数据结构与算法之美-11线性排序
前两篇学习了五种常见的排序算法，时间复杂度最低的也需要O(nlogn)。
本片介绍三种时间复杂度为O(n)的排序算法：桶排序、计数排序、基数排序，但是这三种排序算法都需要特定场景前提才能适用。
桶排序
前提：假设需要排序的n大小数据源可以平分为m个桶（区块），每个区块里的数据是无序的，但桶与桶之间是
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数据结构与算法之美-10排序（二）
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回顾上篇中介绍了冒泡排序、插入排序、选择排序，得到结论插入排序要优于另外两者 ，但即便如此，插入排序的平均时间复杂度依旧是O(n²)，在大规模数据排序时效率很低。
该篇学习两种时间复杂度为O(nlogn)，效率更高的排序： 归并排序、快速排序。
一、分治思想在学习之前，我们需要先了解分治思想理念。
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数据结构与算法之美-09排序（一）
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常见的排序算法常见的排序算法有很多，例如：
冒泡排序
插入排序
快速排序
选择排序
归并排序
计数排序
桶排序
…
疑问：这么多排序，开发中怎么选择？它们各自有什么特点？
排序算法的对比方法要想解决上面的疑问，就需要知道每种排序背后的原理，从而比较出什么样的排序适合什么样的场景。
在开始比较之前
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数据结构与算法之美-08递归
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什么是递归？斐波那契数列在讲解递归前，还是聊聊经典的斐波那契数列。
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。
求解数列中第n个数是多少？
分析：
n=1 -> 1
n=2 -> 1
n=3 -> 1+1 =
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数据结构与算法之美-07队列
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一、什么是队列也是一种“操作受限”的线性表结构，只支持数据的添加（入队-enqueue）和删除（出队dequeue）操作，并具备先进先出特性。
使用场景： 资源有限时，例如线程池、数据库连接池、消息池。
二、队列的实现
数组实现 - 顺序队列
链表实现 - 链式队列
定义队列接口：
interf
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数据结构与算法之美 - 06栈
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一、什么是栈？一种“操作受限”的线性表结构，只支持数据的添加（入栈-push）和删除(出栈-pop)操作，并具备先进后出，后进先出特性。
栈的实现使用数组、链表都可以实现栈数据结构。数组实现的栈我们称之为顺序栈；链表实现称之为链式栈。
通过栈的概念我们抽象出一个栈最基本的功能接口：
interfa
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数据结构与算法之美 - 05链表（二）
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链表操作练习这篇主要编写几道单向链表操作练习：
单链表Node
class Node {
public int data;
public Node next;
public Node(int data) {
this.data = data;
}
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数据结构与算法之美 - 04链表（一）
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数据结构与算法之美-学习大纲
前篇提到了链表也属于线性表结构。那么可想而知，链表在内存中存储的形式肯定也是类似于一条直线进行延伸的。
从内存图中我们可以看出，链表数据结构的内存分配情况并不是连续，作为线性表结构的关键就在于每个数据节点都是由数据块和“指针”块组成。
数据块 ： 存储真正的数据
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数据结构与算法之美 - 03数组
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数据结构与算法之美-学习大纲
什么数组？
数组是一种 线性表 数据结构。它用一组 连续的内存空间，来存储一组 相同类型 的数据。
线性表数据排成一条线一样的数据结构。除了数组，还有链表、队列、栈等都是线性表结构。
而与之对立的概念称为非线性表，属于这类数据结构的有：树、图、堆等。
连续的内存空
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