1 N/ n6 }6 Q8 U# Q1 ?) i* I6 P& Q9 o$ y
- \: r k% ]7 h8 J ?( I
【课程简介】. w( C4 Y5 h$ h1 z! H' o* `* u
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3 `& m! L- b$ y2 h) R1 E9 X9 e, m' p
3 N. t0 W9 `* |& B7 i9 A- q/ _
【课程目录】
! }/ j* F$ q; V4 p' h第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？. q. T b# [' p- @
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？
* T: C; q4 |' s1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看 {2 s- X% w# J+ E9 @
1-2 课程介绍
; @: I1 r- P! q9 X- v4 s X# p- [0 J) K& G6 ]& n
第2章 排序基础
- ^; X4 q. h2 m/ {' MO(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！
4 X( h4 j) b$ v$ M! l2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
- `8 s" Y7 y( G0 F% C; U2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看4 T% P2 x- G6 u- s( j+ v
2-3 随机生成算法测试用例
1 T* |. {# [9 G+ l2-4 测试算法的性能
) u1 B! L6 C9 E8 i2-5 插入排序法 - Insertion Sort
& r/ K7 e& I% s/ a( a0 U5 K& a2-6 插入排序法的改进 T7 C4 J2 j! ]- s( w, m& l
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
& w( s9 i8 W" o6 D5 ^
! {: n6 ]2 v6 U第3章 高级排序算法9 J. H8 N1 q$ u: X2 z
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！; d& p8 ]# i; d! G3 {2 \! R1 T' W* Y- q
3-1 归并排序法 - Merge Sort, r, }0 ]$ E3 o+ W" f R
3-2 归并排序法的实现
! @: q# _$ r' N% r( Z* l3-3 归并排序法的优化
u& C8 ^9 m. c! V* a5 S" P3-4 自底向上的归并排序算法
2 p* X( A" k* k% }5 A3-5 快速排序法 - Quick Sort- E1 J( \; I I
3-6 随机化快速排序法
. E2 J3 E# c6 S, N3-7 双路快速排序法2 Q2 k' q# p' E. W; D Q5 N* [
3-8 三路快速排序法
' ~5 J3 T, `2 e6 }9 `7 E7 a3-9 归并排序和快速排序的衍生问题4 `7 \( [: p: W7 h( ^0 \9 B
# Q! _/ o9 D) D+ ~& Y/ k: v
第4章 堆和堆排序
: M/ N" i& v. i$ Q) L+ L6 q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。, U! g. c1 S/ i( |
4-1 为什么使用堆？& j7 S9 |7 g4 E% o2 K
4-2 堆的基本存储
( o* }" d( Q, u& n; E4 _4-3 Shift Up
) r- E5 U1 N; Q! @; I+ N4-4 Shift Down
/ |+ n, i3 C5 b; L0 n, r4-5 基础堆排序和Heapify
. Q! n7 B y" n; y' D4-6 优化的堆排序（Heap Sort） Z, `' N6 W- V) h
4-7 排序算法总结% ~3 G8 m ]3 A1 A) l" [( I" [
4-8 索引堆(Index Heap)
' ^' d0 f# q P' W. K1 p+ O0 `' f% Y4-9 索引堆的优化9 P, B7 R: }) W' N2 A) k, T
4-10 和堆相关的其他问题
& ~0 s2 K* c2 T. x+ A2 y% O1 v: Z& |( g4 j' y1 \2 Z0 Y8 u# |
第5章 二分搜索树
3 [5 E7 Q+ B2 g& K# 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。5 x! i! ]; S! W- x
5-1 二分查找法（Binary Search）0 y/ C8 o/ z( Q+ I" Z
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）0 c" c: X! X7 C! l O- C# B
5-3 二分搜索树的节点插入# p6 D& h3 z! P& u
5-4 二分搜索树的查找
0 V4 i: \5 ?7 m5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）/ }5 U; E) N% w0 E0 W$ ]) g& I3 P
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
2 D2 c2 ~& n7 i/ X6 G2 I5-7 删除最大值，最小值) y7 z* U% b) l9 K& Q
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）/ z( R- T% _5 o( o$ Y7 A8 {
5-9 二分搜索树的顺序性
! O# X& O* i7 ?6 r6 N" Q5-10 二分搜索树的局限性
% i. R+ f% X) n1 f5-11 树形问题和更多树
0 s& d& U" e/ O0 `: L" w' s! l% Y3 l7 {4 N
第6章 并查集) p. O( A7 S" h
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。5 [9 \0 `, t) J% J0 q$ L
6-1 并查集基础（Union Find）
/ x% W. v9 Q+ ] _1 C* Q: G% b! @& I6-2 Quick Find
/ q' |" W4 f- U Z$ J! @9 _8 D6-3 Quick Union5 g1 w, l# L' M$ r9 j& f# v; A. g
6-4 基于size的优化
& {4 p, r2 @$ k% x9 M6-5 基于rank的优化1 [) A5 l. r( ]' @
6-6 路径压缩 (Path Compression)
! ~5 ^8 B* E8 }: @6 A( h; s8 G/ m$ G7 e- C. l8 K6 F
第7章 图的基础" m4 w$ `5 W! w. c' x: q0 M
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！
) J+ z+ D+ O; J' F- {7-1 图论基础
) j+ ?3 {; C8 I: Z8 }$ T7-2 图的表示4 H& x! n5 Q! z. J2 C# s& ]
7-3 相邻结点迭代器
4 v; W* h1 y5 \4 I; `9 r7-4 图的算法框架( n2 a& e/ R! x, D$ Y0 {; p
7-5 深度优先遍历和联通分量0 D) H9 s. m: w% N; Q. Z" W/ M' l
7-6 寻路
, o) M% p: m( K8 T1 K$ }& S8 |7-7 广度优先遍历和最短路径' F- s/ ]1 J( _8 t6 U
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
0 m; S) v" J1 ]$ R1 t
6 n/ n) Q* x" e; Y! k$ i) n) \第8章 最小生成树
; |9 A( e# j/ D0 X) [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。) {0 S' ~, H, D
8-1 有权图
( y: X4 k7 A9 B# @+ |" [8 L8 c8-2 最小生成树问题和切分定理
& ]) Q! A( K: v8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）9 i; _# L& @: f% ?
8-4 Prim算法的优化
9 q5 S% D, a. K- O8-5 优化后的Prim算法的实现$ e' R3 b& o5 K% f2 E
8-6 Krusk算法8 C' K# P) m. m6 g. B' h
8-7 最小生成树算法的思考9 ]8 [2 T0 T; O- g9 S- \
, Y0 @ `1 G2 {" h- u$ z( o. F
第9章 最短路径7 Y& |2 s0 P6 g6 `7 D
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。
1 v+ k4 V# P1 o% d# {- [% b% \9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
+ B$ [1 Y3 q: q9-2 Dijkstra算法的思想( r# \% e2 d$ q" L I4 R0 O0 U0 r
9-3 实现Dijkstra算法% d3 O0 D5 n1 X4 `9 P* S6 l
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
O, F7 L, J% r `2 _ z9-5 实现Bellman-Ford算法; K0 f! l$ i6 U; p" ^+ u
9-6 更多和最短路径相关的思考
* u/ K7 O! x) x f3 ^& i& [% w1 K( ]+ j( U5 y; Q- c
第10章 结束语" c7 }9 z; ]$ [# E; g4 R
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 l, m, j4 q' W) d4 ?3 W5 Q3 m
10-1 总结，算法思想，大家加油0 \ t7 j6 i3 m4 m" j' E5 _
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【下载地址】4 r6 P, J0 g3 V$ c5 C* Y
/ C9 |9 r- M2 q* W9 T# O4 \* ^7 D' I- ?7 x
+ E! b$ Q! G. Z
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