排序
三种时间复杂度是 O(n) 的排序算法：桶排序、计数排序、计数排序。这些排序算法的时间复杂度是线性的，因而也叫线性排序。之所以能做到线性的复杂度，主要原因这三种算法都是非基于比较的排序算法，不涉及元素间的比较操作；但是这几种排序算法对数据的要求很苛刻，因而需要重点掌握它们的使用场景。
问题
如何根
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排序
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之前说的，冒泡排序、插入排序、选择排序三种算法的时间复杂度都是O(n^2)，很高，适用于小规模数据的排序。
而，归并排序和快速排序，适用于大规模的数据排序，更为常用。
问题
归并排序和快速排序都用到了分治思想，借助这个思想可以解决非排序问题。
如何在O(n)的时间复杂度内查找一个无序数组中的第K
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排序
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问题思考
插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同，都是O(n^2)，在实际软件开发里，为什么更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？
如何分析一个排序算法
排序算法的执行效率
1 . 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
分析排序算法的时间复杂度是，要分别给出最好情况、最坏情况、平均情况下
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递归
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应用场景
很多APP都有推荐用户注册返佣金或奖励的功能。在这个功能中，用户A推荐用户B来注册，用户B又推荐用户C来注册。那么用户C的最终推荐人就为A，用户B的最终推荐人也为A，用户A没有最终推荐人。在数据库表中，可以记录两行数据，其中user_id表示用户ID，referrer_id表示推荐人ID
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队列
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引言
CPU资源有限，任务的处理速度与线程个数并不是线性正相关。过多的线程会导致CPU频繁切换，处理性能下降。
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？
这就需要用到队列这个数据结构
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栈
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思考
首先思考一个问题，浏览器的前进、后退功能是如何实现的呢？
理解栈
栈结构：先进的后出，后进的先出。类似于洗好的盘子，叠一摞，下次用的时候只能从最上面那个盘子开始拿。
操作特性：操作受限的线性表
什么时候用：当某个数据集合只涉及在一端插入和删除数据，并且满足后进先出的特性，就应该首选栈这种
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链表
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主要学习几个写链表代码的技巧
理解指针或引用的含义
有些语言有指针概念，比如C语言；有些语言没有指针，取而代之的是引用，比如Java、Python。不管“指针”还是“引用”，都是一个意思，指存储所指对象的内存地址。
指针含义：将某个变量（对象）赋值给指针（引用），实际上就是就是将这个变量（对象）
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链表
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如何用链表实现LRU缓存淘汰算法？
缓存
缓存定义：一种高效数据读取性能的技术，比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等。缓存在计算机软件、硬件开发中应用都很广。
缓存特点：大小有限，被用满时，需要清理一部分数据，而哪些数据应该被清理哪些应该被保留，由缓存淘汰策略决定。
缓存淘汰策略
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数组
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数组定义
一组线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。
关键词解释
线性表：每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。
除了数组，链表、队列、栈都是线性表结构
联想到非线性表：数据之间并不是简单的前后关系。
如，二叉树、堆、图等
连续的内存空间和相同类型的数据
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算法复杂度分析
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先举个栗子
分析以下这段代码的时间复杂度
// n 表示数组 array 的长度
int find(int[] array, int n, int x) {
int i = 0;
int pos = -1;
for (; i < n; ++
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