À propos du projet

《代码随想录》(LeetCode-Master) est un programme d'entraînement structuré autour des structures de données et algorithmes. Les exercices y sont ordonnés selon leur cohérence conceptuelle et leur degré de difficulté, chaque problème étant accompagné d'une explication détaillée illustrée ainsi que d'une vidéo explicative — idéal pour apprendre de manière systématique, du niveau débutant jusqu'au niveau avancé. Les itinéraires de pratique couvrent les modules suivants : - Introduction (analyse des performances algorithmiques, complexité temporelle et spatiale) - Tableaux (recherche dichotomique, suppression d'éléments, matrice en spirale, etc.) - Listes chaînées (inversion de liste, détection de cycle, conception d'une liste, etc.) - Tables de hachage (sommes à deux, trois et quatre nombres, etc.) - Chaînes de caractères (inversion de chaîne, algorithme KMP, sous-chaînes répétitives, etc.) - Méthode à deux pointeurs - Piles et files (max d'une fenêtre glissante, K éléments les plus fréquents, etc.) - Arbres binaires (traversée récursive/itérative, traversée par niveaux, opérations sur les arbres de recherche, ancêtre commun le plus proche, etc.) - Algorithme de backtracking (combinaisons, partitionnement, sous-ensembles, permutations, N reines, sudoku, etc.) - Algorithme glouton (distribution de biscuits, jeux de saut, problèmes d'intervalles, etc.) - Programmation dynamique (problèmes de sac à dos, cambriolage, séries de actions, sous-séries, distance d'édition, etc.) - Pile monotone (températures quotidiennes, captage de pluie, plus grand rectangle dans un histogramme, etc.) - Théorie des graphes (DFS/BFS, ensemble-disjoint, arbre couvrant minimal, tri topologique, Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd, algorithme A*, etc.) Chaque chapitre intègre une chaîne d'apprentissage complète : « fondements théoriques → exercices pratiques → synthèse et révision ». Les solutions sont principalement présentées en C++, avec également des implémentations communautaires en Java, Python, Go et JavaScript. Les ressources complétives comprennent des PDF de cours algorithmiques approfondis, 170 épisodes de vidéos pédagogiques publiques, des templates algorithmiques ainsi qu'une communauté d'apprentissage.