文章主要介绍了关于散列查找的几道经典题目，包括电话聊天狂人、Hashing、QQ账户申请与登陆、Hashing硬版本等，涵盖了散列插入、冲突解决、拓扑排序等核心思想，并强调了实际应用中可能遇到的边界情况和优化方法。同时，也介绍了KMP算法在字符串匹配中的应用。

文章介绍了散列表（哈希表）的基本概念、工作原理及应用。通过散列函数将关键词映射到存储地址，实现平均查找时间接近常量O(1)的高效查找，但需处理冲突并控制装填因子在0.5到0.85之间以保证性能。文中详细对比了开放定址法（如线性、平方、双散列探测）和链地址法的冲突处理策略，并分析了不同方法在不同装填因子下的查找效率，强调散列法是以空间换时间的高效查找结构，适用于关键词比较成本高或需快速定位的场景。

文章主要介绍了三道排序相关的编程题：统计工龄题考察基础排序效率，PAT Judge题要求根据提交分数生成排名并处理相同分数时的降序和ID顺序规则，Sort with Swap(0,i)题通过分析数字排列中的环结构，计算仅用与0交换实现排序的最小交换次数。

这篇文章整理了关于排序算法的几道经典题目，包括判断序列是通过插入排序还是归并排序得到的，以及插入排序与堆排序的区分。重点介绍了插入排序和归并排序的实现方法，强调了使用循环版本归并排序的必要性，并提供了相关代码和思路参考。

本文介绍了非递归归并排序算法，相比递归版本，它在空间和时间上更高效，额外空间复杂度最低为 O(N)，并提供了清晰的代码注释说明实现过程。

文章系统介绍了拓扑排序与简单排序两大主题。首先讲解了AOV网络中的拓扑排序概念与实现方法，重点分析了关键路径问题在AOE网络中的求解过程；随后详细对比了多种排序算法，包括冒泡、插入、选择、堆、归并、快速排序及基数排序，从时间复杂度、稳定性、空间消耗和适用场景等方面进行了全面比较，最后总结了不同排序算法在实际问题中的应用价值。

该文章整理了图论相关题目，涵盖最小生成树、拓扑排序及关键活动的求解。其中“公路村村通”是典型的最小生成树问题，可用Kruskal算法解决；“How Long Does It Take”和“关键活动”分别基于拓扑排序求最早完成时间与关键活动，后者需计算最晚完成时间与机动时间，编程复杂度较高，易在测试点出错。

文章介绍了三道图论相关题目，涵盖Floyd算法和Dijkstra算法的变形应用：第一题通过Floyd求最短路，找出使最大魔咒长度最小的动物组合；第二题用Floyd求最短跳转路径，并优先选择第一跳转更优的路径；第三题是Dijkstra的变形，求两点间最小距离及花费，若路径相同则选花费更少的。

文章整理了图论相关的一系列题目，涵盖连通集的DFS和BFS求解、社交网络中“六度空间”理论的应用，以及经典场景如拯救007的图遍历问题，旨在帮助学习者掌握图的遍历与连通性分析。

文章整理了三道与数据结构相关的题目：第一题是关于最小堆的路径查询，要求输出每个节点到根节点路径上的值；第二题是使用并查集解决计算机网络连通性问题，支持查询和连接操作，并判断最终是否全部连通；第三题是判断给定的编码是否为哈夫曼编码的最优解，需构建哈夫曼树计算最小权路径长度（WPL），并验证编码是否为前缀码。