' a! ]' f: V, V$ L+ }) p. |; U/ k
' K# N. s- {, @2 _〖课程介绍〗
4 M4 i- p$ g' Y: w# ?3 \- l5 D任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了
6 B* x1 }- V2 d' D4 C. H8 i+ A
0 Y% W( f: x9 ]; ~% c# i〖课程目录〗
B( Y+ ]1 g) E9 Q, n第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
3 Z) R, h7 y- C0 p5 }无论是BAT，还是FLAG，但凡有点儿水平的技术公司，面试都要面算法。为什么算法这么重要？在工作中，真的会使用算法吗？学了算法到底有什么用？当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？* r* F- K# K. s R$ q0 o
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看8 u2 z3 i/ V$ Y& d+ W3 j2 k4 k' P
1-2 课程介绍- D+ G [# m# N! v( n7 I) f" |, H
8 M5 ?7 N# K. m0 J5 Z第2章 排序基础
# a: h( L' t( f0 |+ lO(n^2)的算法虽然简单，但也实用！让我们从最简单的基础排序算法开始，打开我们的算法大门！
, U) {1 Z9 c3 s. O8 U2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看 w9 E9 P5 \6 M; H* e0 ?
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看. ~% Y1 q" }5 k# r z2 S) x
2-3 随机生成算法测试用例# L" D8 G* q3 ~! g, X( X/ U$ ~
2-4 测试算法的性能
+ g- A' ?: Z/ `: G1 K2-5 插入排序法 - Insertion Sort# x7 l# [# J v* _
2-6 插入排序法的改进
/ F/ I( q8 j+ a& v2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
% d3 d# P$ x6 o8 c4 D" _: k: [8 |2 h5 s0 Y; S$ e( B
第3章 高级排序算法
! q/ Y! D/ E7 P3 r: c5 Q4 k) W虽然很多同学都听说过归并排序和快速排序，但优化归并排序可以有哪些角度？快速排序能逐渐迭代四个版本？在这一章，让我们真正理解这些高级排序算法。面试遇到这些问题，再也不愁！
5 d0 z( A: p; E' s3-1 归并排序法 - Merge Sort" m% ]6 `8 b* n; |) Y" j
3-2 归并排序法的实现: {" ]" X) S% Y9 y7 ?. {& [+ p& D
3-3 归并排序法的优化+ C' r: o/ M- C5 r- V
3-4 自底向上的归并排序算法
5 [2 a6 p4 Z' `6 k$ F3-5 快速排序法 - Quick Sort8 s" U2 O2 N; N( J. o' s; a3 B B3 Y5 u
3-6 随机化快速排序法5 Z: b& d# I! p T, j6 {
3-7 双路快速排序法
4 g( k' ?! U1 F& J3-8 三路快速排序法' H2 a s/ ~3 ?& b7 U/ Q7 H' A. K
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题! o1 M J) {+ A6 _9 }
+ M% r- N! [. M& X1 s
第4章 堆和堆排序* h& J- N$ S, a0 u! O/ x
深入探索我们要学习的第一个数据结构，相信听了这一章的介绍，大家都能白板编程出一个堆结构！另外，听说过索引堆吗？它可是后续优化图算法的重要工具哦。; ^' h" x' p" h) {$ h C
4-1 为什么使用堆？1 g0 {& a0 E0 u: z# K8 [; K
4-2 堆的基本存储8 p( M6 p0 E( m. c% p( G/ x* p7 c3 B) y) Z
4-3 Shift Up8 A& R8 H5 ~: w H9 P! E$ Q3 s
4-4 Shift Down: N/ N7 e- U. d5 q
4-5 基础堆排序和Heapify# `+ H e2 Y" U2 ~6 C" l
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
+ T" O9 w V( L7 p" K8 x4-7 排序算法总结$ Q. h/ w! W7 C* ^* g$ ?9 I
4-8 索引堆(Index Heap)
& A. ~/ f2 i+ ]0 x9 Y: i4-9 索引堆的优化
. \8 ~- T" g/ {$ X8 k4-10 和堆相关的其他问题! O. [5 Y0 E* R6 ~6 ~- f
3 [: V6 x: z4 D9 S% p' b" e/ I
第5章 二分搜索树
7 V7 _6 x- h9 k9 g7 C+ F从二分查找法到二分搜索树，充分利用递归结构，编写一个功能齐全的树结构。不要小瞧树结构，无论是更高级的数据结构，还是更复杂的算法，甚至在人工智能领域，这一章都是基础哦。. e& f) k7 r2 H1 {. j) X2 e6 t# D
5-1 二分查找法（Binary Search）
\# V+ t9 s6 u" x5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）: m$ k% [! x2 s+ s
5-3 二分搜索树的节点插入
6 m5 _9 V* O& S! L3 O5-4 二分搜索树的查找
, }- f( J9 R8 z, e2 }6 h+ l5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）5 h+ K; S& _7 U/ {; |/ G- `3 Z
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
& J Z7 K4 d1 p5 L z5-7 删除最大值，最小值
2 u: o7 v M" z4 n" b+ l0 T7 s& }. h5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
0 F0 {# W+ _: b' z$ Z5-9 二分搜索树的顺序性; P% c$ J* d7 M6 N
5-10 二分搜索树的局限性
2 G V" T5 ^) Y" T5-11 树形问题和更多树5 f' P1 E/ x$ z+ j
/ ]7 D( E8 i4 C6 V6 ?2 ~' \1 q6 N. w
第6章 并查集- Y# m1 U4 Q( ?5 f9 a
一起实现一种树形结构中的异类——并查集，并逐步优化。这个数据结构，在后续的图算法中，也将发挥重大的作用哦。" R u9 @+ H9 R. @* d
6-1 并查集基础（Union Find）' q" q* d9 u0 I2 |6 c/ B
6-2 Quick Find( ^* W# O1 g r! I0 Y7 i8 q
6-3 Quick Union7 I, S& x0 f7 U5 A4 v, c0 M4 D
6-4 基于size的优化, x5 u, S$ d r4 `
6-5 基于rank的优化: ?& J% r" F1 H4 U' J
6-6 路径压缩 (Path Compression)
1 c* \5 t$ u3 n O* P
# m% h* c0 n5 C6 b第7章 图的基础
9 @, F% n% G, @ C' o1 o( d5 Y图论的基础知识，就能帮助我们实现很酷的结构了！Photoshop中的魔棒功能是什么原理？怎么生成一个迷宫？自己写一个扫雷游戏的内核？通过这最小章的学习，相信你对这些问题的答案都能有一定的了解！5 l& Y4 L9 M- R- \; B
7-1 图论基础
5 y: E7 B/ }- h$ \- f5 F5 k2 j7-2 图的表示9 v4 p O: g" h* d6 z
7-3 相邻结点迭代器' ^9 x! g$ u5 _/ Y5 h0 D
7-4 图的算法框架
6 |. ~; o6 M0 E2 M0 x+ R6 ]7-5 深度优先遍历和联通分量1 {. ]( t( s2 b+ ~4 |$ _/ u5 a
7-6 寻路- N4 V6 v) w& l
7-7 广度优先遍历和最短路径
+ r( X* K: j: z& t7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
) j8 y( c+ B$ U5 s @
j8 L, v; ?0 G第8章 最小生成树
' h* M& g9 c, y. y/ v5 B接触第一个正儿八经的有权图问题，让我们看历史上的计算机学家都是怎么解决这个问题的，我们又如何利用之前学习的高级数据结构进行优化。
/ m6 w0 \( h5 R- \( e* B+ y* @$ R8-1 有权图& Z# F( D0 R7 ?0 n+ f% S
8-2 最小生成树问题和切分定理% B5 X" O6 W9 o6 u) D; O
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）3 f5 f8 ?. ]1 z# f; f% C% ^
8-4 Prim算法的优化
7 P3 M8 K2 a3 D8-5 优化后的Prim算法的实现
$ R6 _# B) W/ f' q8 K8-6 Krusk算法1 P8 n: Q8 t; \+ C& N7 b
8-7 最小生成树算法的思考& E; W7 k5 C# j8 a6 R* c) ^6 Z2 u
7 f6 e8 p( \, C( ~* `3 M
第9章 最短路径' V3 C4 U+ i- k' u2 \6 w
另外一个非常有名的图问题。各式最短路径算法思路究竟有什么不同？使用情况又有什么区别？且听我一一道来。
_" [( L [: D8 D9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
) l3 p% l r8 s9-2 Dijkstra算法的思想( W* E6 L8 X- J
9-3 实现Dijkstra算法
: K! k0 Q+ ^% r/ l: G8 p9-4 负权边和Bellman-Ford算法9 a0 [! P9 [0 S# f4 y
9-5 实现Bellman-Ford算法2 i( K- [% T" G9 [. w% A, s
9-6 更多和最短路径相关的思考' l# Y8 J8 t1 d, S& N
* Z) v3 O1 { k) o9 D3 `
第10章 结束语
/ r: n1 J V" ^! K恭喜大家，学完了整个课程。接下来算法还有什么内容可以学习，且听我一一道来。学无止境，大家加油！：）
, G) ^/ X, x3 _0 c; x# d10-1 总结，算法思想，大家加油
, M7 ]$ i: j+ p4 U' _+ _6 c- A) u. s [! e' l" t* f# Y9 D. T
, B O6 T9 I% u' s〖下载地址〗
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% T- d0 @# V! j& H1 j. o5 B( M7 c3 G6 S V5 O7 W# I+ f8 F
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