这门课解决什么问题

算法面试辅导课面向准备北美技术岗面试的求职者，核心场景是手撕代码轮次。无论是投递软件开发、机器学习、数据科学还是算法研究岗，笔试和现场面试都绕不开链表遍历、二叉树操作、二分查找、广度与深度优先搜索、动态规划这类经典题型。这门课把这些高频考点拆成独立模块，逐个讲清楚套路和边界条件，帮你在有限备考时间内把容易卡壳的递归、图遍历、双指针等难点啃下来，避免上了考场只能盯着题目发呆。

适合什么基础与建议学习顺序

课程默认你已经掌握一门编程语言的基本语法，能写循环和函数，但刷题经验不多，或者刷过一些却总在复杂边界上丢分。零基础直接听会吃力，建议先补完语法再来看。拿到资料后，建议先从二分法和双指针两块入手，这两类题型套路固定、容易上手，能帮你快速建立手感；接着看图与广度优先搜索，弄懂邻接表和邻接矩阵的存图方式；递归与深度优先搜索以及动态规划难度更高，放在后面结合真题反复推敲。每个模块不要只听讲解，看完一道题的思路后，先自己默写一遍代码，再对照资料里的写法查漏补缺。

学完能独立做什么

完整跟下来后，你应该能在拿到一道中等难度算法题时，较快判断它属于哪一类考点，套用对应模板写出可运行代码，并在面试官追问边界和复杂度时给出合理解释。具体来说，你能在数组上正确写出二分查找及其在答案集上的变体，能用同向、相向、背向双指针处理两数之和、区间合并等问题，能用广度优先搜索解决层序遍历和最短路径类题目，也能在递归与深度优先搜索中设计合理的回溯逻辑。这些能力覆盖了多数北美技术面试的核心考察范围，配合课后真题反复练习，足以让你独立应对常规笔试和现场面试环节。

课程目录

本课程针对人群：有编程语言语法基础，需要应对北美算法面试轮。 主要知识点：链表、二叉树、二分法、BFS 与 DFS、数据结构设计、双指针、动态规划、贪心等 #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第1讲 二分法及应用 二分法是什么？ 如何使用二分在数组上查找？ 如何在答案集上进行二分？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第2讲 双指针 双指针分为哪几类？ 同向双指针可以用于什么场景？ 相向双指针可以用于什么场景？ 背向双指针可以用于什么场景？ 双指针在两个数组上怎么操作？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第3讲 图与BFS BFS 是什么？ BFS 适用什么样的题型？ 什么是图和树？ 如何使用邻接表和邻接矩阵来存图？ BFS 有什么特殊的题型需要额外注意？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第4讲 递归与 DFS（上）：搜索类 DFS 递归的几大要素是什么？ 如何使用递归完成搜索？ 在递归中可能的剪枝有哪些？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第5讲 递归与 DFS（下）：分治类 DFS 如何在树上进行分治？ 有哪些一般问题可以使用分治法？ 排序问题和分治法有什么关系？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第6讲 并查集 并查集是什么？ 并查集与 BFS 孰优孰劣？分别适合使用在什么场景？ 如何利用并查集来解决实际问题？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第7讲 图上的拓展算法 拓扑排序怎么实现？ 什么是最短路？ 最短路算法有哪些？ #### Floyd、Dijsktra、SPFA 算法应该使用哪一个？ 什么是生成树？ 如何求最小生成树？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第8讲 数据结构设计 如何利用前缀和与差分设计区间和问题？ 如何设计懒惰删除的数据结构？ 如何基于双向链表设计数据结构？ 其他常见的数据结构设计 #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第9讲 动态规划（上）：一个物品下动态规划 如何使用记忆化搜索加快搜索效率？ 动态规划的四要素是什么？如何从题目中获取到有效信息？ 如何求解与序列有关的动态规划问题？ 如何求解与坐标有关的动态规划问题？ 背包问题、完全背包问题、多重背包问题怎么解？他们有什么差别和共性？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第10讲 动态规划（下）：两个物品下动态规划 子串和子序列有什么差别？ 如何求解最长公共子串/子序列问题？ 如何求解编辑距离问题？ 如何求解字符串匹配类问题？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第11讲 单调栈与单调队列 单调栈是什么？ 单调栈可以解决什么样的问题？ 如何利用的单调的思想解决问题？ 如何从单调栈的思想推导到单调队列？ #### MLE/SDE/DS/AS/RS版本-第12讲 字典树 字典树是什么？ 字典树在操作系统中有什么应用？ 字典树和哈希表的优劣？ 如何使用字典树优化实际问题？