前言
数据结构和算法是计算机科学的基石，是计算机的灵魂。要想成为计算机专业人员，学习和掌握算法是十分必要的。不懂数据结构和算法的人不可能写出效率更高的代码。计算机科学的很多新行业都离不开数据结构和算法作为基石，比如大数据、人工智能等。底层开发中也需要使用非常多的数据结构和算法知识，以保证底层系统的稳定性和高效性。
对算法的理解
计算机科学家尼古拉斯·沃斯在计算机领域有一句人尽皆知的名言：
'算法 + 数据结构 = 程序'（Algorithms+Data Structures=Programs）
所以数据结构和算法是程序员必须掌握的技能。尤其是到一些大公司面试的时候，算法更是一个少不了的环节，熟练掌握数据结构和算法，可以开拓我们的视野，提高我们的逻辑思维能力，在写代码和分析官方源码的时候也非常有帮助。学习数据结构和算法的一个好处就是：学完之后知识基本不会过时，可以永远为我们所用。大家都知道程序员需要不停地学习，因为知识更新太快，记得笔者上大学和后来开始工作的时候，非常喜欢研究官方源码和框架，如痴如醉，但很遗憾，现在很多框架都已被淘汰了，没被淘汰的也被更新得面目全非，然后还要不停地学习其他新的框架。笔者一直在思考，能不能学习一种永不过时的知识。后来就接触了数据结构和算法，这一接触就是好多年，学的那么多知识依然没有过时。比如 KMP 算法是在 1977 年被联合发表的，那么多年过去了，这种算法依然没有被淘汰，如果是一个框架，基本上很难保证那么多年还能存在，就算存在也会有大量的更新，还是需要不停地学习。
编写初衷
笔者具有 10 多年的开发经验，2017 年开始做算法试题并在公众号发布试题讲解，经常游走在全球 30 多个算法网站之间，累计做题 2000 多道，对算法试题有自己独特的解题思路和技巧。
笔者写这本书的初衷是希望能够帮助更多的程序员快速学习算法，我们都知道算法在整个 IT 行业算是比较难的，之前有很过程序员通过公众号加笔者微信，请教关于算法的题，刚开始笔者一一进行了回复，后来随着咨询量越来越大，笔者意识到大家迫切地需要算法相关知识的系统指导。结合笔者过往的写作和从业经历，便着手写一本算法书籍，希望能帮助大家更好地学习算法，于是这本《算法秘籍》就诞生了。
这本书的知识覆盖范围全面，总共分为 13 个章节，先是详细介绍了常见的八大数据结构。后面都是我们比较常见的算法题，其中包括了二叉树的 Morris 遍历，KMP 算法，马拉车算法等经典题型。
关于数据结构，大家普遍认为难度较大的可能就是图了，本书对图的分类，图的表示方式，图的遍历，以及图的各种经典算法比如迪杰斯特拉算法，普里姆算法，拓扑排序等都有大量介绍。
主要内容
数组，链表，队列，栈，散列表，AVL 树二叉搜索树，红黑树，字典树，哈夫曼树，线段树，笛卡尔树，堆，图的分类图的表示方式，图的遍历，迪杰斯特拉算法，贝尔曼福特算法，弗洛伊德算法，普里姆算法，SPFA，克鲁斯卡尔算法，博鲁夫卡算法，拓扑排序，冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序归并排序，堆排序，桶排序，基数排序希尔排序，计数排序，牛顿迭代法位运算，有限状态机，二叉树的遍历方式，Morris 遍历，递归，回溯算法，回溯剪枝，贪心算法，双指针，滑动窗口，Base64 编码深度优先搜索 (DFS)，广度优先搜索（BFS)，前缀和，动态规划，国王与金矿，01 背包完全背包，多重背包，组合与排列，并查集 KMP 算法，马拉车算法，算术表达式转换
本书的内容
本书以 Java 为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法，主要内容如下。
第 1 章：主要介绍了 8 种数据结构，包括数组、链表、队列、栈、散列表、树、堆、图，然后每种数据结构又有细分，比如介绍树的时候有完全二叉树、满二叉树、二叉搜索树、AVL 树、红黑树、字典树、哈夫曼树、线段树、笛卡儿树等。图的介绍中也有一些经典的算法，比如迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、普里姆算法和克鲁斯卡尔算法等。
第 2 章：介绍了几种经典排序算法，以及它们的稳定性分析。
第 3 章：主要介绍了一些位运算和常见操作符，还有一些简单的操作和使用技巧，如有限状态机和相关示例讲解。
第 4 章：介绍了和树有关的知识，比如树的遍历方式，包括 DFS 遍历、Morris 遍历，以及 BFS 遍历等。
第 5 章：分析了递归的原理和示例练习，可以把它看作是对一棵树的 DFS 遍历。
