玩转算法与数据结构-综合提升C++版

' U; Z6 k$ n4 G〖课程介绍〗
" d: _+ l: \7 k5 E1 d3 r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

( }; {( l- g% I( e+ K. C" g〖课程目录〗
3 n$ f! g3 Q& z$ S7 q: f' W# ~- m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？
& g) Y6 Y+ z/ J5 k- G1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
$ z! l/ O1 g: B4 Y5 k. z, \1-2 课程介绍

) g4 |# Q! `. d2 b. E4 g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！
$ o5 u5 i  Y# Q- y* \2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
6 I+ G" u1 z7 e7 _4 [2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
2-3 随机生成算法测试用例
9 h7 X: g% B0 U! D* g: V" S- _) d2-4 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
# K. \* _  n" @5 g1 w) d5 V2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
' ~$ M6 A3 \. H) U0 k
+ D1 R: I- H) u+ o第3章 高级排序算法
/ a# `, \6 n, X, O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
6 X+ ]& W+ r0 l/ S3-3 归并排序法的优化
3-4 自底向上的归并排序算法
- E; K" _3 n( Y7 l3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
2 \; `- P9 ~' v2 ^/ m3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
3 r& S( q0 O. u* t" H, o3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
! ~6 Z! r0 t* S3 m
8 M1 C" {  }7 G& m% j1 I第4章 堆和堆排序
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？
4-2 堆的基本存储
4-3 Shift Up
. `" Z  g, j  D" Y. M7 u4-4 Shift Down
# S0 `+ ]& Z: \) G* \3 m4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
. Z( \; u& t, m. O  }1 B$ y4-7 排序算法总结
# [0 q8 c# a/ v& n4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
, u$ i( N( @( f" H; ~4-10 和堆相关的其他问题
# P( e" d. T- }
9 t9 A, X- N1 V. \+ d1 j. s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）
5-3 二分搜索树的节点插入
+ j- I' }, Z/ G& \, Z9 O* z5-4 二分搜索树的查找
8 t6 c+ ?- B  _" c  E! K5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
9 c/ |& y" i3 s" o: t$ U+ Z5-6 层序遍历（广度优先遍历）
4 @) ^$ k- E8 Z, |$ U* u5-7 删除最大值，最小值
  C1 ~% k1 A2 s3 O4 [# G% A4 V5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
5-9 二分搜索树的顺序性
; q6 }( k; j3 I5-10 二分搜索树的局限性
5-11 树形问题和更多树
* h7 a: X6 k& }$ P) F. W5 `/ F* Z
! J" S# G' ~( g( s第6章 并查集
# T0 X% {/ U6 j6 V, M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。
6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
3 `. U/ w9 Y+ C4 r- |% U! A7 M6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
6-5 基于rank的优化
6-6 路径压缩 (Path Compression)
- h) \2 Y$ T1 a
第7章 图的基础
$ N# F' L2 E) r* O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
5 {. C3 x! W+ a, `( R/ b/ Z2 p7-2 图的表示
7-3 相邻结点迭代器
1 ]4 `) i+ W$ D7-4 图的算法框架
0 h: X+ m/ n7 [7-5 深度优先遍历和联通分量
4 l" y: u" V6 t" F% [8 Q& Q7-6 寻路
7-7 广度优先遍历和最短路径
8 j. }+ K5 L: _. T7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

  E9 t' E) \9 s3 T第8章 最小生成树
1 g1 W4 w- x' A1 q1 D: F2 |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
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 a$ h5 V  o! R& X8-4 Prim算法的优化
3 D) Q0 R% e# o4 H& L- \8-5 优化后的Prim算法的实现
8 T+ r; y7 X/ a: g' Y5 |2 g8-6 Krusk算法
2 z$ n; P/ d' x& D/ ~3 b8-7 最小生成树算法的思考
: }9 f4 c8 ]. c* [" W5 c# Q
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。
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
# i  _1 J' N; I2 k9-3 实现Dijkstra算法
: ~% w; w0 o; W9-4 负权边和Bellman-Ford算法
5 N6 s; e# c+ R' }9 _/ p5 `9-5 实现Bellman-Ford算法
# a: A+ U5 T# J% }! y% a8 ?9-6 更多和最短路径相关的思考
* n( U( t( l7 I! a
第10章 结束语
, c7 `) [( y6 s5 B6 i2 e' V; p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！：）
10-1 总结，算法思想，大家加油
3 [% f: X/ W- b3 U1 g0 t% w7 L

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