学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

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8 O' @$ d4 G  z1 Q% ~' w! a# O【课程简介】
9 u' M5 m4 z) w% q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

【课程目录】
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
7 Q6 z  |& H1 s1 S2 S& I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？
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍
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第2章 排序基础
  @- v- w9 q: W% }* BO(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
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 Y% z; I5 Y( f+ s2-4 测试算法的性能
) t$ R0 R9 q; o: N: m' s2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2-6 插入排序法的改进
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
7 \7 E" T! R8 Y& y" k% D
第3章 高级排序算法
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
) d0 W3 e; c( c- `0 F: r3-3 归并排序法的优化
. P8 G" T, v# M. ?/ A, m% X  G/ A3-4 自底向上的归并排序算法
+ G" }0 i6 q# Q6 s6 L" P! V3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
8 n5 t, b4 J  r3-7 双路快速排序法
5 ?( D  h7 h4 l, C" i3-8 三路快速排序法
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题

# @( \8 K' Q- P/ O7 _/ k第4章 堆和堆排序
' T  Q8 v& \9 |3 O8 L* h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。
" p$ E) G0 C8 \6 U: P: \; o, S4-1 为什么使用堆？
/ U3 m2 `5 y! X4-2 堆的基本存储
! k7 _% k5 L7 [) I4-3 Shift Up
' P" [$ F0 }6 Q8 t; z4-4 Shift Down
4-5 基础堆排序和Heapify
6 G3 n$ ^% D" e" v4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
7 E  W4 b) \1 k" b1 n' G8 {( x. b4-7 排序算法总结
4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
& k8 B$ e; @# J/ \. R% `0 D4-10 和堆相关的其他问题
1 f1 M& w1 L: |) C8 l. u, x
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。
! ?* b4 s: N- g% N8 s9 V/ Y6 }5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
1 |) c0 @) C( _* M3 f) F5-3 二分搜索树的节点插入
1 s7 H' X; B0 s/ v5-4 二分搜索树的查找
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
5-7 删除最大值，最小值
- P0 u8 M1 t1 M9 D; j4 j2 L$ [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
; y! I! Y! _! i' |% d6 I; @( ]5-11 树形问题和更多树
7 f2 w* T6 D! {  R; I. e
6 J% J+ R8 {! E% ]* H第6章 并查集
% x) B: \8 J; y; V  {' w0 c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 X! w% h$ ~; T5 x: @* L6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
/ {$ i+ `, U2 k+ Z$ `: V/ ?6-4 基于size的优化
6-5 基于rank的优化
6-6 路径压缩 (Path Compression)

第7章 图的基础
4 p" _3 W2 F; Q1 W/ n5 }& Z7 p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
7-2 图的表示
7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
# u* ~$ e& C8 j( h* v  {7-5 深度优先遍历和联通分量
$ Q' q/ W% J) U$ G, {# Y0 X  M7-6 寻路
7-7 广度优先遍历和最短路径
, }1 p) Q: L3 W& x/ e5 h7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

6 @3 G! B& r  {) ]4 g4 U第8章 最小生成树
8 P9 m+ E7 {- x. u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
) ]$ d/ P& j; p! o- r8-2 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
6 B8 L+ Y8 B  z- B9 M8-5 优化后的Prim算法的实现
7 c+ Z' J- p- X* ^  m8-6 Krusk算法
8-7 最小生成树算法的思考
2 ]1 _8 Z9 M1 G
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。
# C- t/ J; \/ g: l9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
9-3 实现Dijkstra算法
9 p" E( q# n6 X+ s% @$ _9-4 负权边和Bellman-Ford算法
9-5 实现Bellman-Ford算法
9-6 更多和最短路径相关的思考
6 x$ t; m- V- h& f2 N( o* a7 i8 z
  n7 U/ P, E9 W! e$ K2 i第10章 结束语
. X& D3 `1 g1 L( T0 E6 K- [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！：）
. }3 D  {5 W+ @" d! i/ |+ F10-1 总结，算法思想，大家加油
, W# a" A7 G; H
* S/ y5 r( k+ T! B5 X2 o" g【下载地址】
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强烈支持楼主

强烈支持楼主ing……

学习学习

谢谢

谢谢楼主

不错，支持。。。

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