个人知识归档

学习笔记

记录问题、推导与复盘。按知识主题浏览,也可以从一个关键词开始。

共 8 篇笔记

学习方法01

算法学习:从理解问题开始

比起记住更多模板,更重要的是建立从题意到模型、从模型到实现的稳定路径。

5 分钟
算法基础02

从数据范围判断算法方向

复杂度不是写完代码后的装饰,而是读题时帮助我们缩小答案范围的工具。

6 分钟
算法进阶03

动态规划的本质:无后效性与状态设计

不是生搬硬套递推公式,而是找出怎样定义状态才能让“过去”的信息被完全封闭与压缩。

7 分钟
思维技巧04

二分答案:把最优化问题转化为判定问题

当直接求解最大最小值难以直接贪心构造时,单调性是化繁为简的隐形开关。

5 分钟
数据结构05

滑动窗口与单调队列:维护极值的 O(N) 艺术

如何利用元素生命周期与优越性的双重单调性,将定长/变长区间极值查询优化至均摊常数级。

6 分钟
图论算法06

图论搜索的拓扑本质:从分层 BFS 到依赖排序

广度优先搜索的自然分层特性与入度缩减的无环依赖判定,是理解复杂调度系统的基石模型。

7 分钟
数据结构07

并查集与最小生成树:连通分量的演化模型

路径压缩与按秩合并的阿克曼常数奇迹,以及 Kruskal 贪心在拟阵视角下的严格正确性。

6 分钟
算法进阶08

树上算法:树的直径与倍增最近公共祖先 (LCA)

两次 DFS 的几何直觉与树形 DP 对负权边的包容性,配合二进制倍增将树上祖先查询降至对数级。

7 分钟
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