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3 C1 I5 y+ P0 p
【课程简介】
2 K. E3 O/ p1 B9 f5 x2 r0 N2 a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: ~& N! k, ? ?: I; X
9 l4 C$ o5 J2 b5 g6 ^【课程目录】2 i% a$ q. H+ n$ e6 z& h
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？3 m5 X) ^% d1 r& c
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？/ i9 ` C& C" E! `) _% @" x# ^
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看% N, p* k& f: E! m' D' W- k! _
1-2 课程介绍
3 v3 b4 I* h/ v X. r2 E& s" z8 S& q6 d) t
第2章 排序基础
( c8 m/ O' o5 q6 L$ w: h. \O(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！$ G4 e9 i& V1 ], F G+ P+ l
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看* V0 U# G6 {9 |1 Q
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看3 A* I; `8 h3 w& e* u* M
2-3 随机生成算法测试用例$ O# P# _, e2 M- |$ q
2-4 测试算法的性能5 i3 S2 v* }$ a1 X8 l* b2 E' l) I
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
+ a8 j% t& `6 J% b, f/ k2-6 插入排序法的改进4 V/ r& `) E+ A
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考& a ~ I$ N" V! G) u7 K: E) g8 Y
, j; ?2 K/ C9 G7 o1 Z第3章 高级排序算法+ A, \# ?$ A5 W! h$ Q7 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！
# `; N& D K1 }' ]% T8 U# e3 k/ L" ~3-1 归并排序法 - Merge Sort
: Z5 V7 v" ?. L3-2 归并排序法的实现
4 K N* V9 r5 S8 P8 E3-3 归并排序法的优化; t5 \ Q3 Y; n! v h% V% d
3-4 自底向上的归并排序算法
( g0 P" A6 k7 |2 I5 [1 e" ?& o7 |3-5 快速排序法 - Quick Sort. w0 |: T e" w$ c }7 `
3-6 随机化快速排序法
' ^9 |1 e& N9 K& L7 {3-7 双路快速排序法3 r3 S6 j# s" S$ L; l6 J
3-8 三路快速排序法
+ }: Y8 v' ?8 U, [6 F% ^3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
. b4 L, k( X8 B( `$ P
( ~$ Y+ D; Z" x5 {& z+ i7 V第4章 堆和堆排序2 I* \* n# b1 Y6 _
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。
5 ?9 @+ e3 T! G& X* b) U( Q5 X4-1 为什么使用堆？
0 _5 M# a2 k% M! z4-2 堆的基本存储
+ ]' h$ I+ h* F) _ q1 K# w4-3 Shift Up
! j* t0 L6 l; n2 @4-4 Shift Down, D2 T& n# q: p- h
4-5 基础堆排序和Heapify# N; }5 F8 [8 ^. q- i
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
, j: H8 i, d9 _; d# B, ?% R8 k5 l& }& S4-7 排序算法总结, Z5 ]$ d$ Y$ K6 S G
4-8 索引堆(Index Heap)
* G+ m* _/ {0 d* w4-9 索引堆的优化 J5 m, ^; T- D/ r
4-10 和堆相关的其他问题7 r+ X! X2 r$ M$ V5 G( M
& C0 k/ i" s9 \& t# C第5章 二分搜索树4 ^. y' S) R0 A
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。
( v# P0 T; Z3 F5-1 二分查找法（Binary Search）- b: i4 L" N4 n$ P2 V
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
: _" \& y) U1 s" O) [. a5-3 二分搜索树的节点插入
% f* r( E- l; A, b& j4 z# E/ _" Z5-4 二分搜索树的查找
0 ?' l, y- Y% e5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
" Q7 E5 j1 g1 W% ~" Y$ b$ i6 o5-6 层序遍历（广度优先遍历）
; r: a1 D" C3 j( z% G( W: y9 ]5-7 删除最大值，最小值
+ a& u) P3 K6 O% q$ ]( R& Z3 I+ i5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）1 h* F0 U1 F# E0 p( C- z% f+ z
5-9 二分搜索树的顺序性" k. Y% @+ ~2 y1 S/ H
5-10 二分搜索树的局限性' H/ v6 C& {* L: Z9 R
5-11 树形问题和更多树# x3 h1 z5 A p; x6 I
6 I! d6 C7 g. k! ]
第6章 并查集
4 m% f- o7 M6 s; ~) U9 W k. F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。
& j; U5 r$ @, X- ~- C) R* R# R) o6-1 并查集基础（Union Find）
" G7 y3 f5 B) P! ^3 S8 H/ W6-2 Quick Find
3 f0 \* n# N' i4 C# N5 h2 p, U6-3 Quick Union0 C' C. q8 |( p2 T2 ~
6-4 基于size的优化4 a6 b; L* N* F: d! U2 P( b
6-5 基于rank的优化
6 q* \ {0 m; h; Q, E) u& I/ ?6-6 路径压缩 (Path Compression)
0 A3 t9 N. o& ~. G5 i
* g K; B) f4 p# }第7章 图的基础9 i* N- O: z/ p) O0 b: _6 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！% \2 X; ^8 b) s/ Y
7-1 图论基础
0 d# J4 Q% L% |$ u' X- t7-2 图的表示
5 x. M& u, i$ F5 u2 f7-3 相邻结点迭代器/ h& x0 c, c8 I$ f
7-4 图的算法框架5 X/ K9 s( m1 B0 G- L
7-5 深度优先遍历和联通分量; x# A- a9 a* V9 b% O* ?
7-6 寻路6 W p$ L Z9 Y8 M i
7-7 广度优先遍历和最短路径& G6 D6 [: g% W' v: ]# _
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
D+ X5 U7 S5 i5 K" e& M" G9 P% i+ ? G# N, I3 d- }
第8章 最小生成树 @$ o& a* s2 M
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。8 r' ~: g7 l6 m: n3 h! q. o
8-1 有权图
, F4 `8 r2 d4 Q, o2 {1 p" I0 [8-2 最小生成树问题和切分定理
! E4 L& Y+ O0 R( o" q7 g8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
. a, F; B+ o% J9 H# M8 T8-4 Prim算法的优化
2 c A2 E" A3 E4 U. B8-5 优化后的Prim算法的实现
% ^ e3 T3 z- k; M8-6 Krusk算法 y7 {2 l' l6 ~/ f4 f3 \1 n
8-7 最小生成树算法的思考8 ^. P# \4 O1 y% a
' Y& X' v$ Z) C" l1 o2 i- R: j第9章 最短路径0 L( Z9 Q; i; U7 R. E4 l
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。
7 D' \# A( K2 b7 Q9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation） K. o7 T2 e3 u0 z+ H) v
9-2 Dijkstra算法的思想
+ t- D/ I% @* Q9-3 实现Dijkstra算法
5 V$ N: U7 r! p" J+ h! Q0 z9-4 负权边和Bellman-Ford算法8 t2 |) |0 C* G* G& `; p
9-5 实现Bellman-Ford算法
0 G. b4 R% ]- M; C( D9-6 更多和最短路径相关的思考
$ S! O( Z. S$ v6 g9 V3 |! r% h0 M% ~4 ^$ A: K1 u( x9 y
第10章 结束语
# T( n6 [; @/ r) h' T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' j8 s/ n% Y
10-1 总结，算法思想，大家加油0 J2 K. ~0 ^6 ^5 r5 n- T
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【下载地址】6 p" V3 j8 ?8 Q0 j; D
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) U. U: c+ j- f u$ ^& X5 X8 l5 p, [/ V& c) k
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