包括常见的基础数据结构、算法，也包含了类似 LeetCode 的刷题技巧。

数据结构

这里主要介绍一些常规的数据结构。

树

基本概念介绍树的常见术语、遍历方式等概念。
自平衡二叉树按照通过固定的旋转策略保证树的平衡，降低了插入、删除速度，但可以有效提高查询速度。

其它

优先队列元素被赋予优先级，通常用栈来实现，每次获取优先级最高或者最低的元素。
SkipList 随机化数据结构，基于并联的链表，其效率可比拟二叉查找树。
并查集通过数组实现的一个很简单但实用的集合查询。
树状数组最开始用于计算累加频数，目前通常用于高效的计算前缀和、区间和。
离散化数组使用相对大小而非绝对大小来保存数据，这样有些场景下可以提高效率。

常用算法

二分查找

这是一种高效的查找方法，不过其要求保存的数据必须是顺序存储的，一般是数组，而且所有的元素必须要有序排列，可以支持某个值以及左右边界的查找。

看着简单，但会涉及到很多细节，这里详细介绍其实现。

基本介绍包括了基本的搜索，左边界、右边界搜索。
右开区间实现与上篇文章的实现相似，只是搜索区间有所变化，也导致了一些细节修改。

其它

排序算法包含一些基本概念以及常见的排序算法介绍。
洗牌算法如何将数据打散，包括了蓄水池采样。
背包问题很经典或者入门的动态规划问题，包括了基本及其扩展。

参考

The Algorithm Python 一个 130+K 星的经典算法仓库。

其它

Bitmap

常见的 Bitmap 使用比较简单，除此之外还提供了一些扩展。

BloomFilter 一种类似 Hash Set 的数据结构，区别是无需保存 Key，通常用于判重。

LSM

参考

MiniLSM 不错的基于 Rust 实现 LSM 教程。

其它

Huffman 用来提高压缩率，提高传输效率。
PID 最早发展起来的控制策略之一，算法简单、鲁棒性好和可靠性高。