leetcodeoj和leetcode leetcode:leetcodeOJ
《LeetCode OJ与LeetCode：算法挑战与数据库实践》 LeetCode OJ（Online Judge）和LeetCode是两个广受程序员喜爱的在线平台，专为提升编程技能、准备技术面试以及解决算法问题而设计。这两个平台提供了丰富的算法题目，涵盖了从基础到高级的各种编程挑战，支持多种编程语言，如C++、Java、Python等。本资源包含的是LeetCode平台上的算法题目解决方案，主要以C++版本为主，同时也包含了部分Java和Python版本，以及数据库相关的题目，以MySQL实现。
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算法基础：
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排序算法：如快速排序、归并排序、插入排序、选择排序、冒泡排序等，是每个程序员必备的基础知识。
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搜索算法：包括二分查找、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等，用于解决复杂问题。
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动态规划：通过构建状态转移方程，解决最优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。
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图论算法：包括最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal）。
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数据结构：
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数组：基础数据结构，便于随机访问和操作。
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链表：支持动态扩展，用于解决插入和删除操作。
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栈：后进先出（LIFO），在函数调用、括号匹配等问题中有广泛应用。
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队列：先进先出（FIFO），在任务调度、广度优先搜索中使用。
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树：二叉树、平衡树（AVL、红黑树）等，用于数据组织和搜索。
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哈希表：提供高效的查找和插入，常用于去重和缓存。
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字符串处理：
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模式匹配：如KMP算法、Boyer-Moore算法，用于查找字符串中的子串。
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字符串反转、最长公共前后缀等常见问题的解决。
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递归与回溯：
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递归：解决问题的一种自上而下的方法，如斐波那契数列、阶乘计算等。
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回溯：用于解决多解问题，如八皇后问题、N皇后问题、数独求解。
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贪心算法：
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在每一步选择当前最优解，如霍夫曼编码、活动安排问题等。
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数据库基础：
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SQL语言：包括查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等基本操作。
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数据库索引：提高查询效率，如B树、B+树索引。
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事务处理：ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）及并发控制。
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数据库设计：如范式理论，确保数据冗余最小化。
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实战应用：
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面试准备：LeetCode的题目覆盖了大多数技术面试的热点，有助于提升面试表现。