前言
工作已经有一段时间了，有的时候会跟同事们打趣：“如果你让我现在去手写一个快速排序，我怕是真的写不出来”。
如果不接触一段时间的算法，真的很容易就忘了。不信？你现在想想你自己能不能手写一个堆排序。
经历过校招的人都知道，算法和数据结构都是不可避免的。
在笔试的时候，最主要的就是靠算法题。像拼多多、头条这种大公司，上来就来几道算法题，如果你没AC出来，面试机会都没有。
在面试（现场面或者视频面）的时候也会问算法题，难度肯定是没有笔试的时候那么难的。我们可以想象一个场景，一面面试面到一半，面试官让你反转二叉树，问问现在的自己，你还会吗。
不扯远了，如果还在上大学的同学可以先以排序和各种的基本数据结构开始入门。
下面来简单介绍一下八大基础排序和基础的数据结构
冒泡排序
思路：俩俩交换，大的放在后面，第一次排序后最大值已在数组末尾。因为俩俩交换，需要n-1趟排序（比如10个数，需要9趟排序）
代码实现要点：两个for循环，外层循环控制排序的趟数，内层循环控制比较的次数。每趟过后，比较的次数都应该要减1
选择排序
思路：找到数组中最大的元素，与数组最后一位元素交换。当只有一个数时，则不需要选择了，因此需要n-1趟排序
代码实现要点：两个for循环，外层循环控制排序的趟数，内层循环找到当前趟数的最大值，随后与当前趟数组最后的一位元素交换
插入排序
思路：将一个元素插入到已有序的数组中，在初始时未知是否存在有序的数据，因此将元素第一个元素看成是有序的。与有序的数组进行比较，比它大则直接放入，比它小则移动数组元素的位置，找到个合适的位置插入。当只有一个数时，则不需要插入了，因此需要n-1趟排序
代码实现：一个for循环内嵌一个while循环实现，外层for循环控制需要排序的趟数，while循环找到合适的插入位置(并且插入的位置不能小于0)
快速排序
学习快速排序的前提：需要了解递归
思路：在数组中找一个元素(节点)，比它小的放在节点的左边，比它大的放在节点右边。一趟下来，比节点小的在左边，比节点大的在右边。不断执行这个操作….
代码实现：支点取中间，使用L和R表示数组的最小和最大位置。不断进行比较，直到找到比支点小(大)的数，随后交换，不断减小范围。递归L到支点前一个元素(j)。递归支点后一个元素(i)到R元素
归并排序
学习归并排序的前提：需要了解递归
思路：将两个已排好序的数组合并成一个有序的数组。将元素分隔开来，看成是有序的数组，进行比较合并。不断拆分和合并，直到只有一个元素
代码实现：在第一趟排序时实质是两个元素(看成是两个已有序的数组)来进行合并，不断执行这样的操作，最终数组有序，拆分左边，右边，合并…
堆排序
学习堆排序的前提：需要了解二叉树
思路：堆排序使用到了完全二叉树的一个特性，根节点比左孩子和右孩子都要大，完成一次建堆的操作实质上是比较根节点和左孩子、右孩子的大小，大的交换到根节点上，直至最大的节点在树顶。随后与数组最后一位元素进行交换
代码实现：只要左子树或右子树大于当前根节点，则替换。替换后会导致下面的子树发生了变化，因此同样需要进行比较，直至各个节点实现父>子这么一个条件
希尔排序
思路：希尔排序实质上就是插入排序的增强版，希尔排序将数组分隔成n组来进行插入排序，**直至该数组宏观上有序，**最后再进行插入排序时就不用移动那么多次位置了～
代码思路：希尔增量一般是gap = gap / 2，只是比普通版插入排序多了这么一个for循环而已。
基数排序(桶排序)
思路：基数排序(桶排序)：将数字切割成个、十、百、千位放入到不同的桶子里，放一次就按桶子顺序回收一次，直至最大位数的数字放完～那么该数组就有序了
代码实现：先找到数组的最大值，然后根据最大值/10来作为循环的条件(只要>0，那么就说明还有位数)。将个位、十位、…分配到桶子上，每分配一次就回收一次
递归
递归在算法里边用得非常非常多，排序算法的快速排序和归并排序就需要用到递归（至少用递归来实现是最方便的）。
想要用递归必须知道两个条件：递归出口(终止递归的条件)和递归表达式(规律)
技巧：在递归中常常是将问题切割成两个部分(1和整体的思想)，这能够让我们快速找到递归表达式(规律)
汉罗塔实现：
基本数据结构
链表、队列、二叉树、栈都是些非常基本的数据结构。针对每种的数据结构都会有对应的算法题，比如说：
- LeetCode No206：反转链表
- LeetCode No20：检验字符串
[]{]}{]{}(这样的字符串是否有效(对齐) - LeetCode No104：树的最大深度
- LeetCode No102：层序遍历树
- …
在校招不求字典树、红黑树、图这种数据结构要会，但链表、队列、二叉树、栈这些数据结构的题（LeetCode简单） 还是应该要能做出来。
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