二叉樹遍歷問題、時間空間複雜度、淘汰策略算法、lru數據結構、動態規劃貪心算法

二叉樹的前序遍歷、中序遍歷、後序遍歷

1. 前序遍歷
   1. 遍歷順序規則爲【根左右】
   2. ABCDEFGHK
2. 中序遍歷
   1. 遍歷順序規則爲【左根右】
   2. BDCAEHGKF
3. 後序遍歷
   1. 遍歷順序規則爲【左右根】
   2. DCBHKGFEA

什麼是時間複雜度和空間複雜度

1. 時間複雜度
   1. 是指執行當前算法所消耗的時間
2. 空間複雜度
1. 是指執行當前算法需要佔用多少內存空間
3. 評價一個算法的效率主要是看它的時間複雜度和空間複雜度。然後有時候魚和熊掌不可得兼，所以我們就需要從中去取一個平衡點

知道淘汰策略的哪些算法？

lru算法如果讓你實現你會選擇哪種數據結構

1. LRU算法的原理（least recently used，最近最少使用）：
   2. LRU的四種實現方式
      1. LRU-K
         1. 原理：LRU-K中的K代表最近使用的次數，因此LRU可以認爲是LRU-1。LRU-K的主要目的是爲了解決LRU算法“緩存污染”的問題，其核心思想是將“最近使用過1次”的判斷標準擴展爲最近使用過K次
         2. 實現：相比於LRU，LRU-K需要多維護一個隊列，用於記錄所有緩存數據被訪問的歷史。只有當數據的訪問次數達到K次的時候，纔會將數據放入到緩存中。當需要淘汰數據的時候，LRU-K後淘汰第K次訪問時間據當前時間最大的數據。
            1. 過程
               1. 數據第一次被訪問，加入到訪問歷史列表
               2. 如果數據在訪問歷史列表裏後沒有達到K次訪問，就按照一定的規則（FIFO，LRU）淘汰
               3. 當訪問歷史隊列中的數據訪問次數達到K次以後，將數據索引從歷史隊列中刪除，將數據移到緩存隊列中，並緩存此數據，緩存隊列重新按照時間排序
               4. 緩存數據隊列中被再次訪問之後，重新排序
               5. 需要淘汰數據的時候，淘汰緩存隊列中排在末尾的數據，也就是淘汰倒數第K次訪問離現在最久的數據
         3. LRU-K降低了緩存污染帶來的問題，命中率比LRU要高，他是一個優先級隊列，算法複雜度和代價都相對比較高
         4. 代價：
            1. 由於LRU-K還需要記錄哪些被訪問過、但是還沒有放入緩存的對象，所以因此內存消耗會比LRU多；數據量很大的時候，內存消耗會很大
            2. 他需要基於時間進行排序（可以需要淘汰時在進行排序，也可以即時排序），CPU的消耗會比LRU高
      2. Two queues（2Q）
         1. 原理：算法類似LRU-2，不同點在於2Q將LRU-2算法中的訪問歷史隊列（注意這不是緩存數據的）改爲一個FIFO緩存隊列 就是2Q算法有兩個緩存隊列，一個FIFO隊列另一個是LRU隊列
         2. 實現：當數據第一次敢問的時候，2Q算法將數據緩存在FIFO隊列中，當數據第二次被訪問的時候，就將數據從FIFO隊列中移到LRU隊列裏面，兩個隊列各自按照自己的方法淘汰數據
            1. 實現過程
               1. 新訪問的數據插入到FIFO隊列
               2. 如果數據在FIFO中一直沒有被再次訪問的話，則最終按照FIFO的規則進行淘汰
               3. 如果數據在FIFO隊列中被再次訪問的話，就將數據移動到LRU隊列的頭部
               4. 乳溝數據在LRU隊列再次被訪問，就將數據移到LRU隊列的頭部
               5. LRU隊列淘汰末尾的數據
      3. Multi Queue（MQ）
         1. 原理：MQ算法根據訪問的頻率將數據劃分成多個隊列，不同的隊列具有不同的訪問的優先級，核心思想就是：優先緩存訪問次數多的數據
         2. 實現：MQ算法將緩存劃分爲多個LRU隊列，每個隊列對應不同的訪問優先級。訪問優先級是根據訪問次數計算出來的
      4. LRU
         1. 原理：算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，其核心思想是”如果數據最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也就更高“
         2. 實現：最常見是實現是使用一個鏈表保存緩存數據
            1. 過程
               1. 新書插入到鏈表的頭部
               2. 每當緩存命中（也就是緩存數據被訪問的時候），就將移動到鏈表的頭部
               3. 當鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數據丟棄

知道動態規劃和貪心算法嗎

1. 動態規劃
   1. 全局最優解中一定包含某個局部最優解，但是不一定包含前一個局部最優解，因此需要記錄之前的所有最優解
   2. 動態規劃的關鍵就是在於狀態轉移方程，即如何用已經求出的局部最優解來推導全局最優解
   3. 邊界條件：即最簡單的，可以直接得出的局部最優解
2. 貪心算法
   1. 問題求解時總是做出當前看是最好的選擇，也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所作出的僅是在某種意義上的局部最優解
   2. 作出的每一步貪心決策都是無法改變的，因爲貪心決策是由上一步的最優解推導下一步的最優解，而上一步之前的最優解則不做保留
   3. 貪心算法的正確條件：每一步的最優解一定包含上一步的最優解
3. 共同點：都是一種遞推算法，均是局部最優解來推導全局最優解