03 增删查：掌握数据处理的基本操作,以不变应万变通过前面课时的学习，相信你已经建立了利用数据结构去完成时空转移的思想。接下来，你需要在理论思想的指导下灵活使用。其实，要想灵活使用数据结构，你需要先弄清楚数据在代码中被处理、加工的最小单位动作，也就是数据结构的基本操作，有了这些动作之后，你就可以基于此去选择更合适的数据结构了。本课时我们就先来学习数据处理的基本操作。 代码对数

06 队列：先进先出的线性表，如何实现增删查？通过前面课时的学习，你学会了数据结构中可以灵活增删数据的线性表。在需要严格遵守数据处理顺序的场景下，我们对线性表予以限制，那么就得到了后进先出的数据结构，栈。与之对应的还有一种限制的线性表，它遵循先进先出的性质，这就是队列。这一课时我们就来学习队列的增删查。 队列是什么与栈相似，队列也是一种特殊的线性表，与线性表的不同之处也是体现

08 字符串：如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法？这一节我们来讲字符串和它的相关操作。 字符串是什么字符串（string） 是由 n 个字符组成的一个有序整体（ n >= 0 ）。例如，s = “BEIJING” ，s 代表这个串的串名，BEIJING是串的值。这里的双引号不是串的值，作用只是为了将串和其他结构区分开。字符串的逻辑结构和线性表

07 数组：如何实现基于索引的查找？通过前面几个课时的学习，我们了解了线性表、栈、队列的基本概念，至此，相信你已经掌握了这些数据处理的基本操作，能够熟练地完成线性表、栈、队列结构下的增删查操作。 由于栈和队列是特殊的线性表，本质上它们都可以被看作是一类基本结构。而数组则可以看成是线性表的一种推广，它属于另外一种基本的数据结构。这一课时，我们就来学习数组的概念以及如何用数组实现

09 树和二叉树：分支关系与层次结构下，如何有效实现增删查？前面课时我们学习了线性表、栈、队列和数组。栈、队列都是特殊的线性表，数组可以看成是线性表的一种推广。根据学习，我们知道了这几种数据结构，在对数据的增删查操作上各有千秋。这一课时再来学习另一种从形式上看上去差异比较大的数据结构，树，以及如何用树和二叉树实现对数据的增删查的操作。 树是什么树是由结点和边组成的，不存在环的

10 哈希表：如何利用好高效率查找的“利器”？在前面课时中，我们先后学习了线性表、数组、字符串和树，并着重分析了它们对于数据的增删查操作。 对于数据处理它们彼此之间各有千秋，例如： 线性表中的栈和队列对增删有严格要求，它们会更关注数据的顺序。 数组和字符串需要保持数据类型的统一，并且在基于索引的查找上会更有优势。 树的优势则体现在数据的层次结构上。 但它们普遍都存在这样的

11 递归：如何利用递归求解汉诺塔问题？前面课时中，我们完成了数据结构基础知识的学习，从这一课时开始，我们将正式进入算法思维的学习。 不管是数据结构还是算法思维，它们的目标都是降低时间复杂度。数据结构是从数据组织形式的角度达成这个目标，而算法思维则是从数据处理的思路上去达成这个目标。 举个例子，虽然你选择了一个高效率的数据结构去处理问题，但如果数据处理的逻辑上出现缺陷，仍然会

13 排序：经典排序算法原理解析与优劣对比前面课时中，我们学习了分治法的思想，以及二分查找的实现方法。我们讲到，二分查找要求原数组必须有序。其实，由无序到有序，这是算法领域最常见的一类问题，即排序问题。本课时，我们就来学习4 种常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、归并排序以及快速排序。此外，我们还会对这 4 种排序算法的优劣势进行详细地对比分析。 什么是排序问题排序，就是

12 分治：如何利用分治法完成数据查找？前面课时中，我们学习了递归的思想，它是一种函数自我调用缩小问题规模的方法。这一课时我们继续学习另一种算法思维，分治法。 从定性的角度来看，分治法的核心思想就是“分而治之”。利用分而治之的思想，就可以把一个大规模、高难度的问题，分解为若干个小规模、低难度的小问题。随后，开发者将面对多个简单的问题，并很快地找到答案各个击破。在把这些简单问题

14 动态规划：如何通过最优子结构，完成复杂问题求解？在前面课时中，我们学习了分治法的思想，并以二分查找为例介绍了分治的实现逻辑。 我们提到过， 分治法的使用必须满足 4 个条件： 问题的解决难度与数据规模有关； 原问题可被分解； 子问题的解可以合并为原问题的解； 所有的子问题相互独立。 然而在实际工作中还存在这样一类问题，它们满足前 3 个条件，唯独不满足第 4个条件。