这段时间字节跳动很火，字节跳动面试更火，那么大家想加入字节跳动，面临的门槛真正是什么呢？
BAT 等国内的一线名企，在招聘工程师的过程中，对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精，我的很多读者技术能力不错，但面试时总败在算法这一关，拿不到好 Offer。但说实话，数据结构和算法花点时间，用对方法，很容易解决。
面试官为什么爱问数据结构与算法，答案很简单：
- 算法能力能够准确辨别一个程序员的技术功底是否扎实；
- 算法能力是发掘程序员的学习能力与成长潜力的关键手段；
- 算法能力能够协助判断程序员在面对新问题时，分析并解决问题的能力；
- 算法能力是设计一个高性能系统、性能优化的必备基础。
然而很多程序员界的小菜鸟，可谓是，从大量的 CRUD 业务中，练就了一身复制粘贴即可用的本领。
因为大家不是都说：程序 = 复制 + 百度 吗，再高级一点的就是复制 + 谷歌喽。（我不禁想，难道科学^上网就高级了？）
反正都是拿来主义嘛，代码能跑起来就完事，实在不行，删库跑路也很轻松呀 _。
但是呢，迫于网上不断流出的 “35岁程序员危机” 话题，我不得不开始认真思考，我这马上奔三的大龄青年，离 35 岁还差多远呢 。
再加上，身边大佬朋友都在说算法的重要性，看来，我真的需要重新考虑“程序”的定义了。看下边严肃版的官方定义。。。
程序 = 算法 + 数据结构
于是乎，我也开始重视算法和数据结构的重要性了。 那些躺在网盘里的收藏版，也是时候拿出来晒一晒了。
但是，只看理论，不做题，那不是耍流氓吗。好歹我也是一正经，正直的好青年，不能辜负力扣（LeetCode）对广大适龄程序员的好心啊。
万丈高楼平地起，我总得先去申请个账号吧（话说，貌似我之前好像申请过？但是都忘得一干二净了）。怎么个刷题法呢，又犯难了，好在我有百度啊，谷歌啊（咳咳，说好的不用搜索引擎呢）。
这时，查出来在某乎上看到一句特别有意思的话，说是有哥们从“两数之和”开始算法之路，从此变的一发不可收拾。当上总经理，出任CEO，迎娶富婆哦不白富美，走上人生巅峰。
我哩乖乖，有这么神奇么。我都不信了，我也在首页上看到了那个特别闪亮的四个大字“两数之和”，怎么一点儿点击欲都没有呢。
为了亲自感受这个变化过程，我决定一探究竟。这不看不要紧，一看之后，我也变得一发不可收拾了，我竟然隐隐的感觉，哟呵，这个题还挺有意思？！
原题如下：
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
看到这个题目，可能很多人就会说，这有何难，哐哐一顿敲，两个for循环不就搞定了吗。看我的解法。（我把 target 设为了 13）
public class SumTest {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {2, 7, 11, 15};
int[] result = sumTwo(arr , 13);
System.out.println(Arrays.toString(result));
}
private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if(nums[i] + nums[j] == target){
return new int[]{i,j};
}
}
}
return null;
}
}
思想就是，外层循环从数组第一个元素开始遍历，把循环变量记为 i，那么内层循环 j 从 i+1 就可以了。最后判断两个元素之和等于目标值，不就得出相应的数组下标了吗。
这样算是没错，但是没有考虑时间复杂度。我们知道两层循环的叠加，会使时间复杂度变为 O（n ^ 2），数据量小的情况下不明显，数据量大了之后，执行效率就会直线下降（哦不，应该是平方阶下降）。
我实在也想不出来什么好办法了。好在，力扣有讨论区，还有解法区，可以围观各路大神的解题思路，还有官方的解法。
果然，发现了更牛逼的算法。且看，
private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if(map.containsKey(target-nums[i])){
return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
}
map.put(nums[i],i);
}
return null;
}
以上的时间复杂度直接变为 O（n）。什么思路呢。就是利用哈希表，把数组中的元素和它的下标对应起来作为 kv 对。循环时，把他们依次放入 hashMap中。然后判断，map中是否存在 “目标值减去当前key值”这样的一个 key，存在就返回 。
什么意思呢，举个例子，比如我存到 map里 一个 key 是 “2”，那我只要找到一个key 是 （13 - 2 = 11）的这样一个 key，不就正好说明他们的和是 13 嘛。 这两个数不就是我要找的数吗，把他们的下标返回就可以了。
这个思路真的是很神奇，我在心中惊呼，真的是骚操作，只有你想不到，没有大神做不到。
我们看一下用这种方法，程序步骤是怎么走的。（以和为 13 为例）
数组: [ 2 , 7 , 11 , 15] , target = 13
step1:
key = 2，value = 0，
13 - 2 = 11 ，不存在这个key，就把 (2,0) 放入map中
step2:
key = 7，value = 1,
13 - 7 = 6，不存在这个key，就把 (7,1) 放入map中
step3:
key = 11, value = 2,
13 - 11 = 2 ，可以发现map中已经存在 2 这个key了。
因此，就把 2的下标 0 和 11 的下标 2 返回。
是不是很神奇，首先这个代码看起来就比上边的双层循环要高大上许多。其次，时间复杂度也从原来的 O（n^2），变成了 O（n）。
我仿佛打开了算法的一扇神奇之门（不要笑我，轻喷）。于是，顺便把每日 1 题也给做了，拿到 10 个积分，美滋滋。
打卡第一天，希望自己能坚持下去！
开始一件事容易，但是坚持一件事，很难。坚持下去，你就超越了很多人了，共勉！
福利分享
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- 第一章：编程技巧
- 第二章：线性表
- 第三章：字符串
- 第四章：栈和队列
- 第五章：树
- 第六章：排序
- 第七章：查找
- 第八章：暴力枚举法
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- ......
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