本文将对Python web后端面试时常考数据结构与算法进行总结，适合即将找工作或面试的你。Python web后端常考数据结构包括:
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常见的数据结构链表、队列、栈、二叉树、堆
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使用内置的结构实现高级数据结构，比如内置的list/deque实现栈
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LeetCode或者剑指Offer上的常考题，本文将给出示例。
链表
链表有单链表、双链表、循环双端链表
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如何使用Python来表示链表结构
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实现链表常见操作，比如插入节点，反转链表，合并多个链表等
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LeetCode练习常见链表题目，如翻转链表，如下所示：
合并两个有序链表
队列
队列（queue）是先进先出结构
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如何使用Python实现队列？
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实现队列的append和pop操作，如何做到先进先出
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使用collections.deque实现队列
栈
栈（stack）是先进后出结构
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如何使用Python实现栈？
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实现栈的push和pop操作，如何做到先进后出
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使用collections.deque实现队列
字典与集合
Python dict/set底层都是哈希表
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哈希表的实现原理，底层其实就是一个数组
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根据哈希函数快速定位一个元素，平均查找O(1)
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不断加入元素会引起哈希表重新开辟空间，拷贝之前的元素到新数组
哈希表如何解决冲突
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链接法：元素key冲突之后使用一个链表填充相同key的元素
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开放寻址法：冲突之后根据一种方式(二次探查)寻找下一个可用的槽
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cpython使用的二次探查
二叉树
先序、中序、后序
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先序 根左右
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中序 左根右
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后序 左右根
堆
堆其实是完全二叉树，有最大堆和最小堆
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最大堆：对于每个非叶子节点V，V的值都比它的两个孩子大
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最小堆：对于每个非叶子节点V，V的值都比它的两个孩子小
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最大堆支持每次pop操作获取最大的元素，最小堆获取最小元素
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常见问题：用堆完成topK问题，从海量数字中寻找最大的K个
Python常考算法
排序+查找，重中之重
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常考排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序
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线性查找，二分查找
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能独立实现代码（手写），能够分析时间空间复杂度
常见排序算法的时空复杂度
排序算法的稳定性
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相同大小的元素在排序之后依然保持相对位置不变，就是稳定的
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r[i]=r[j]且r[i]在r[j]之前，排序之后r[i]依然在r[j]之前
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稳定性对于排序一个复杂结构，并且需要保持原有排序才有意义
快速排序
快速排序经常问分治法(divide and conquer)，快排三步走:
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Partition：选择基准分割数组为两个子数组，小于基准和大于基准的
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对两个子数组分别快排
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合并结果
合并两个有序数组
- 要求m+n复杂度内
归并排序
堆排序
二分查找
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