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! W) F# p& `0 [) v, ^! V6 ?5 r* r〖课程介绍〗
) Z) j" P( U9 w: @0 b" N5 E- m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
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6 p5 U5 b# c* F〖课程目录〗+ I0 s/ x4 M$ {) j( _# x0 G- O+ H
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
& Y4 B9 I2 Z; n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？
& a8 W/ W! r( M/ X. Z* e1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看* z; j8 u4 u4 d' u
1-2 课程介绍
: C! G# E* Q+ d( ?0 I5 ]: [
2 c+ {( A2 e* g7 z2 Y: f第2章 排序基础) Y! t/ G) j: G. D0 p7 |
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！0 B+ ?% K. P" |, ]7 c! y8 ^' N
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
! j w* u6 Y; r4 }7 l, I2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
" B: _: Z9 L' k( _# i: ~2-3 随机生成算法测试用例! R' p0 T7 t/ q$ e9 i
2-4 测试算法的性能* ?5 k. V) ^" o
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
% W# e, Z B& v9 b% H( I2-6 插入排序法的改进 l7 i2 f+ [6 E# q( b1 k
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
0 o$ v2 s4 A0 Y6 o; A+ n; ?
# z$ f9 t R8 K3 N3 A* i( b第3章 高级排序算法
$ J- w# R$ y1 O9 X! v. v0 y7 H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！4 H3 D& h" Q4 G5 Y- P: {# I' f0 K! L
3-1 归并排序法 - Merge Sort
' I) `4 d5 G+ i4 g9 u4 p3-2 归并排序法的实现
( e0 A! j" v. E3-3 归并排序法的优化
( X2 n9 G5 B( y! j3-4 自底向上的归并排序算法, ~, s- z+ o! T9 ~+ C& v1 x
3-5 快速排序法 - Quick Sort- h# R2 y+ V/ ^$ Z& v5 W. [
3-6 随机化快速排序法
& J% u% c, _1 y- M4 B. V3-7 双路快速排序法
) ]$ ]& z/ h% a0 O: J% ~( H ?& v) F' C3-8 三路快速排序法
8 ]2 g8 a, w( I& u( e3-9 归并排序和快速排序的衍生问题( x' t$ B0 p) }
9 ^8 x# t" j x8 ~7 {" D2 Y4 {
第4章 堆和堆排序- i; W4 t' N2 X
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。$ T A; M, v: [9 Q8 R+ s% y3 O
4-1 为什么使用堆？1 F, g& p# ~6 v5 {3 d. s4 u+ \
4-2 堆的基本存储
F8 r# F) n4 N! }0 N) o _4-3 Shift Up4 m( A8 C, r, | R) N, _) k
4-4 Shift Down
" d7 O# c( @: }) Q$ G1 H1 t: \' W4-5 基础堆排序和Heapify+ d0 X7 [" r0 @* D% b" @, k4 f# D% s7 C
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
0 ~" w' y. g( h$ \& S" C4-7 排序算法总结$ I5 X2 W+ a# g
4-8 索引堆(Index Heap)
, j" @0 `1 o& \% \: I4-9 索引堆的优化6 [8 B9 t6 j8 o1 j! P
4-10 和堆相关的其他问题7 O, E7 T1 p4 [# H9 _
9 p+ U) O5 Y& S2 w# o% i
第5章 二分搜索树( S/ w, K0 Z! A- t9 S
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。. X; D( T( F/ Q) [: ^7 }2 |6 B
5-1 二分查找法（Binary Search）
' |% l0 A) M; _4 F* \" G1 Z. O5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
: M5 H7 @" x& X* O& T& `3 \ d5-3 二分搜索树的节点插入
: E) V7 ]; l* P' w5 V5-4 二分搜索树的查找
1 S" h0 d& [/ B5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
$ D; e; A7 m' Z }/ b5-6 层序遍历（广度优先遍历）' \% b( {" U% O2 O5 C
5-7 删除最大值，最小值
% c. o% o) O$ f: R! m4 v- B, E5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
1 G) R! e! _6 g: C( {5 Z5-9 二分搜索树的顺序性
4 {- V" }: K0 g5-10 二分搜索树的局限性
/ `9 o/ z: w" ^" [: z5-11 树形问题和更多树 q* \; c1 p- M6 f ^; e
) V$ q# L, R; i第6章 并查集8 p5 C( [4 [6 f2 O9 T8 ~5 u+ G3 e x3 K
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。# U w. G3 V' D4 s ~$ Y% |
6-1 并查集基础（Union Find）3 q! K. d E0 V' T6 T
6-2 Quick Find
' Z4 h; _- q* @) X+ @/ k" w/ s3 Y4 l8 x2 Z6-3 Quick Union$ L' N7 K2 r; c/ b; b# a
6-4 基于size的优化
, R% K# e+ C; e) G7 S9 v8 e6-5 基于rank的优化
0 s4 w6 h: _1 t; _6-6 路径压缩 (Path Compression)
$ _- T4 L* s" B+ I& |; l. s1 M
: d* Q2 y9 Q+ v' J" C: l$ u第7章 图的基础
, b2 q, z1 ?3 y N% s1 Q4 V. l0 l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！
% y5 Y4 T6 N, _6 O; e( n. L% b7-1 图论基础
$ c2 g/ g! a+ w# Q4 T, M7-2 图的表示: {: x0 ` g! b0 d6 b+ O
7-3 相邻结点迭代器
# D, ^) ~) x' [( q6 }; d7 l7-4 图的算法框架
/ x1 j* X0 a% s7 t9 v, y2 \7-5 深度优先遍历和联通分量' f/ a6 X) ^3 L' ~
7-6 寻路
3 n _9 F$ r$ U! h7-7 广度优先遍历和最短路径: [# ?9 l$ e; y' x& e$ \
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
4 p5 E6 k; |; s: ~ w$ F
h: L0 }, N. `4 x6 ^# a第8章 最小生成树) R0 P4 Z! n2 n1 s* Z: b! x' C
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。' G- O2 X$ ^7 z) g! [: i
8-1 有权图
5 c1 Y4 l# E u; E8-2 最小生成树问题和切分定理
! \; j, C, V3 B8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
7 F6 ~, t% p4 P+ S8 p) {- t, X8-4 Prim算法的优化
, m: H" f1 N, t: q: C3 U* x; f) I8 W8-5 优化后的Prim算法的实现" Y k1 H0 M2 A9 |" v
8-6 Krusk算法
9 F. p( E3 _9 T8 ]" j3 s3 s8-7 最小生成树算法的思考
+ Q9 u' w1 K) \( H
: w- X) ~3 |: z) R4 Z第9章 最短路径$ A2 h4 K. r( y) N8 s m
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。: a x' E- P* S$ {
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）* ^# b/ X; }* g, D7 i
9-2 Dijkstra算法的思想
q4 {. U. l5 b3 o( u6 O9-3 实现Dijkstra算法; M' q7 T' [9 } n: m" Z
9-4 负权边和Bellman-Ford算法9 e F$ O$ W6 Q# `; y& k; |
9-5 实现Bellman-Ford算法
0 M; p7 Q1 Q8 o! T9 H/ Y; K. O9-6 更多和最短路径相关的思考
* S i9 r# s, M5 }8 L. r* J: a' G/ Y1 X: ~/ i* h
第10章 结束语6 Z2 _8 r! |# X0 g! 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！：）4 F* E% E: T* ]+ U% T, L8 s0 t
10-1 总结，算法思想，大家加油. F3 x( ~2 H1 M0 s
, }9 U. Y. e. e, f, }
& x3 X$ I# }2 Z( p' g8 c9 t0 P〖下载地址〗
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* H% d2 {) Z ]1 W: r1 V+ C' t
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1 s' k/ B5 J% y〖下载地址失效反馈〗
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