二叉树遍历问题、时间空间复杂度、淘汰策略算法、lru数据结构、动态规划贪心算法

1. 二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历

   1. 前序遍历
      1. 遍历顺序规则为【根左右】
      2. ABCDEFGHK
   2. 中序遍历
      1. 遍历顺序规则为【左根右】
      2. BDCAEHGKF
   3. 后序遍历
      1. 遍历顺序规则为【左右根】
      2. DCBHKGFEA

2. 什么是时间复杂度和空间复杂度

   1. 时间复杂度
      1. 是指执行当前算法所消耗的时间
   2. 空间复杂度
   1. 是指执行当前算法需要占用多少内存空间
   3. 评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度。然后有时候鱼和熊掌不可得兼，所以我们就需要从中去取一个平衡点

3. 知道淘汰策略的哪些算法？

4. lru算法如果让你实现你会选择哪种数据结构

   1. LRU算法的原理（least recently used，最近最少使用）：
      1. LRU的四种实现方式
         1. LRU-K
            1. 原理：LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为最近使用过K次
            2. 实现：相比于LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候，才会将数据放入到缓存中。当需要淘汰数据的时候，LRU-K后淘汰第K次访问时间据当前时间最大的数据。
               1. 过程
                  1. 数据第一次被访问，加入到访问历史列表
                  2. 如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问，就按照一定的规则（FIFO，LRU）淘汰
                  3. 当访问历史队列中的数据访问次数达到K次以后，将数据索引从历史队列中删除，将数据移到缓存队列中，并缓存此数据，缓存队列重新按照时间排序
                  4. 缓存数据队列中被再次访问之后，重新排序
                  5. 需要淘汰数据的时候，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，也就是淘汰倒数第K次访问离现在最久的数据
            3. LRU-K降低了缓存污染带来的问题，命中率比LRU要高，他是一个优先级队列，算法复杂度和代价都相对比较高
            4. 代价：
               1. 由于LRU-K还需要记录哪些被访问过、但是还没有放入缓存的对象，所以因此内存消耗会比LRU多；数据量很大的时候，内存消耗会很大
               2. 他需要基于时间进行排序（可以需要淘汰时在进行排序，也可以即时排序），CPU的消耗会比LRU高
         2. Two queues（2Q）
            1. 原理：算法类似LRU-2，不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列（注意这不是缓存数据的）改为一个FIFO缓存队列 就是2Q算法有两个缓存队列，一个FIFO队列另一个是LRU队列
            2. 实现：当数据第一次敢问的时候，2Q算法将数据缓存在FIFO队列中，当数据第二次被访问的时候，就将数据从FIFO队列中移到LRU队列里面，两个队列各自按照自己的方法淘汰数据
               1. 实现过程
                  1. 新访问的数据插入到FIFO队列
                  2. 如果数据在FIFO中一直没有被再次访问的话，则最终按照FIFO的规则进行淘汰
                  3. 如果数据在FIFO队列中被再次访问的话，就将数据移动到LRU队列的头部
                  4. 乳沟数据在LRU队列再次被访问，就将数据移到LRU队列的头部
                  5. LRU队列淘汰末尾的数据
         3. Multi Queue（MQ）
            1. 原理：MQ算法根据访问的频率将数据划分成多个队列，不同的队列具有不同的访问的优先级，核心思想就是：优先缓存访问次数多的数据
            2. 实现：MQ算法将缓存划分为多个LRU队列，每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的
         4. LRU
            1. 原理：算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是”如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也就更高“
            2. 实现：最常见是实现是使用一个链表保存缓存数据
               1. 过程
                  1. 新书插入到链表的头部
                  2. 每当缓存命中（也就是缓存数据被访问的时候），就将移动到链表的头部
                  3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃

5. 知道动态规划和贪心算法吗

   1. 动态规划
      1. 全局最优解中一定包含某个局部最优解，但是不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解
      2. 动态规划的关键就是在于状态转移方程，即如何用已经求出的局部最优解来推导全局最优解
      3. 边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解
   2. 贪心算法
      1. 问题求解时总是做出当前看是最好的选择，也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所作出的仅是在某种意义上的局部最优解
      2. 作出的每一步贪心决策都是无法改变的，因为贪心决策是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一步之前的最优解则不做保留
      3. 贪心算法的正确条件：每一步的最优解一定包含上一步的最优解
   3. 共同点：都是一种递推算法，均是局部最优解来推导全局最优解