🧠 归并排序 · 思考题与练习详解 “理解递归的最好方式，就是亲手画出递归树；理解合并的最好方式，就是亲手实现链表版本。” 🧩 思考题一：链表上的归并排序 ❓ 问题 为什么归并排序在链表排序中表现非常优秀？ 💡 详解 核心答案：因为链表的合并操作可以在 O(1)O(1)O(1) 的额外空间内完成，避免了数组版本中 O(n)O(n)O(n) 的空间开销。 让我们通过代码对比来理解： 🔹

🧮 一周一个算法 · 第 3 周 归并排序（Merge Sort）——分治思想的第一次登场 “Divide and Conquer” —— 分而治之，算法的灵魂。 归并排序不仅是高效排序算法的代表，更是理解递归、复杂度分析与算法分层结构的最佳入口。 🧭 一、引言：如何让"排序"并行起来？ 假设你要给一副 1000 张的扑克牌排序。 最直观的想法是一个人从头到尾慢慢排好

《FreeRTOS 全栈工程实战教程》第2.2篇：ESP32 环境搭建 (ESP-IDF + VSCode) 完整指南 副标题：从“集成开发环境”到“可扩展 SDK”，体验现代 IoT 工作流 ⭐ 难度等级：★☆☆ 基础 标签：FreeRTOS, ESP32, ESP-IDF, VSCode, 环境搭建, IoT, CLI 📍 实战问题场景 欢迎来到 ESP32 的世界！如果你是（或曾经是）一个

《FreeRTOS 全栈工程实战教程》第2.1篇：STM32 环境搭建 (CubeMX + Keil) 与工程烧录全流程 ⭐ 难度等级：★☆☆ 基础 标签：FreeRTOS, STM32, CubeMX, Keil, HAL, 环境搭建, ST-Link 📍 实战问题场景 在第0篇中，我们准备好了所有的“原材料”（硬件板卡、软件工具）。现在，我们面临着第一个“工程”问题： “我如何将这些独立的

《FreeRTOS 全栈工程实战教程》第1篇：什么是 FreeRTOS？适用场景与架构总览 副标题：告别 while(1) 裸奔时代，理解 RTOS 核心价值 ⭐ 难度等级：★☆☆ 基础 标签：FreeRTOS, RTOS, 裸机, Kernel, Scheduler, 架构, 并发 📍 实战问题场景 假设你正在开发一个“智能环境采集盒”。需求很简单： 每 2 秒钟，通过 I2C 读取一次 B

《FreeRTOS 全栈工程实战教程》第0篇：万丈高楼平地起 —— 双平台硬件/软件工具链检查清单 ⭐ 难度等级：★☆☆ 基础 标签：FreeRTOS, STM32, ESP32, 环境搭建, CubeMX, ESP-IDF, Keil, VSCode 📍 实战问题场景 欢迎来到《FreeRTOS 全栈工程实战教程》！这是一个旨在带你从 0 到量产，用一年时间真正“吃透” FreeRTOS 的系

🧠 选择排序与插入排序 · 思考题与练习详解 “理解一个算法的最好方式，就是深入思考它的边界情况和优化可能。” 🧩 思考题一：选择排序的"固执"特性 ❓ 问题 为什么选择排序即使数组已排序也不会提前终止？ 💡 详解 选择排序的核心逻辑决定了它的"固执"特性： 123456789101112131415void selectionSort(std:

🧮 一周一个算法 · 第 2 周 选择排序与插入排序 —— 从“挑选”与“插入”看排序的两种哲学 “冒泡排序靠交换相邻元素逐步推进， 选择排序靠挑选最值一步到位， 插入排序靠不断调整插入位置， —— 三者合称：排序算法的三剑客。” 🧭 一、引言：为什么还要研究 O(n2)O(n^2)O(n2) 算法？ 很多人觉得这些算法“太简单”或“太慢”，但实际上—— 它们是后续所有排序算法的核心雏形

冒泡排序思考与练习详解 🧠 思考题解答 1. 如果要对 10000 个元素排序，冒泡排序大约需要比较多少次？ 解答： 根据冒泡排序的数学原理，最坏情况下（完全逆序）的比较次数为： n(n−1)2=10000×99992=49,995,000 次\frac{n(n-1)}{2} = \frac{10000 \times 9999}{2} = 49,995,000 \text{ 次} 2n(n−1)

🧮 一周一个算法 · 第 1 周 冒泡排序（Bubble Sort）——最温柔的排序算法 “算法世界的 Hello World” —— 从冒泡排序开始，理解算法的核心：有序化的思想 + 复杂度的度量 🧭 一、算法引入：从“气泡上浮”说起 想象你有一列数字，它们像一串气泡。 每次比较相邻的两个，如果前一个更“大”，那它就“上浮”到后面。 经过一轮比较，最大的数就会被“冒泡”到最末尾。 重复