【文件属性】：
文件名称：leetcode中国-algorithm--pattern:算法--模式
文件大小：984KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-29 20:05:42
系统开源
leetcode中国
说明
本项目为原项目
的
Python3
语言实现版本，原项目使用
go
语言实现，目前已获
。在原项目基础上，本项目添加了优先级队列，并查集，图相关算法等内容，基本覆盖了所有基础数据结构和算法，非常适合找工刷题的同学快速上手。以下为原项目
README，目录部分增加了本项目的新内容。
算法模板
算法模板，最科学的刷题方式，最快速的刷题路径，一个月从入门到
offer，你值得拥有
:dog_face:~
算法模板顾名思义就是刷题的套路模板，掌握了刷题模板之后，刷题也变得好玩起来了~
此项目是自己找工作时，从
0
开始刷
LeetCode
的心得记录，通过各种刷题文章、专栏、视频等总结了一套自己的刷题模板。
这个模板主要是介绍了一些通用的刷题模板，以及一些常见问题，如到底要刷多少题，按什么顺序来刷题，如何提高刷题效率等。
在线文档
在线文档
Gitbook：
核心内容
入门篇
:dog_face:
数据结构篇
:rabbit_face:
基础算法篇
:cow_face:
算法思维
:lion:
心得体会
文章大部分是对题目的思路介绍，和一些问题的解析，有了思路还是需要自己手动写写的，所以每篇文章最后都有对应的练习题
刷完这些练习题，基本对数据结构和算法
【文件预览】：
algorithm--pattern-master
----.gitignore(10B)
----images()
--------repo_practice.png(46KB)
--------heap.png(79KB)
--------stack.png(6KB)
--------dp_triangle.png(22KB)
--------title.png(36KB)
--------leetcode_explore.png(175KB)
--------cycled_linked_list.png(14KB)
--------fast_slow_linked_list.png(17KB)
--------binary_search_template.png(36KB)
--------leetcode_jzoffer.png(110KB)
--------tree_type.png(26KB)
--------leetcode_record.png(42KB)
--------stack_rain.png(51KB)
--------dp_memory_search.png(37KB)
--------dp_dc.png(24KB)
--------leetcode_time.png(3KB)
--------backtrack.png(64KB)
--------stack_rain2.png(128KB)
----advanced_algorithm()
--------slide_window.md(7KB)
--------backtrack.md(9KB)
--------recursion.md(3KB)
--------binary_search_tree.md(6KB)
--------bst_bfs.py(622B)
----src()
--------main.go(72B)
--------sort()
----practice_algorithm()
--------data_index.md(39B)
--------skiplist.md(34B)
--------bplus.md(31B)
----README.md(6KB)
----basic_algorithm()
--------dp.md(22KB)
--------quicksort.py(790B)
--------mergesort.py(590B)
--------graph()
--------heapsort.py(842B)
--------sort.md(5KB)
--------binary_search.md(12KB)
----introduction()
--------python.md(3KB)
--------golang.md(2KB)
--------quickstart.md(3KB)
----data_structure()
--------heap.md(12KB)
--------union_find.md(5KB)
--------stack_queue.md(18KB)
--------linked_list.md(14KB)
--------binary_op.md(6KB)
--------binary_tree.md(15KB)
----TODO.md(126B)
----SUMMARY.md(714B)