非遞迴的題目：
二叉樹的前序、中序、後序，全排列，全子集
佇列一定要掌握好，寬度優先搜尋也是很基礎的東西
平衡二叉搜尋樹，只需要知道他的定義和結構是什麼，有什麼樣的特性，可以支援增刪改操作，不需要細究其增刪改方法如何實現。
記憶化搜尋，即動態規劃是一種思想，幹的事情是：否決掉了中間重複計算的狀態，如果遇到計算過的，直接return（中間狀態用雜湊表儲存；順序計算，把前乙個狀態的計算記錄下來）
記憶化搜尋說明用遞迴來做，這樣會影響空間優化的事情。所以要盡量用多重迴圈（自底向上）的方式實現動態規劃。
（自頂向下和自底向上沒有優劣，只是思維方式不一樣。我以後會選擇「自頂向下」來做）
分治與動態規劃的區別：一刀切，分治下去，一般不會有重複的點。但是動態規劃則會有重複的點。
遞迴如果自己不熟悉的話，一定要自己手動寫testcase
for(int i = 1; i < nums.length; i++)}}
求最小值的時候，要講資料先初始化成最大值----integer.max_value;
比較大小的時候，可以寫簡潔一點-----f[i] = math.min(f[i],f[j]+1);
陣列拿到手，可以先排個序，一般都會對解題有幫助。但如果要求時間複雜度為o(n)的，則不可行，因為排序至少o(nlogn)
merge一般需要用到指標，用到指標的迴圈，一般用while，而不是for。
雜湊表的作用是用來確定元素在不在集合表中
@@@關於鍊錶的基礎知識，當node1 = node2,print(head)的時候，head沒有動，還是輸出123
鍊錶中dumynode的使用：
listnode dumynode = new listnode(0);
dumynode.next = head;
head = dumynode;
return dumynode.next;
鍊錶是否為空的check:
head != null && head.next != null
head.next != null && head.next.next != null
@@@@@資料結構題
median的問題--- quick select 快排
data stream 的概念是指給你乙個陣列，只能for迴圈一次。因為流的概念就是query一次或者一次request
動態的增加乙個數，求最大值；動態的增加乙個數，求中位數等----這一類屬於資料結構題。
有一種資料結構支援找最大值或最小值----priorityqueue/heap 如何用這兩個資料結構 o(logn) pop/push o(n) getmin/getmax
lru cache
key value/member ship ------hash
決策樹演算法知識要點
也可以認為是定義在特徵空間與類空間上的條件概率分布。決策樹主要優點 模型具有可讀性，分類速度快。學習時，利用訓練資料，根據損失函式最小化的原則，建立決策樹模型。時，對新的資料，利用決策樹模型進行分類 決策樹學習包括3 個步驟 特徵選擇 決策樹的生成和決策樹的修剪 決策樹結構 有向邊 directed...
向量知識要點
1 向量的加法 向量的加法滿足平行四邊形法則和三角形法則。ab bc ac。a b x x y y a 0 0 a a。向量加法的運算律 交換律 a b b a 結合律 a b c a b c 2 向量的減法 如果a b是互為相反的向量，那麼a b，b a，a b 0.0的反向量為0 ab ac c...
Makefile知識要點
clean rm o phony clean phony顯式地告訴 make clean的是偽目標，那麼每次makeclean必然會執行rm o。否則存在一種可能性，假如當前路徑下有乙個名為clean的檔案，因為clean這個目標又沒有依賴的檔案，那這個clean檔案永遠被認為是最新的，導致rm指令...