前言
数据结构和算法是计算机科学的基石，也是程序员的必备技能。掌握它们不仅能写出效率更高的代码，还能在大数据、人工智能等底层开发中保证系统的稳定性。对于希望长期发展的开发者而言，学习一套永不过时的知识体系至关重要。
对算法的理解
计算机科学家尼古拉斯·沃斯曾提出经典公式：
算法 + 数据结构 = 程序
这意味着数据结构和算法是编程的核心。相比于框架和工具，算法知识具有更强的生命力。许多框架更新迭代迅速，甚至被淘汰，但像 KMP 算法这样诞生于 1977 年的技术，至今仍是解决字符串匹配问题的标准方案。深入理解算法逻辑，能显著提升逻辑思维能力和阅读源码的效率。
书籍核心内容
本书以 Java 为描述语言，系统介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共分为 13 个章节，结构清晰，循序渐进。
第 1 章：基础数据结构
涵盖数组、链表、队列、栈、散列表、树、堆、图等八大结构。其中树部分详细讲解了完全二叉树、满二叉树、AVL 树、红黑树、字典树、哈夫曼树及线段树等；图部分则涉及分类、表示方式及遍历方法。
第 2 章：排序算法
介绍多种经典排序算法及其稳定性分析，包括冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序、桶排序、基数排序、希尔排序和计数排序等。
第 3 章：位运算与操作符
讲解位运算技巧、有限状态机及相关示例，帮助优化底层计算逻辑。
第 4 章：树的遍历
深入解析 DFS、BFS 及 Morris 遍历等树遍历方式，结合递归原理进行对比分析。
第 5 章：递归
分析递归原理，将其视为树的 DFS 遍历过程，并提供练习示例。
第 6 章：回溯算法
总结回溯算法的使用模板，讲解剪枝技巧及重复问题处理，适用于组合排列类问题。
第 7 章：贪心算法
探讨贪心策略的应用场景及其局限性。
第 8 章：双指针与滑动窗口
分别介绍相向、同向及快慢双指针技巧，以及大小可变窗口、固定窗口等滑动窗口模板。
第 9 章：搜索算法
提供 BFS 和 DFS 的通用模板及示例练习。
第 10 章：前缀和
讲解一维与二维前缀和的计算与应用。
第 11 章：动态规划
通过国王与金矿、01 背包、完全背包、多重背包等经典问题，详解动态规划的状态转移思路。
第 12 章：并查集
结合故事案例，生动介绍并查集的合并、路径压缩及优化技巧。
第 13 章：其他经典算法
涵盖 KMP 算法、马拉车算法、算术表达式转换、牛顿迭代法求平方根及 Base64 编码等内容。
主要知识点覆盖
本书内容全面，重点覆盖了以下技术领域：
- 数据结构：数组、链表、队列、栈、散列表、AVL 树、红黑树、字典树、哈夫曼树、线段树、笛卡尔树、堆、图的分类与遍历。
- 图算法：迪杰斯特拉、贝尔曼福特、弗洛伊德、普里姆、SPFA、克鲁斯卡尔、拓扑排序。
- 排序算法：各类常见排序及其稳定性。
- 高级算法：位运算、有限状态机、Morris 遍历、递归、回溯、贪心、双指针、滑动窗口、DFS/BFS、前缀和、动态规划、并查集、KMP、马拉车算法。
总结
对于希望系统构建算法知识体系的开发者，这类结构化教材提供了从基础到进阶的完整路径。通过大量示例练习和问题分析，读者可以逐步掌握核心算法思想，从而在实际开发中灵活运用。
