数据结构是一种数据的表现形式，如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路，大部分数据结构都有一套通用的算法模板，所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。
后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板，每一个专题都有一些经典练习题，完成所有练习的题后，你对数据结构和算法会有新的收获和体会。
先介绍两个算法题，试试感觉~
示例 1
给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在，则返回 -1。
思路：核心点遍历给定字符串字符，判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串
func strStr(haystack string, needle string) int {
if len(needle) == 0 {
return 0
}
var i, j int
// i不需要到len-1
for i = 0; i < len(haystack)-len(needle)+1; i++ {
for j = 0; j < len(needle); j++ {
if haystack[i+j] != needle[j] {
break
}
}
// 判断字符串长度是否相等
if len(needle) == j {
return i
}
}
return -1
}需要注意点
- 循环时，i 不需要到 len-1
- 如果找到目标字符串，len(needle)==j
示例 2
给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。
思路：这是一个典型的应用回溯法的题目，简单来说就是穷尽所有可能性，算法模板如下
result = []
func backtrack(选择列表,路径):
if 满足结束条件:
result.add(路径)
return
for 选择 in 选择列表:
做选择
backtrack(选择列表,路径)
撤销选择通过不停的选择，撤销选择，来穷尽所有可能性，最后将满足条件的结果返回
答案代码
func subsets(nums []int) [][]int {
// 保存最终结果
result := make([][]int, 0)
// 保存中间结果
list := make([]int, 0)
backtrack(nums, 0, list, &result)
return result
}
// nums 给定的集合
// pos 下次添加到集合中的元素位置索引
// list 临时结果集合(每次需要复制保存)
// result 最终结果
func backtrack(nums []int, pos int, list []int, result *[][]int) {
// 把临时结果复制出来保存到最终结果
ans := make([]int, len(list))
copy(ans, list)
*result = append(*result, ans)
// 选择、处理结果、再撤销选择
for i := pos; i < len(nums); i++ {
list = append(list, nums[i])
backtrack(nums, i+1, list, result)
list = list[0 : len(list)-1]
}
}说明：后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题，如果当前不太了解可以暂时先跳过
我们大多数时候，刷算法题可能都是为了准备面试，所以面试的时候需要注意一些点
- 快速定位到题目的知识点，找到知识点的通用模板，可能需要根据题目特殊情况做特殊处理。
- 先去朝一个解决问题的方向！先抛出可行解，而不是最优解！先解决，再优化！
- 代码的风格要统一，熟悉各类语言的代码规范。
- 命名尽量简洁明了，尽量不用数字命名如：i1、node1、a1、b2
- 常见错误总结
- 访问下标时，不能访问越界
- 空值 nil 问题 run time error