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2 `- ]7 P! G6 N9 X! B4 B* a& x+ r: ^〖课程介绍〗
" L, A" k4 H2 \' |! ?1 _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; `) R0 w! P$ u# q, F1 T7 D
' X3 Z6 |. N7 V" h! x6 G% v8 p〖课程目录〗
9 r% ]& x% U. _' W+ n第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？0 }/ Y0 C- Y! j
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？
5 E# l: d) m4 V% y" Q1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
& {7 j9 g, @4 j' C/ D( n" Q# x' Y1-2 课程介绍4 j+ m# N- s9 X" d- G' ~
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第2章 排序基础7 f X7 p$ v) n- N- |0 v+ l
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！* l6 @0 w* l5 `1 [% X
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看& W. r2 W/ X+ q: ~- |: z
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看2 y) K% q" g) P) b" p0 x* m
2-3 随机生成算法测试用例+ r. \& ~" j& ]/ |& y1 r9 ]' X! {
2-4 测试算法的性能
$ {$ f3 G1 X$ r2-5 插入排序法 - Insertion Sort
# p( s4 C$ Z* t8 x+ k) d2-6 插入排序法的改进, d/ A' g7 K- I+ d) p) | d
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
/ E, U3 k# h S- s/ X1 G! z; f1 _( M* R P" y9 `- q% `
第3章 高级排序算法 w5 f. x! W4 J# O# I3 N6 Q* 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！
$ S" H* g5 J9 G3-1 归并排序法 - Merge Sort: `2 K* O _9 E) e) n
3-2 归并排序法的实现; G* ]1 }/ t3 L1 K8 F+ l
3-3 归并排序法的优化4 M/ G: C. {; ?+ F9 k& Y
3-4 自底向上的归并排序算法4 n- x6 @$ P G# U4 e) C
3-5 快速排序法 - Quick Sort
# n: r- ]6 E' o! J; V2 E Y3-6 随机化快速排序法, O$ J0 z2 p' h
3-7 双路快速排序法: r% l, a, V8 g* {( C1 e
3-8 三路快速排序法5 K5 q ^& ^- i, b
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题, z7 L$ i/ y* m1 m+ v; u
* D: `: P6 d5 z! w7 S2 ~
第4章 堆和堆排序
( a% q2 p) {: n' ]/ a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。( ] R3 g/ V- E, O6 j# b
4-1 为什么使用堆？7 B6 M c% I: c1 `# F; C
4-2 堆的基本存储+ B. y" D' `2 H" t* a3 z- r; A
4-3 Shift Up; s3 \9 Z0 s4 G% _# C9 J+ d
4-4 Shift Down
/ H2 u; o7 f3 t; G$ o4-5 基础堆排序和Heapify
7 a+ l. K$ S1 [: `6 }4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
$ E2 c s7 K" e1 }( {4 n7 b- j; E4-7 排序算法总结
* |+ x. t0 j8 a3 u4-8 索引堆(Index Heap)$ n6 o9 x+ Q$ J6 w2 X
4-9 索引堆的优化( ~& x9 w4 p6 v3 z% N1 H' ~
4-10 和堆相关的其他问题
% e6 S2 y3 R. z7 |" o
. |6 d1 `. V$ J( ~: Z, F2 Q第5章 二分搜索树* k( a7 Y* e$ B- M
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。9 v2 o& y1 ]3 [( `# U. a
5-1 二分查找法（Binary Search）5 \# A* V' C7 u0 o# F
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）; u) n5 _4 `9 F. Z. _
5-3 二分搜索树的节点插入* N& Z- ~5 c- @/ m9 _2 T; b; P8 o
5-4 二分搜索树的查找' f! v* U) Q) y, k
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
* P L7 x- |& J, M4 q* i5-6 层序遍历（广度优先遍历）
% w/ Z/ V8 M& Z( F8 q5-7 删除最大值，最小值 z" |/ t- F8 o/ D% ^8 c6 }* x
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
. v, k% O5 f/ w# }. u z0 F+ W5-9 二分搜索树的顺序性' J3 ?& I4 q* G! M |3 s: A5 p& L
5-10 二分搜索树的局限性
}" \: W. A9 F8 `: h5-11 树形问题和更多树4 F9 Y6 L O: }: G
$ p) C3 j- [8 F8 v6 L e
第6章 并查集
2 s) d& T7 n2 f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。
! z/ i# n7 g4 ~: F" P; h6-1 并查集基础（Union Find）6 ]3 F4 Z& ^ `) c
6-2 Quick Find
& `; }; U6 O9 v' s9 M4 j$ M6-3 Quick Union' }2 Y# B" B. b- J/ P5 w+ E: F7 n
6-4 基于size的优化
( g/ m8 H9 y# }& b) `6-5 基于rank的优化7 {" a: E- w/ E: a+ \
6-6 路径压缩 (Path Compression)4 \( |! J" J( R) [/ s5 \
- D6 L$ m9 R5 ]2 c: s5 X$ a: x, t& {第7章 图的基础4 d+ P! F$ o4 x
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！$ x( u; V8 K- c/ V
7-1 图论基础
% ]0 `8 O5 k |* v. n G! l! Q7-2 图的表示
$ ?+ {3 l: t$ i$ J& ~1 y" b( m5 w7-3 相邻结点迭代器
' d4 Y. U5 |7 A* G7-4 图的算法框架( } v$ z% I. U% S2 J# j
7-5 深度优先遍历和联通分量
( f& Q0 U; b% j- R. R7-6 寻路& C3 h+ _( ]$ w u4 a( y5 n
7-7 广度优先遍历和最短路径
4 W* ^3 ^! u. v# a, R7 M' T9 b7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用+ g/ Q# h3 K, _. `. o6 q
$ f1 s7 Z/ K R' l% {; j" w! R
第8章 最小生成树+ W3 ?+ c; c6 ^8 i2 t5 X) p; l
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。) h$ D8 V' Q3 v7 y& D
8-1 有权图5 C D, X) N1 Y) K
8-2 最小生成树问题和切分定理
0 w) S% p+ o- J& s0 m; R" e8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）& T! S. | w1 Y7 U Z5 q* m3 c
8-4 Prim算法的优化+ b1 V) o3 R$ |. [. S R
8-5 优化后的Prim算法的实现) I. f' `/ W3 u3 e
8-6 Krusk算法
. d# K: x& n+ h4 d& j0 |, X: ^- O8-7 最小生成树算法的思考
8 {& s* F4 l$ V4 ~1 y' |. v3 n
! a- S6 q3 a1 K- G! c( j第9章 最短路径
) a; f: h/ Q4 g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。3 o" r+ `6 E' g8 x3 h5 v) H) i
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）3 W% a8 ^+ J2 M6 j( X
9-2 Dijkstra算法的思想: p. M# r F1 |8 ~
9-3 实现Dijkstra算法! q2 b9 E `2 v: X
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
8 {7 v" \0 g5 J9 b* s+ t9-5 实现Bellman-Ford算法" o w0 w& r8 N; Z6 b
9-6 更多和最短路径相关的思考
* H8 x$ A. Y2 H. R9 \4 B
( k6 t0 B v7 s. v7 V) P第10章 结束语
6 w: ^7 {: O. X6 N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！：）0 a6 B# Z* ]5 m( I J1 Z2 V( Z; e
10-1 总结，算法思想，大家加油
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〖下载地址〗
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