在模考阶段（考前3周），算法题的备考至关重要。对于算法题，我们可以借助思维导图这一有效的工具来归纳各类算法的核心思想、适用场景及代码框架。
一、算法核心思想的归纳
1. 排序算法
- 例如冒泡排序，其核心思想是比较相邻的元素。如果顺序错误就把它们交换过来。学习方法是通过简单的示例数组来手动模拟排序过程，理解每一轮比较的范围是如何缩小的。
- 快速排序则是选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归地对这两部分进行排序。可以通过分析不同基准元素的选择对排序效率的影响来深入学习。
2. 查找算法
- 线性查找的核心思想是逐个元素进行比较查找目标元素。适用于数据量较小且无序的数据。可以通过编写简单的代码来实现线性查找，在不同的数据集上进行测试。
- 二分查找要求数据是有序的，它的核心思想是将数组不断分成两半，在中间元素处判断目标元素的位置。学习时要牢记其前提条件和每次查找范围的更新规则。
二、适用场景的总结
1. 图算法
- 迪杰斯特拉算法适用于求图中单源最短路径问题，在权重非负的图中能高效地找到从一个顶点到其他顶点的最短路径。比如在地图导航系统中查找从起点到终点的最短路线就可以用到。
- 普里姆算法用于构建最小生成树，当需要连接多个节点且使总权重最小的时候，如在设计通信网络布线时适用。
2. 动态规划算法
- 在解决多阶段决策问题时非常有用，例如计算斐波那契数列。通过保存中间结果来避免重复计算，提高效率。
三、代码框架的构建
1. 对于递归算法
- 一般包括递归的终止条件和递归调用的部分。以汉诺塔问题为例，终止条件是只有一个盘子时直接移动，递归调用则是将n - 1个盘子从起始柱移动到中间柱，再将最大的盘子移动到目标柱，最后将n - 1个盘子从中间柱移动到目标柱。
2. 循环算法
- 如循环遍历数组进行计算的操作，要注意循环的起始条件、终止条件和步长等。
在模考阶段的这3周内，通过思维导图将这些算法的相关知识点整理出来，能够帮助我们更加系统地复习，在遇到算法题时能够快速定位到对应的算法类型，从而提高解题效率。
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