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优先队列，是一个高于普通队列的数据结构，它是按照优先级存储的。

分治算法（divide and conquer）的核心思想其实就是四个字，分而治之 ，也就是将原问题划分成 n 个规模较小，并且结构与原问题相似的子问题，递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，就得到原问题的解。

递归应用挺广泛的，像之前学过的前序，中序，后序，都可以使用递归来实现。

贪心，一种很经典的算法，适用场景有限，而且当下的选择不能影响后边的，一旦影响，就不一定是最优。每一步都是最好的，结果未必最优，想象我们自己，生活中是不是这样呢？学习算法，可以更好的适应生活，也是为了更好的生活。

深度优先算法，图的一种应用，介绍了深度优先算法，代码模板。还有一些个人总结。

广度优先，图的一种应用。往外一层一层搜索。

图；无向图，有向图，带权图；邻接矩阵，邻接表；朋友圈朋友，最小生成树等等。就这么多吧

红黑树，挺重要的数据结构。既然是数据结构，就避免不了一些插入，删除操作。对于它而已，需要根据它满足的条件，插入，删除；然后调整，调整之后还满足红黑树的条件；还有遍历，即前序，中序，后序。基本上就这么多了，再去看看相关语言的代码。就这么多事情吧

二叉树，分为完全二叉树，满二叉树；有顺序存储和链式存储2种方式；遍历有前序，中序，后序三种遍历方式。

树是一种常用的数据结构，既非线性结构，也不像散列表；它是一种独特的存在，好好看，好好学。后边有更好玩的。

数组的刷题集，记录了几道之前刷过的题。

散列表，很重要的数据结构，常用。重要概念，散列思想；散列冲突如何解决，开放寻址法，链表法；好好学学，很多地方都很常用。

队列，一种基础数据结构；像现实种的一样，先进先出，入队，出队操作。有顺序队列，链式队列，等等。可以看看封面，是不是很形象。便于理解。

归并，快速排序；都是很优秀的算法，看一些底层代码的实现经常发现。好好学这2个，获益匪浅。

简单的几种排序算法，冒泡，插入，选择，复杂度虽然不高，但是在计算机科学里也是挺有意义的一些算法，值得我们去学习，回顾。

本文主要列举了一些刷的题，不多，有那么几道，也建议各位去建立自己的刷题集。积少成多。

栈是一种先进后出的数据结构。它的操作受限。栈，是一种先进后出，或者后进先出的数据结构。跟数组和链表相比，有一定的限制性。毕竟，它也有自己的适用场景，比如：函数调用，表达式求值等等。栈有2个操作，入栈，出栈。时间复杂度都是O(1)。

简单说明，链表有单链表，双向链表，循环链表(本篇文章以UE c++代码说明)。链表的操作，插入，删除，查找。插入，删除效率高，O(1)，查找效率低，O(n)。双向链表比单链表复杂，有2个指针，一个指向前驱结点，一个指向后驱结点。比如，约瑟夫环的问题，就可以用它来解决。还是ue比较熟悉点，很多优秀的代码可以很快的找到，拿出来，给大家分享。不过，还是要坚持下去，继续分享不一样的内容。相对于数组来说，复杂点，占得内存大点，进行一些复杂的操作效率高点。，看到while循环，就知道时间都浪费在哪了。

总得来说，链表和数组相比，不是连续的内存空间，相对来说也复杂一点。插入操作和删除操作虽然比较效率高，但是时间耗费在查找上。查找的效率是O(n)。

写代码，然后用AI插件写单元测试和注释。挺好的一种选择，值得体验。

简单聊聊RemoveSingle吧，这个主要是找到要删除元素，然后删除，数组长度-1.删除里已经看到了这个，就是Find函数。这个函数很简单了，就是做了一个遍历，去找到要找的元素。当然，operator操作符还有很多，就不一一列举。要去操作元素，必然要先去看看它的主要数据区域。用它取到某个元素，然后配合下图的操作符即可。1.Append函数。