搜索及双指针、滑动窗口等算法技巧。

第2章用动态规划的通用思路框架解决了十几道经典的动态规划问题，例如，正则表达式、背包问题，同时还介绍了如何写状态转移方程、如何进行状态压缩等技巧。

第3章介绍了数据结构相关的算法，例如，二叉树相关题目的解法，也包括LRU、LFU这种面试常考的算法原理。

第4章介绍了回溯算法、广度优先搜索算法等核心套路在算法题中的运用，巩固对算法框架的理解。

第5章讲解了一些高频题目，每道题目可能会结合多种算法思路进行讲解，也可能有多种解法，读完这一章，你就可以独自遨游题海啦！

第1章 核心套路篇

1.1 学习算法和刷题的框架思维

1.1.1 数据结构的存储方式

1.1.2 数据结构的基本操作

1.1.3 算法刷题指南

1.1.4 最后总结

1.2 动态规划解题套路框架

1.2.1 斐波那契数列

1.2.2 凑零钱问题

1.2.3 最后总结

1.3 回溯算法解题套路框架

1.3.1 全排列问题

1.3.2 N皇后问题

1.3.3 最后总结

1.4 BFS算法套路框架

1.4.1 算法框架

1.4.2 二叉树的最小高度

1.4.3 解开密码锁的最少次数

1.5 双指针技巧套路框架

1.5.1 快、慢指针的常用算法

1.5.2 左、右指针的常用算法

1.6 我写了首诗，保你闭着眼睛都能写出二分搜索算法

1.6.1 二分搜索框架

1.6.2 寻找一个数（基本的二分搜索）

1.6.3 寻找左侧边界的二分搜索

1.6.4 寻找右侧边界的二分搜索

1.6.5 逻辑统一

1.7 我写了一个模板，把滑动窗口算法变成了默写题

1.7.1 最小覆盖子串

1.7.2 字符串排列

1.7.3 找所有字母异位词

1.7.4 最长无重复子串

第2章 动态规划系列

2.1 动态规划设计：最长递增子序列

2.1.1 动态规划解法

2.1.2 二分搜索解法

2.2 二维递增子序列：信封嵌套问题

2.2.1 题目概述

2.2.2 思路分析

2.2.3 最后总结

2.3 最大子数组问题

2.3.1 思路分析

2.3.2 最后总结

2.4 动态规划答疑：最优子结构及dp遍历方向

2.4.1 最优子结构详解

2.4.2 dp数组的遍历方向

2.5 经典动态规划：最长公共子序列

2.6 经典动态规划：编辑距离

2.6.1 思路分析

2.6.2 代码详解

2.6.3 动态规划优化

2.6.4 扩展延伸

2.7 子序列问题解题模板：最长回文子序列

2.7.1 两种思路

2.7.2 最长回文子序列

2.7.3 代码实现

2.8 状态压缩：对动态规划进行降维打击

2.9 以最小插入次数构造回文串

2.9.1 思路分析

2.9.2 状态转移方程

2.9.3 代码实现

2.10 动态规划之正则表达式

2.10.1 思路分析

2.10.2 动态规划解法

2.11 不同的定义产生不同的解法

2.11.1 第一种思路

2.11.2 第二种思路

2.11.3 最后总结

2.12 经典动态规划：高楼扔鸡蛋

2.12.1 解析题目

2.12.2 思路分析

2.12.3 疑难解答

2.13 经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶）

2.13.1 二分搜索优化

2.13.2 重新定义状态转移

2.13.3 还可以再优化

2.14 经典动态规划：戳气球问题

2.14.1 回溯思路

2.14.2 动态规划思路

2.14.3 写出代码

2.15 经典动态规划：0-1背包问题

2.16 经典动态规划：子集背包问题

2.16.1 问题分析

2.16.2 思路分析

2.16.3 进行状态压缩

2.17 经典动态规划：完全背包问题

2.18 题目千百变，套路不会变

2.18.1 线性排列情况

2.18.2 环形排列情况

2.18.3 树形排列情况

2.19 动态规划和回溯算法，到底是什么关系

2.19.1 回溯思路

2.19.2 消除重叠子问题

2.19.3 动态规划

第3章 数据结构系列

3.1 手把手教你写LRU缓存淘汰算法

3.1.1 LRU算法描述

3.1.2 LRU算法设计

3.1.3 代码实现

3.2 层层拆解，带你手写LFU算法

3.2.1 算法描述

3.2.2 思路分析

3.2.3 代码框架

3.2.4 LFU核心逻辑

3.3 二叉搜索树操作集锦

3.3.1 判断BST的合法性

3.3.2 在BST中查找一个数是否存在

3.3.3 在BST中插入一个数

3.3.4 在BST中删除一个数

3.4 完全二叉树的节点数为什么那么难算

3.4.1 思路分析

3.4.2 复杂度分析

3.5 用各种遍历框架序列化和反序列化二叉树

3.5.1 题目描述

3.5.2 前序遍历解法

3.5.3 后序遍历解法

3.5.4 中序遍历解法

3.5.5 层级遍历解法

3.6 Git 原理之二叉树最近公共祖先

3.6.1 二叉树的最近公共祖先

3.6.2 思路分析

3.7 特殊数据结构：单调栈

3.7.1 单调栈解题模板

3.7.2 题目变形

3.7.3 如何处理循环数组

3.8 特殊数据结构：单调队列

3.8.1 搭建解题框架

3.8.2 实现单调队列数据结构

3.8.3 算法复杂度分析

3.9 如何判断回文链表

3.9.1 判断回文单链表

3.9.2 优化空间复杂度

3.9.3 最后总结

3.10 秀操作之纯递归反转链表

3.10.1 递归反转整个链表

3.10.2 反转链表前N个节点

3.10.3 反转链表的一部分

3.10.4 最后总结

3.11 秀操作之k个一组反转链表

3.11.1 分析

3.11.2 代码实现

3.11.3 最后总结

第4章 算法思维系列

4.1 回溯算法解决子集、组合、排列问题

4.1.1 子集