数据结构：

链表、栈、队列：链表插入元素。

Huffman树：树的构建。

二叉树、平衡二叉树：树的遍历（前序中序后序），查找树中两个元素和为某个值的叶子节点。

堆：大（小）顶堆构建，topN的数。

排序：冒泡排序，插入排序。

查找：二分查找，快速查找。

高级数据结构：

动态规划、分治算法

机器学习：

监督学习算法：

KNN

支持向量机SVM

朴素贝叶斯

逻辑回归

gdbt、随机森林

聚类算法：

Kmeans：初始聚类中心的选择，聚类数目选择。

层次聚类

特征选择和特征压缩：

特征选择：频率、tfidf、互信息、信息熵

特征压缩：pca

序列标注算法：

最大熵

HMM

CRF

深度学习：

如何运用tensorflow

rnn LSTM GRU

cnn分类

attention原理

encoder-decoder原理