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上一节我讲了链表相关的基础知识。学完之后，我看到有人留言说，基础知识我都掌握了，但是写链表代码还是很费劲。哈哈，的确是这样的！想要写好链表代码并不是容易的事儿，尤其是那些复杂的链表操作，比如链表反转、有序链表合并等，写的时候非常容易出错。从我上百场面试的经验来看，能把“链表反转”这几行代码写对的人不足 10%。为什么链表代码这么难写？究竟

今天我们来聊聊“链表（Linked list）”这个数据结构。学习链表有什么用呢？为了回答这个问题，我们先来讨论一个经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法。缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数据应

提到数组，我想你肯定不陌生，甚至还会自信地说，它很简单啊。是的，在每一种编程语言中，基本都会有数组这种数据类型。不过，它不仅仅是一种编程语言中的数据类型，还是一种最基础的数据结构。尽管数组看起来非常基础、简单，但是我估计很多人都并没有理解这个基础数据结构的精髓。在大部分编程语言中，数组都是从 0 开始编号的，但你是否下意识地想过，为什么数

上一节，我们讲了复杂度的大 O 表示法和几个分析技巧，还举了一些常见复杂度分析的例子，比如 O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn) 复杂度分析。掌握了这些内容，对于复杂度分析这个知识点，你已经可以到及格线了。但是，我想你肯定不会满足于此。今天我会继续给你讲四个复杂度分析方面的知识点，最好情况时间复杂度（best case t

我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。其实，只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析。而且，我个人认为，复杂度分析

你是否曾跟我一样，因为看不懂数据结构和算法，而一度怀疑是自己太笨？实际上，很多人在第一次接触这门课时，都会有这种感觉，觉得数据结构和算法很抽象，晦涩难懂，宛如天书。正是这个原因，让很多初学者对这门课望而却步。 我个人觉得，其实真正的原因是你没有找到好的学习方法，没有抓住学习的重点。实际上，数据结构和算法的东西并不多，常用的、基础的知识点更

你是不是觉得数据结构和算法，跟操作系统、计算机网络一样，是脱离实际工作的知识？可能除了面试，这辈子也用不着？尽管计算机相关专业的同学在大学都学过这门课程，甚至很多培训机构也会培训这方面的知识，但是据我了解，很多程序员对数据结构和算法依旧一窍不通。还有一些人也只听说过数组、链表、快排这些最最基本的数据结构和算法，稍微复杂一点的就完全没概念。