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# 算法快速入门

## 数据结构与算法

数据结构是一种数据的表现形式，如链表、二叉树、栈、队列等都是内存中一段数据表现的形式。 算法是一种通用的解决问题的模板或者思路，大部分数据结构都有一套通用的算法模板，所以掌握这些通用的算法模板即可解决各种算法问题。

后面会分专题讲解各种数据结构、基本的算法模板、和一些高级算法模板，每一个专题都有一些经典练习题，完成所有练习的题后，你对数据结构和算法会有新的收获和体会。

先介绍两个算法题，试试感觉\~

示例 1

[strStr](https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/)（[答案](https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/solution/yi-ci-bian-li-haystackhaystackcount-needlecountcha/)）

> 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从 0 开始)。如果不存在，则返回 -1。

思路：核心点遍历给定字符串字符，判断以当前字符开头字符串是否等于目标字符串

```swift
//通过:8ms,20.9MB
//https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/solution/yi-ci-bian-li-haystackhaystackcount-needlecountcha/
func strStr_c(_ haystack: String, _ needle: String) -> Int {
    guard !needle.isEmpty else{
        return 0
    }

    let needleCount = needle.count
    let haystackCount = haystack.count

    guard needleCount <= haystackCount else{
        return -1
    }

    let iRange = 0...(haystackCount - needleCount)

    for i in iRange {
        let startIndex = haystack.index(haystack.startIndex, offsetBy: i)
        let endIndex = haystack.index(startIndex, offsetBy: needleCount)
        let haystackRange = haystack[startIndex..<endIndex]


        if haystackRange == needle {
            return i
        }else{
            continue
        }
    }
    return -1
}
```

需要注意点

* 循环时，i 的范围只要`0...(haystackCount - needleCount)`

示例 2

[subsets](https://leetcode-cn.com/problems/subsets/)

> 给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。

思路：这是一个典型的应用回溯法的题目，简单来说就是穷尽所有可能性，算法模板如下

```swift
result = []
func backtrack(选择列表,路径):
    if 满足结束条件:
        result.add(路径)
        return
    for 选择 in 选择列表:
        做选择
        backtrack(选择列表,路径)
        撤销选择
```

通过不停的选择，撤销选择，来穷尽所有可能性，最后将满足条件的结果返回

答案代码

```swift
//https://leetcode-cn.com/problems/subsets/solution/swift-zi-ji-hui-su-by-hu-cheng-he-da-bai-sha/
//执行用时：8 ms, 在所有 Swift 提交中击败了97.96%的用户
//内存消耗：13.5 MB, 在所有 Swift 提交中击败了93.90%的用户
func subsets(_ nums: [Int]) -> [[Int]] {
    var res = [[Int]]()

    func backtrack(start :Int, track: inout [Int]){
        res.append(track)
        for index in start..<nums.count {
            track.append(nums[index])
            backtrack(start: index+1, track: &track)
            track.popLast()
        }
    }

    var items = [Int]()
    backtrack(start: 0, track: &items)

    return res
}
```

说明：后面会深入讲解几个典型的回溯算法问题，如果当前不太了解可以暂时先跳过

## 面试注意点

我们大多数时候，刷算法题可能都是为了准备面试，所以面试的时候需要注意一些点

* 快速定位到题目的知识点，找到知识点的**通用模板**，可能需要根据题目**特殊情况做特殊处理**。
* 先去朝一个解决问题的方向！**先抛出可行解**，而不是最优解！先解决，再优化！
* 代码的风格要统一，熟悉各类语言的代码规范。
  * 命名尽量简洁明了，尽量不用数字命名如：i1、node1、a1、b2
* 常见错误总结
  * 访问下标时，不能访问越界
  * 空值 nil 问题 run time error

## 练习

* [ ] [strStr](https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/)
* [ ] [subsets](https://leetcode-cn.com/problems/subsets/)