玩转算法与数据结构-综合提升C++版

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) f6 }4 F/ M6 H* t〖课程介绍〗
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

( m) M7 M( j) i8 O& t# Z1 P2 S〖课程目录〗
, W3 I' }7 F6 V6 u- V* I/ m) U# S, C第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
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？
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
0 u5 {; C: H. X6 |, m1-2 课程介绍
2 J6 G! Z+ k, t/ ~8 b
第2章 排序基础
  B" W0 t) h6 X) d! sO(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！
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
/ A% I0 F: E- a  _3 J6 ?) q2-3 随机生成算法测试用例
1 @6 h; a% J1 V8 N. }$ I- @8 X2-4 测试算法的性能
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2-6 插入排序法的改进
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
; c: f1 t. Q9 |5 ^! l* ~) o
第3章 高级排序算法
( a$ ]. ]0 p! Z6 T% X' W8 B. \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！
3-1 归并排序法 - Merge Sort
3-2 归并排序法的实现
3-3 归并排序法的优化
! m: {! \6 m. _  i3-4 自底向上的归并排序算法
6 C  v" h8 U7 A' [8 ?3-5 快速排序法 - Quick Sort
* F3 i) a' w$ Q# k  `3-6 随机化快速排序法
3-7 双路快速排序法
3 c0 n  N3 T7 q; ?# t( D- w3-8 三路快速排序法
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
3 J& Q# D% S- Y$ f% l) r7 P
第4章 堆和堆排序
/ L  E1 T/ J2 G  X5 L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。
4-1 为什么使用堆？
) ^; e; p4 s/ B# c" }* j: R) `* W4-2 堆的基本存储
4-3 Shift Up
4-4 Shift Down
1 a% I1 d" J' ?1 T0 C& M' O4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
4-7 排序算法总结
8 o. T$ r' K+ c' r: f$ B# `; b% F4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
# V; j7 g3 I  [6 B6 ?- j" T) Q4-10 和堆相关的其他问题

/ |7 W2 j/ W$ L: m+ T5 d第5章 二分搜索树
1 r0 g  u; t, w+ u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。
, L, w! m) P5 }. v  m# m5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
5-3 二分搜索树的节点插入
5-4 二分搜索树的查找
) F" U7 W, E' q8 e& H" F5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
: V: P, p6 c0 _) t% N5-6 层序遍历（广度优先遍历）
5-7 删除最大值，最小值
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
) q5 f6 H/ x" z3 x( K9 D5-9 二分搜索树的顺序性
5-10 二分搜索树的局限性
5-11 树形问题和更多树

( n" |+ L9 a, F  U, F  M: I. O/ W第6章 并查集
; |: M' m- D4 h" W& 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。
& r& E0 p# t* w* U  ~3 u" R7 c3 ~+ S6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
% m9 B. P: ^) W5 f1 z0 q7 c: o( b6-5 基于rank的优化
) M$ f2 V7 }# J" C2 \6-6 路径压缩 (Path Compression)

( F5 s, u7 }- {  ^7 i7 q0 S) R第7章 图的基础
- p; S" p1 {6 k- a# D6 u. i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！
7-1 图论基础
& Y8 s# o; n! J: C. d7-2 图的表示
, \% j4 l/ x  ^7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
7-5 深度优先遍历和联通分量
7-6 寻路
7-7 广度优先遍历和最短路径
0 f2 r2 w4 L  X1 ]! X5 l5 T7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

8 K  _7 t- I" G第8章 最小生成树
6 y! k9 U5 W) t/ @# H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。
% i$ \1 |- K* q8-1 有权图
8-2 最小生成树问题和切分定理
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
8-4 Prim算法的优化
8-5 优化后的Prim算法的实现
. m! s$ j0 G' S5 }/ d8-6 Krusk算法
8 X( N& d  m; @9 ~2 V9 f8-7 最小生成树算法的思考
' X) x/ v" |( j; K) C% L/ L
第9章 最短路径
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。
) m2 g( p: `; u: h' C( i9 X$ l9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
$ T$ T1 Q7 _. ]9-3 实现Dijkstra算法
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
9-5 实现Bellman-Ford算法
9-6 更多和最短路径相关的思考

第10章 结束语
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！：）
, R5 f; [. @! p" Y# w$ O10-1 总结，算法思想，大家加油


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