50天 DSA JavaScript 資料結構演算法 LEETCODE

Leetcode| 結構化方法深度掌握－大O分析( Big O Analysis )、資料結構、題型、動態程式設計等角色扮演

從這 67 小時的課程你會學到

動態規劃、回溯技術
JavaScript 程式設計面試題目及解答
常見資料結構，例如陣列、雜湊表、鍊錶、二元樹、圖等。
演算法的時間與空間複雜度，詳細探討解題邏輯
來自 Google、Meta、Amazon、Netflix、Microsoft 等的真實程式設計面試題
提升你的問題解決能力

需求

具備 JavaScript 基礎知識（例如寫循環、函數等）
無需資料結構或演算法經驗

課程說明

學生感言：

「我其實是個 JavaScript 初學者，但聽了他的教學方式後，我簡直無法用言語形容他了。他真是太棒了。我推薦大家去聽他的課。」- Mohd. Amir

「講解非常出色，理論直接應用於實踐！」- GUILLERMO GABRIEL KELLY SCHMIDT

「講解和示範到位，讓學習更容易…」 – Emmanuel Apea

「教學優秀」 – Sarhan Sayyed Rasool Shaikh

「課程很棒。老師對講解內容瞭如指掌，內容非常有價值。」- Vyctor Vieira Guimarães

「這門課程太棒了！老師非常棒，教學方式也非常棒，講解得非常透徹，DSA 的學習路線圖也非常棒。毫不猶豫地選擇他，你一定會愛上它……」 – Shashank Jaiswal

「教學方式非常棒」 – Gauri Shankar Jangid

關於課程：

歡迎來到資料結構和演算法程式設計面試訓練營（Javascript 程式設計）！

本課程的主要目標是幫助您為頂尖科技公司的程式設計面試做好準備。透過一次解決一個問題並理解其解決方案，您將累積各種工具和技巧，從而應對任何程式設計面試。

每日資料結構與演算法程式設計挑戰：

本課程圍繞著每日程式設計挑戰。持續的練習將使您掌握在程式設計面試中脫穎而出所需的技能。在接下來的 50 天裡，每天至少練習 2 道程式設計面試題。您無需為此進行任何設置，因為每日程式設計問題挑戰可以在 Udemy 提供的程式設計環境中解決。課程將自動追蹤您的進度，您只需每天花時間取得實際進度即可。

涵蓋主題：

我們從基礎的大 O 分析開始，然後逐步學習非常重要的演算法技術，例如遞歸、回溯和動態規劃模式。之我們從基礎的大O分析開始，然後逐步解說一些非常重要的演算法技巧，例如遞歸、回溯和動態規劃模式。之後，我們將介紹常見的資料結構，並討論Google、Meta、亞馬遜、Netflix、蘋果和微軟等科技巨頭在面試中遇到的實際問題。

針對每個問題，我們將：

討論最優方法
解釋時間和空間複雜度
使用 JavaScript 編寫解決方案（您可以選擇自己喜歡的語言進行學習）

其他資源：

本課程包含可下載的資源、激勵追蹤器和速查表。

課程大綱：

Day 1: Arrays, Big O, Sorted Squared Array, Monotonic Array
Day 2:Recursion,k-th symbol in Grammar,Josephus problem
Day 3:Recursion, Tower of Hanoi, Power Sum
Day 4:Backtracking, Permutations, Permutations 2
Day 5:Backtracking, Subsets, Subsets 2
Day 6:Backtracking, Combinations, Combinations Sum 1
Day 7:Backtracking,Combinations Sum 2,Combinations Sum 3
Day 8:Backtracking,Sudoku Solver, N Queens
Day 9:Dynamic Programming, Fibonacci, Climbing Stairs
Day 10:Dynamic Programming, Min Cost Climbing Stairs, Tribonacci
Day 11:Dynamic Programming, 01 Knapsack, Unbounded Knapsack
Day 12:Dynamic Programming, Target Sum, Partition Equal Subset Sum
Day 13:Dynamic Programming, LCS, Edit Distance
Day 14:Dynamic Programming, LIS, Max Length of Pair Chain, Russian Doll Envelopes
Day 15:Dynamic Programming, Palindromic Substrings, Longest Palindromic Substring, Longest Palindromic Subsequence
Day 16:Dynamic Programming, Palindrome Partitioning, Palindrome Partitioning 2
Day 17:Dynamic Programming, Word Break, Matrix Chain Multiplication
Day 18:Dynamic Programming, Kadane’s algorithm – Max Subarray, Maximum Product Subarray
Day 19:Greedy Algorithms – Fractional Knpasack, Non overlapping Intervals
Day 20:Greedy Algorithms – Jump Game 1, Minimum # of arrows to burst baloons
Day 21:Greedy Algorithms – Two City Scheduling, Boats to Save people
Day 22:Greedy Algorithms – Task Scheduler, Largest Number
Day 23:Greedy Algorithms – Gas Stations, Jump Game 2
Day 24: Arrays, Rotate Array, Container with Most Water
Day 25: Hash Tables, Two Sum, Isomorphic Strings
Day 26: Strings, Non-Repeating Character, Palindrome
Day 27: Strings, Longest Unique Substring, Group Anagrams
Day 28: Searching, Binary Search, Search in Rotated Sorted Array
Day 29: Searching, Find First and Last Position, Search in 2D Array
Day 30: Sorting, Bubble Sort, Insertion Sort
Day 31: Sorting, Selection Sort, Merge Sort
Day 32: Sorting, Quick Sort, Radix Sort
Day 33: Singly Linked Lists, Construct SLL, Delete Duplicates
Day 34: Singly Linked Lists, Reverse SLL, Cycle Detection
Day 35: Singly Linked Lists, Find Duplicate, Add 2 Numbers
Day 36: Doubly Linked Lists, DLL Remove Insert, DLL Remove All
Day 37: Stacks, Construct Stack, Reverse Polish Notation
Day 38: Queues, Construct Queue, Implement Queue with Stack
Day 39: Binary Trees, Construct BST, Traversal Techniques
Day 40: Pre order and In order Traversal of Binary Tree – Iterative
Day 41: Post Order Traversal Iterative, Path Sum 2
Day 42: Construct Binary Tree from Pre and In order Traversal ^ In and Post order Traversal
Day 43: Binary Trees, Level Order Traversal, Left/Right View
Day 44: Level order Trav 2, ZigZag Traversal
Day 45: Vertical order Traversal, Sum root to leaf numbers
Day 46: Binary Trees, Invert Tree, Diameter of Tree
Day 47: Binary Trees, Convert Sorted Array to BST, Validate BST
Day 48: Lowest common Ancestor of BST, Unique BST 2
Day 49: Lowest common Ancestor of Binary Tree, Unique BST 1
Day 50: Serialize and Deserialize Binary Tree, N-ary Tree Level Order Traversal
Day 51: Heaps, Max Heap, Min Priority Queue
Day 52: Graphs, BFS, DFS
Day 53: Graphs, Number of Connected Components, Topological Sort
Day 54: Number of Provinces, Find if path exists in Graph
Day 55: Number of Islands, Numbers with same consecutive differences