玩转算法与数据结构-综合提升C++版

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〖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

: e$ u% X2 `" l0 E/ R〖课程目录〗
5 P: p% h0 Z+ L5 x第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
5 j2 }1 Q: {. u  s1 B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？
% }; Z! z/ }2 C1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍
& n+ @1 p, I: W& a& G5 T/ R
第2章 排序基础
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！
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
8 s' |0 h9 G' S; e0 y2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
( N; q& O7 J' y4 b9 p; f2-3 随机生成算法测试用例
2-4 测试算法的性能
6 K* M% V0 W5 g2-5 插入排序法 - Insertion Sort
. e3 x6 ?5 U* H# w2-6 插入排序法的改进
8 Q, Q: I; ?, F4 S  u6 J9 q2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
7 K% Q7 |( G1 U
第3章 高级排序算法
, O. ~8 L  ~& U  Q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！
6 X# r6 n4 v) G* g2 c- T3-1 归并排序法 - Merge Sort
3-2 归并排序法的实现
5 z. v) E# L# p2 N. V  l3-3 归并排序法的优化
3-4 自底向上的归并排序算法
) C, k8 l. A+ S) o$ W! @$ @+ ?& @& c8 B3-5 快速排序法 - Quick Sort
# V4 ]& ~: j; }3-6 随机化快速排序法
* @% X) u2 R% l3 Z% \3 Z3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
+ ]" W$ o' V9 _* I8 S
第4章 堆和堆排序
8 h8 b4 o2 C0 M; i# o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。
8 b% x2 T6 p/ x1 j' d* [) Z8 \, p4-1 为什么使用堆？
$ s+ |0 o4 n6 M8 O. H/ q4-2 堆的基本存储
# W9 \5 N. O6 J8 F& x4-3 Shift Up
4-4 Shift Down
) b5 e" Y- m$ k# ?4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
+ t. W6 e$ q, L& m7 v0 p4-7 排序算法总结
" I" F& {5 z1 a/ q7 M6 F4-8 索引堆(Index Heap)
- `! o2 ]- W2 N/ b$ @4-9 索引堆的优化
) Y& P; \' e5 Y) O- j$ S4-10 和堆相关的其他问题

第5章 二分搜索树
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。
5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
$ ?& _8 T: P& Y7 I8 o( M. B5-3 二分搜索树的节点插入
% F1 f# u8 e; l( [! h3 q$ S& Y5-4 二分搜索树的查找
' W6 Q" e/ b) x. x6 }. v6 C5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
! g0 v' I' Q. A. \7 {5 y1 Q# ^: W7 i5-6 层序遍历（广度优先遍历）
+ Y8 [* r* c6 I% J9 |7 l5-7 删除最大值，最小值
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
5-9 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

+ J- k; n! O4 \! J第6章 并查集
- \' _' z/ r. X5 o: y5 {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。
9 V, Y3 V: u( V* V% h6-1 并查集基础（Union Find）
5 Z# u9 K! z/ ~" v- ~1 @6-2 Quick Find
' `& y: N& n) f/ _# `0 K6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
) G: |( |1 ?' S3 G/ U, @6-5 基于rank的优化
% {+ D, T6 ^- h3 V8 S$ z" D6-6 路径压缩 (Path Compression)
' ?& _7 L& A% ^7 f
第7章 图的基础
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
  @& d/ x" R& X7-2 图的表示
1 A6 F7 ]2 e& W. A7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
2 }5 t( M/ O" [2 L! \- W* a7-5 深度优先遍历和联通分量
7-6 寻路
; \2 c& N; \2 G: v  `4 a7-7 广度优先遍历和最短路径
& K* j. J+ }  \- _$ f7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

8 ]+ t6 e/ j) ~/ Y6 ~6 H第8章 最小生成树
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。
8-1 有权图
: [+ q7 @8 _  K  `1 s8-2 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
$ l% ~& k0 b: i* s" ?8-5 优化后的Prim算法的实现
8-6 Krusk算法
/ X3 j; e! B- k" T8-7 最小生成树算法的思考
: K+ E7 w$ M4 h: Z6 v& o) d" E
/ X& p# Y8 G) _$ ~2 O7 Q. L: w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。
; N  d+ U1 Q* n- u/ }3 }8 X9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
1 i" L  }) L7 r& K" ], P' P/ i6 d9-2 Dijkstra算法的思想
9-3 实现Dijkstra算法
/ y& n1 \+ b) }/ p! s& J9-4 负权边和Bellman-Ford算法
/ t3 M7 v  H# t# X( N( v2 D; _, n9-5 实现Bellman-Ford算法
7 e3 c- f) S) Y+ d9-6 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！：）
! F5 X6 z  r0 \# ?* e/ A, u3 J% D10-1 总结，算法思想，大家加油

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