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# F8 ~7 A- y( w$ u6 X
【课程简介】
?0 ]7 k: |, O1 P9 a' b: w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) G1 {: d) Z* _( u+ O0 ^% s
& y* W7 L6 V/ x
【课程目录】
8 v: ]; \; L2 J" I" ]1 j5 e第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？2 h/ P; e0 l; f. D+ n4 z4 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？8 |% a {( ^% q8 r( b
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
) p: t9 l/ ]3 t1-2 课程介绍
9 x8 u& h. M, A
. S. W( h7 L( P第2章 排序基础
' q; {$ i$ ~% u8 q6 Y; _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！
, Q$ G2 T$ O: m0 q) u2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
5 m& R. {9 U. \2 C! m" G0 r4 H+ k7 d2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看" @! K1 Q9 O1 j$ D
2-3 随机生成算法测试用例; U) x% r! n: C' X4 L# k* K; ?
2-4 测试算法的性能6 a( i/ O1 t* r5 a0 U; o
2-5 插入排序法 - Insertion Sort7 [) w9 v; q1 o1 W* Z! i
2-6 插入排序法的改进$ r3 _) S! i- B P( z& C
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
0 ?& h+ a' [2 g& W G, S& Z3 p# q) Q3 }
第3章 高级排序算法0 `0 @' n1 ?, p8 S; l
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！
' l9 [& o4 p# G w A- D3-1 归并排序法 - Merge Sort% P' M8 h- R8 u# c- I7 z* x* r
3-2 归并排序法的实现7 D, Q& ~4 w$ I; t
3-3 归并排序法的优化* a' R! x( E) m
3-4 自底向上的归并排序算法
( [" O+ Q) v- j; E3 s6 m3 S4 S3-5 快速排序法 - Quick Sort
, Y( a$ f* w3 c* j, F5 \8 w/ U3-6 随机化快速排序法
* H7 B5 D/ H& g* @3-7 双路快速排序法9 P$ @7 q$ @$ W; u0 i* L( ~7 @" v
3-8 三路快速排序法6 `- ^ |6 U5 o! P) K8 y% b
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题5 A" f3 h' v e% r$ Q# J
7 m, B- U H5 n7 Y S. f
第4章 堆和堆排序) t7 T$ m4 O, z% V: K
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。
# n Y( g' n; c' Q* R. m: b% f4-1 为什么使用堆？
% C8 n9 F. H$ g4 m" J. p4-2 堆的基本存储3 `% y+ w/ M4 n
4-3 Shift Up2 U4 e1 v- G9 R* C6 q/ W
4-4 Shift Down
1 Y+ f6 c6 d3 ^8 I: y: M' T( a3 N4-5 基础堆排序和Heapify
* y5 s; @( |8 Y: S- r4-6 优化的堆排序（Heap Sort）% h9 Y* n) s# v" f7 F7 y/ n
4-7 排序算法总结: d! }, ]( C* U# A0 c
4-8 索引堆(Index Heap)
" b* I; o5 }3 o$ S5 j4-9 索引堆的优化
2 |+ F8 u% v; ?4-10 和堆相关的其他问题
# X+ a; A/ S$ M, B2 h# _% o2 c' Y, L$ r5 M& ~
第5章 二分搜索树. J( X+ J; i0 [0 V1 K
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。! P7 ^ C0 M$ ~# U0 Y" G
5-1 二分查找法（Binary Search）
1 f/ o$ O0 V- R' W2 x5 T5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
5 E: R; a; a& k3 P# I* ~5-3 二分搜索树的节点插入
& J: C. n5 Y+ E+ w- H. U2 M7 o# O5-4 二分搜索树的查找
2 w+ Y& K4 y9 F0 a- ?5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
9 H% B' H# W" ?1 t- _3 t; w* n5-6 层序遍历（广度优先遍历）# q- K% j0 F9 |5 r+ I. K
5-7 删除最大值，最小值! S' m3 o5 H- F" w/ _; \
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）6 \$ _# T0 S- b2 }! x' Y# T
5-9 二分搜索树的顺序性
. M5 U; h" h1 a: h, G6 E' m5-10 二分搜索树的局限性 J) o6 K2 r8 A
5-11 树形问题和更多树9 U: I1 N @; ^; z. }/ k7 U) d
% Q+ M+ W* _* i第6章 并查集
# f7 ?. ]# w1 S3 }% z3 ]5 J' ?3 C4 Q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。
, {3 ]! k# }7 `: t. r) I6-1 并查集基础（Union Find）
1 y3 e: S* l; x+ k% V+ j/ ?/ L6-2 Quick Find0 H( Y% {4 L- Z5 W
6-3 Quick Union7 C1 O1 |; i. R- \
6-4 基于size的优化
& Q5 O+ J$ y3 Z/ q2 c" R6-5 基于rank的优化
( @3 h* k' f: Q0 W8 H$ ?6-6 路径压缩 (Path Compression)- n5 d" A+ F; r% a8 F; D- a* ] Y
2 b1 v+ E( u+ ]. e! i% v3 \- u! B+ O第7章 图的基础2 C- j% G1 q. O; A: u) n7 `* V* 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！ A# h2 B- x9 `; c* ]1 F- e
7-1 图论基础/ D! P' K* s1 I* v" F2 e$ g
7-2 图的表示
7 w+ E# i# _8 @. g$ h7-3 相邻结点迭代器! |. H9 U% h; M1 D1 Q
7-4 图的算法框架
K J# m' T( u7-5 深度优先遍历和联通分量
. V. B% o3 N6 Y8 i( d7-6 寻路% b9 t" i, K/ S6 q4 r) r) B
7-7 广度优先遍历和最短路径
: z0 g2 L. u' {, e' e. n7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
4 k$ k0 y, i9 `9 d% \: w/ B2 B1 l2 q) e' S# E k+ w
第8章 最小生成树
1 M% N! i3 b: z) O' z+ l0 r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。 B! z/ O( x X5 I
8-1 有权图3 k2 T* R" }7 T& q* C4 `
8-2 最小生成树问题和切分定理
( V' G! x ?8 v, [8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
+ m! ~) h1 o j; ?# t8-4 Prim算法的优化
+ ~$ a! D3 q/ K5 Y$ T8-5 优化后的Prim算法的实现$ {; [3 o& K3 ]1 P: j
8-6 Krusk算法' R3 L$ ?9 i2 U9 Q
8-7 最小生成树算法的思考
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( m# g8 w w' n1 W, H第9章 最短路径
9 u3 c" C& D3 J1 ^) N% a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。/ V8 S2 Q1 F3 }: N* w2 C+ R- \3 R
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）, h5 h0 v& r# n0 i1 c# Q
9-2 Dijkstra算法的思想
5 U+ f4 t" u8 t. [* e: o$ b9-3 实现Dijkstra算法) o3 v! o- Q" D1 X5 P( ]9 T
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
; {, g" X- ?& n. t$ i, \& M9-5 实现Bellman-Ford算法" A+ n. a: u1 s% E* B( \. z+ I5 ]
9-6 更多和最短路径相关的思考
' Y) _8 _" v/ H, ?. F& o! ?& I: A; m+ J. b
第10章 结束语
' H; J# c' n( g* u5 T6 N# u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！：）
, `* D# _. h# ]) M10-1 总结，算法思想，大家加油/ V6 L9 s- U$ {5 X( k6 K
' q8 j& {# C }2 {! q" n6 H【下载地址】
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