有n个⾮负整数，将其按照字符串拼接的⽅式拼接为⼀个整数。如何拼接可以使得到的整数最⼤？例：[3,31,34,5,9]，可以拼接出的最⼤整数为"9534330"

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优上考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

二叉搜索树是一棵二叉树，且满足如下性质：设x是二叉树的一个节点，如果y是x左子树的一个节点，那么y.key<=x.key; 如果y是x右子树的一个节点，那么y.key>=x.key。

如果树中每个节点最多只有两个子节点，这样的树就称为“二叉树”。二叉树的链式存储：将二叉树的节点定义为一个对象，节点之间通过类似链表的链接方式来连接。

哈希表是一个通过函数函数来计算数据存储位置的数据结构，由于哈希表的大小是有限的，而要存储的值的总数是无限的，会存在哈希冲突，本文介绍用拉链法创建哈希表。

前面文章中，介绍了链表结构的函数方法实现，但函数实现方法在使用上不是很方便，本文介绍一种更完善的面向对象的封装方式，可以通过传参的方式创建链表。

前几天有人在公众号留言，提到一个可转债的思路，想看下转债和正股的涨跌有没有关联，如果转债的走势和正股一致，而且滞后于正股，那我们就可以筛选正股涨的多，而转债还没涨起来的来捡漏。

双链表的每个节点有两个指针：一个指向后一个节点，另一个指向前一个节点。结构比单链表略复杂，但使用上更方便。

上文介绍了单链表的几种创建方法，本文介绍另外两种操作：单链表插入节点和删除节点。需要特别注意的是插入操作的顺序问题。

链表是由一系列节点组成的元素集合，每个节点包含两部分，数据域item和指向下一个节点的指针next，通过节点之间的相互连接，最终串联成一个链表。当一个序列中只含有指向它的后继结点的链接时，就称该链表为单链表。

上一篇文章介绍了用栈结构解迷宫问题的方法，虽然能找到走出迷宫的路径，但很显然不是最优路径。本文将进一步介绍用队列，来求解迷宫的最短路径问题。

给定一个二维列表，表示迷宫的轮廓（0表示通道，1表示墙），用栈结构完成算法，求一条走出迷宫的路径。实现思路：回溯法，从一个点开始，任意找一个能走的点，当找到不能走的点时，退回上一个点寻找是否有其他方向的点。

双向队列和普通队列略有不同，其两端都支持进队和出队操作，Python中有一个双向队列的内置模块 deque.

队列（Queue）是一个数据集合，仅允许在列表的一段进行插入，另一端进行删除。进行插入的一段称为队尾（rear），插入动作称为进队或者入队。进行删除的一段称为队头（front），删除动作称为出队。

栈（Stack）是一个数据集合，可以理解为智能在一端进行插入或者删除的列表。栈的特点是先进后出LIFO（last-in, first-out），本文用Python的列表，来实现一个栈结构。

数组是一个固定长度的存储相同数据类型的数据结构，数组中的元素被存储在一段连续的内存空间中。值得注意的是，Python中的列表，并不是严格的数组结构，因为列表的元素类型可以不同。列表中存储的其实是元素的索引地址，所以列表又具有数组的性质。

基数排序算法，是在上一个算法桶排序算法的基础上，衍生出的一种改进算法。桶排序算法中，如果数据是稀疏的，或者集中在某几个小范围内，其算法优势会退化。而基数排序算法，正好可以弥补这一缺陷。

桶排序（又称箱排序）是一种基于分治思想、效率很高的排序算法，其核心思想是，讲数据依次放入顺序摆放的若干个桶内，然后每个桶内元素再进行排序，完后成将桶内元素合并，得到最终排序结果。

计数排序算法，就是通过统计序列中各个元素出现的次数，完成对整个序列的升序或降序排序的算法，其时间复杂度为O(n)。该算法时间复杂度很低，但对序列的条件比较苛刻，一是要求待排序元素都是整数，二是数值不能太大（通常为100以下）。

希尔排序算法是一种分组插入排序算法，是一种更高效的插入排序算法。和普通的插入排序算法相比，希尔排序算法减少了移动元素和比较元素大小的次数，从而提高了排序效率。