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拓扑排序最新视觉报道_拓扑排序c++(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

拓扑排序

Optiver OA揭秘𐟔 𐟌Ÿ Optiver的在线评估（OA）体验分享 1️⃣ 编程挑战：两小时内完成两道编程题，第一题是模拟购物结账，难度较高；第二题是拓扑排序风格，相对简单。 2️⃣ 时间限制：一个半小时内需完成所有编程测试。 3️⃣ ZAP-N测试：简化版测试，无需进行反应游戏，但需解决24点和汉诺塔等逻辑题。 4️⃣ 数值逻辑：涉及Numerical Logic的题目。 5️⃣ 运气挑战：Beat the odds，考验你的运气和策略。 𐟓Œ 这些测试主要针对数据科学（DS）和量化研究（Quant）岗位，测试平台为HackerRank。虽然网上关于Optiver OA的资料不多，但这里提供了一些相关信息，供大家参考。

C++中DFS和BFS的区别与选择 𐟌Š 深度优先搜索（DFS） 𐟌Š 特点：勇往直前，不回头！使用栈结构，通过递归或显式栈实现。适用场景：解决连通性问题、拓扑排序、路径查找等。优势：代码简洁，适合特定问题的快速解决。 𐟌 广度优先搜索（BFS） 𐟌 特点：层层推进，不遗漏任何节点！利用队列结构进行搜索。适用场景：无权图中的最短路径查找、层次遍历等。优势：保证找到最短路径（无权图），适合层次结构问题的解决。 𐟓 总结 𐟓 DFS和BFS各有千秋，选择哪种算法取决于具体问题。在C++中，通过栈和队列数据结构实现这两种搜索算法。深入理解两者特点，助力算法问题解决！

如何在八周内高效备考LeetCode？ 𐟒ጥetCode题库庞大，超过2500道题目，全刷不现实。核心考点包括基础数据结构与算法：数组、链表、栈、队列、哈希、集合、映射、前缀和、滑窗、双指针、递归、分治、树、图、DFS、BFS、回溯、二分、排序、贪心、动态规划等。 𐟒ᩉ𔤺Ž时间和精力限制，应有针对性准备面试。关键算法如二分、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先、深度优先、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需精通。 𐟗‚因此，我归纳了八周高效刷题计划，希望为大家备战面试有帮助。

21天LeetCode挑战：算法大师 𐟓… 第6天：树 (Tree) 𐟌𒠩历（递归/非递归）：掌握二叉树的遍历方法，包括前序、中序和后序遍历。 𐟔 二叉搜索树操作：熟悉二叉搜索树的插入、删除和查找操作。 𐟌𓠦 ‘的动态规划：解决路径问题（如124. 二叉树中的最大路径和），二叉搜索树相关问题（如98. 验证二叉搜索树）以及层序遍历问题（如102. 二叉树的层序遍历）。 𐟓… 第7天：图 (Graph) 𐟚𖢀♂️ BFS/DFS：掌握广度优先搜索和深度优先搜索的算法实现。 𐟛䯸最短路径：使用Dijkstra算法解决最短路径问题。 𐟓… 拓扑排序：熟悉拓扑排序的应用，如课程表问题（207. 课程表）。 𐟏️ 并查集：掌握并查集的数据结构和应用。 𐟓… 第8天：基础算法 (Basic Algorithms) 𐟔„ 排序：练习快速排序和归并排序，解决排序问题（如912. 排序数组）。 𐟥䠨𔪥🃧𓕯𜚥𚔧”訴꥿ƒ算法解决分发饼干问题（455. 分发饼干）和寻找旋转排序数组中的最小值问题（153. 寻找旋转排序数组中的最小值）。 𐟔 二分搜索：掌握二分搜索的算法实现。 𐟓… 第9天：动态规划 (DP) 𐟓ˆ 一维/二维DP：练习动态规划的基础应用，如不同路径问题（62. 不同路径）和分割等和子集问题（416. 分割等和子集）。 𐟎’ 背包问题：解决背包问题，如01背包问题和完全背包问题。 𐟓Š 子序列问题：练习最长公共子序列问题（1143. 最长公共子序列）。 𐟓… 第10天：综合补充 𐟔砤𝍨🐧𜚦ŽŒ握位运算的基础知识，如掩码处理。 𐟔⠦•𐥭橗˜：解决质数问题和同余定理相关的题目。 𐟎𒠥…覎’列与组合：练习全排列问题和组合问题，如全排列问题和计数质数问题。通过这些天的练习，你将能够全面掌握LeetCode的各种算法和知识点，提升自己的编程能力。加油！

考研心得分享 | 希望大家都能顺利上岸！考研的日子仿佛就在昨天，但今天才发现，原来已经过去了六天。时间过得真快，感觉像过了一个世纪那么漫长。考研结束后，我突然感觉无所适从，做什么都提不起兴趣。考试当天，我一直在疯狂对答案，纠结那些题目到底选对了没有。考完第二天，我把估的分都记录下来，政治参考了余峰的答案，英语参考了闪过的答案，数学是网上随便找的，408是王道的。王道的大题出的有点慢，这两天我反复翻了408的大题答案，整个人在“我这个是不是没算对”和“总不能连100都过不了”这两种状态之间来回切换。很庆幸的是，我的拓扑排序写得没大问题，但哈希表我算错了。为什么还要等两个月才出成绩呢？现在既不想处在这种惴惴不安的情绪中，又担心结果不是自己想要的。看着倒计时上的照片，真让人紧张。希望明年还能见到这片风景啊。

30天高效刷题秘籍！大家好！最近很多朋友都在问，如何高效地刷完LeetCode上的高频题。其实，刷题这事儿，真不是一股脑儿把所有题目都刷一遍那么简单。今天，我就来分享一些小技巧，帮你高效刷题，顺利备战面试。挑重点来刷 𐟎斥…ˆ，面试时间宝贵，咱们得挑那些关键的算法来练。比如二分搜索、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划，这些都是必须得熟练的。这些算法基本上覆盖了面试中80%的题目，所以重点掌握这些就足够了。定期复习 𐟔„ 其次，复习是关键。定期回头刷刷那些经典题，这样你对算法的理解会更深。比如说，每周六下午留出一个小时，专门用来复习之前做过的错题和经典题。这样不仅能巩固知识，还能让你对算法有更深刻的理解。做好笔记 𐟓 最后，记得做好笔记。就像有个错题本一样，遇到难题，看看别人怎么解的，想想还有哪些题可以用同样的方法。这样不仅能提高你的解题能力，还能让你在面试中更有话聊。八周刷题计划 𐟓… 为了帮助大家提高效率，我特意制定了一个八周的刷题计划。每周都有不同的重点和复习内容，希望能帮助大家在短时间内快速提升。希望这些小技巧能帮到你们，祝大家都能在面试中大放异彩！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦~

𐟒᠌eetCode刷题心得分享 𐟚€ 𐟓š 在LeetCode上刷题的过程中，我发现不仅我一个人在背诵代码，很多人的方法也大同小异，这真是个不错的发现！ 𐟒ᠦˆ‘的刷题策略是：开始时背诵一些代码，但刷多了之后就不需要再背了。对于一些难题，当然还是要自己动手写的。有些代码是有固定框架的，就像数学公式一样，记住框架比自己重新推导要快得多。 𐟓– 相同框架的题目做多了，知识点也就熟悉了。面试中的算法其实并不难，很多都可以通过记忆框架来快速解决。 𐟒Œ 我觉得这些代码是可以背诵的，比如BFS、DFS、Dijkstra、KMP、二叉树的前后中序遍历、拓扑排序、二分查找、指针/双重指针、滑动窗口、记忆化搜索、动态规划、快速排序、图遍历等。LeetCode上的几千道题，大概95%都是这些基本框架的变种。 𐟘… 至于贪心算法，我感觉没法背诵，因为每道题都有不同的解法，没有固定的模板。 𐟓𘠧”𑤺Ž篇幅有限，更多详细内容请查看相关图片。

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

程序员面试必备算法清单在准备程序员面试时，熟悉各种算法和数据结构至关重要。以下是一些常见的算法和数据结构，帮助你更好地准备面试：字符串处理：字符串类题目是各大公司面试的热门选择，难度适中且贴近实际工作。排序算法：合并排序和快速排序是考察的重点，中等频率出现，有时与其他专题混合考察。二分法：二分法题目出现频率高，需要注意避免死循环，特别是边界问题。链表：链表是基础数据结构，考察频率高，需注意其性质，如删除和插入时间复杂度为O(1)。二叉树：树的考察频率也较高，需要掌握递归和迭代两种解法。深度优先搜索（DFS）：考察频率高，但需注意递归深度过深可能导致栈溢出。广度优先搜索（BFS）：考察频率高，适用于拓扑排序和最短距离问题。堆：堆的构建、应用（优先队列、排序）以及懒删除等问题都是考察点。哈希表：哈希表是常用的数据结构，支持O(1)的增删查改操作。双指针：高频问题，时间复杂度为O(n)。动态规划：头部公司和国内公司容易考到，准备难度较高，需要多练习。 Trie：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。 Union Find：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。这些基础专题是面试中的常见考点，后续会按照专题进行详细讲解和刷题巩固。希望这些信息能帮助你更好地准备程序员面试！