前言

近年來，算法行業非?；鸨?，越來越多的人在學習算法。目前，計算機的最重要領域之一是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已滲透到互聯網、商業、金融業、航空、軍事等各個領域，正在改變著這個世界。

寫作背景

在IT領域，數據結構與算法的應用無處不在。數據結構與算法是計算機開發人員的基本功，很多面試都要考查數據結構與算法。學習數據結構與算法不僅可以培養我們的算法思維，提高我們分析問題、解決問題的能力，還可以讓我們快速學習新技術，以更高的視角看待問題。

數據結構與算法教材一般晦澀難懂。為了讓更多的人輕松學習算法、愛上算法，筆者寫作了《趣學數據結構》《趣學算法》兩本書。筆者發現，讀者特別喜歡搭配了大量圖解的通俗易懂的講解方式。很多讀者也在呼吁筆者寫一本結合算法競賽實例進行講解的書。經過近兩年的籌備，《算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》和《算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》兩本書終于要和大家見面了，非常感謝各位讀者的大力支持。

學習建議

算法學習的過程，實際上是通過大量實例，充分體會遇到問題時該如何分析：采用什么數據結構，使用什么算法策略，算法的復雜性如何，是否有優化的可能，等等。這里有以下幾個建議。

◇ 第1個建議：學經典，多理解。

算法書有很多，初學者最好選擇圖解較多的入門書，當然，也可以選擇多本書，從多個角度進行對比和學習。先看書中的圖解，理解各種經典問題的求解方法，如果還不明白，則可以看視頻講解，理解之后再看代碼，嘗試自己動手上機運行。如有必要，則可以將算法的求解過程通過圖解方式展示出來，以加深對算法的理解。

◇ 第2個建議：看題解，多總結。

在掌握書中的經典算法之后，可以在刷題網站進行專項練習，比如貪心算法、分治算法、動態規劃、網絡流等。算法比數據結構更加靈活，對同一道題目可以采用不同的算法解決，算法復雜性也不同。如果想不到答案，則可以看題解，比較自己的想法與題解的差距。要多總結題目類型及最優解法，然后找相似的題目并自己動手解決問題。

◇ 第3個建議：舉一反三，靈活運用。

通過專項刷題，見多識廣，總結常用的算法模板，熟練應用套路，舉一反三、靈活運用，逐步提升刷題速度，力爭“bug free”（無缺陷）。

如何進行刷題實戰

刷題的過程就是熟練應用數據結構與算法的過程。在刷題過程中，要學會分析問題、解決問題的方法，總結常用的算法模板和套路，快速寫出代碼，通過鍛煉達到“bug free”?？梢约袝r間進行系統性專項刷題，不可三天打魚、兩天曬網，也不可隨機刷題。題不在多，在于精。通過看書掌握一種數據結構與算法之后，便可找該知識相關的簡單題目試手，從易到難。刷題時，可以先在編譯系統中編譯通過，等測試用例通過且檢查無誤后再提交，因為在比賽中多次提交會被罰時。刷題網站有很多，算法競賽刷題網站有Vjudge、POJ、HDU、Code Forces、洛谷等，找工作刷題網站有LeetCode。提交結果類型如下。

? AC（Accepted）：通過。

? WA（Wrong Answer）：答案錯誤。

? TLE（Time Limit Exceed）：超時。

? OLE（Output Limit Exceed）：超過輸出限制。

? MLE（Memory Limit Exceed）：超出內存。

? RE（Runtime Error）：運行時錯誤。

? PE（Presentation Error）：格式錯誤。

? CE（Compile Error）：無法編譯。

測試用例通過而提交不通過是很正常的，因為在測試用例中僅有一兩組數據，而在后臺有大量測試數據。遇到提交不通過的情況時，要首先根據提示判斷錯誤類型，根據錯誤類型分析原因；然后冷靜分析算法邏輯、易錯點、特殊情況判斷等，看看選擇的數據結構和算法是否合適，是否存在死循環。在刷題過程中會發現很多“坑”，一定要記錄下來，避免下次“踩坑”。

看題目時要看數據規模、時間限制和空間限制，看看設計的算法是否會超時超限，做到心中有數。如果限制時間為1s，則問題規模（n）和算法時間復雜度之間的關系如下。

? n≤11：O(n!)。

? n≤25：O(2n)。

? n≤5000：O(n2)。

? n≤106：O(nlogn)。

? n≤107：O(n)。

? n>108：O(logn)。

本書特色

本書具有以下特色。

（1）完美圖解，通俗易懂。本書對每個算法的基本操作都有圖解演示，通過圖解，許多問題都變得簡單，可迎刃而解。

（2）實例豐富，簡單有趣。本書結合大量競賽實例，講解如何利用數據結構與算法解決實際問題，使復雜難懂的問題變得簡單有趣，幫助讀者輕松掌握算法知識，體會其中的妙處。

（3）深入淺出，透析本質。本書透過問題看本質，重點講解如何分析和解決問題。本書采用了簡潔易懂的代碼，對數據結構設計和算法的描述全面細致，而且有算法復雜性分析及優化過程。

（4）實戰演練，循序漸進。本書在對每個數據結構與算法講解清楚后，都進行了實戰演練，使讀者在實戰中體會數據結構與算法的設計和操作，從而提高獨立思考、動手實踐的能力。書中有豐富的練習題和競賽題，可幫助讀者及時檢驗知識掌握情況，為從小問題出發，逐步解決大型復雜性工程問題奠定基礎。

（5）網絡資源，技術支持。本書為讀者提供書中所有范例程序的源代碼、競賽題及答案解析，讀者對這些源代碼可以自由修改編譯，以符合自己的需要。本書提供博客、微信群、QQ群技術支持，可隨時為讀者答疑解惑。

建議和反饋

寫書是極其瑣碎、繁重的工作，盡管筆者已經盡力使本書的內容和網絡支持接近完美，但仍然可能存在很多漏洞和瑕疵。歡迎讀者提供關于本書的反饋意見，因為對本書的評論和建議都有利于我們改進和提高，以幫助更多的讀者。如果對本書有什么評論和建議，或者有問題需要幫助，則可以致信rainchxy@126.com與筆者交流，筆者將不勝感激。

讀者資源請參照本書封底提示。

致謝

感謝筆者的家人和朋友在本書寫作過程中提供的大力支持。感謝電子工業出版社工作嚴謹、高效的張國霞編輯促成本書的早日出版。感謝提供寶貴意見的同事們。感謝提供技術支持的同學們。感恩遇到這么多良師益友！