学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

' C# K1 Q- x  A5 A8 G9 u' p8 `【课程简介】
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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" j( @" S2 V  B【课程目录】
& C3 a* l- v* `( v% @8 [/ g1 i) k" n第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
8 L6 z  a2 s2 a1 H5 G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？
  {: `! Q. w7 C) M- c: _1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
8 i' G9 ?  B+ B: W7 T, g$ M' q1-2 课程介绍
( c" M) o3 Z- k( p8 i8 P, x
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
' P" }$ T$ D: }9 u$ z2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
# Z' i: l3 U/ l- B2-3 随机生成算法测试用例
: Y8 c% D) J; b; c/ L! w. H2-4 测试算法的性能
+ P# x# C) ^8 y6 S2 @2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2-6 插入排序法的改进
; E2 r" c. G' s0 E5 [+ W% @2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考

第3章 高级排序算法
9 C* z$ e/ I1 j" k1 R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
  N) B& m. w8 ?% C& s3-3 归并排序法的优化
3-4 自底向上的归并排序算法
+ o0 s. J, I! c. F2 T$ G3 e) s( |3-5 快速排序法 - Quick Sort
5 X" d" h( _$ m3-6 随机化快速排序法
3-7 双路快速排序法
2 T2 w" a0 B* n% @7 t1 i0 t/ @3-8 三路快速排序法
- r4 j0 B3 O( i* K: x3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
+ |7 y9 j1 H  G9 K7 O$ q
第4章 堆和堆排序
! I5 k  e/ _& F/ B: W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
) i3 f' p) A7 o" |0 k4 ^# d4-4 Shift Down
4-5 基础堆排序和Heapify
5 E) H! K' t7 d( x1 v) q! S! E4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
" `* u% u9 P. y# r' V6 C4-7 排序算法总结
% ^8 \$ u- y) y2 W0 O8 z4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
4-10 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）
5-3 二分搜索树的节点插入
, T/ |: G. Q  C) R5-4 二分搜索树的查找
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
4 n6 @0 @1 V1 v9 b) |* m5-6 层序遍历（广度优先遍历）
5-7 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
, I9 H# @; o( T7 ?' i8 y. k5 ~. F- O5-10 二分搜索树的局限性
, \" Y) D5 f- \4 [& a5-11 树形问题和更多树

第6章 并查集
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。
; v1 M/ ^9 K) T7 x% p6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
) D3 _* g( U& v# N6 _. @8 I" G6-4 基于size的优化
  B* [+ L+ Z* b: i4 F2 W8 C5 r6 E6-5 基于rank的优化
6-6 路径压缩 (Path Compression)
( A' M# ]  g: l$ D7 _% e9 N
- T% [3 \" ^( m6 D9 D/ @第7章 图的基础
" Q. e+ Q9 S. G3 o0 V; j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！
6 Y4 r4 o; f, \# A" {; G# R7-1 图论基础
) {( R2 S* t- k3 T& z- c7-2 图的表示
7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
5 y4 e2 i/ `" f8 O1 L. k  `7-5 深度优先遍历和联通分量
/ m1 }# H+ [% E8 n+ R$ {: d0 s7-6 寻路
; F8 o) ~2 S3 W7-7 广度优先遍历和最短路径
3 g* |6 y  U; ]7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

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。
0 r5 c" P) r' C! j* T8-1 有权图
. a/ p  d" J, w% [5 B8-2 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
$ D- l' y' Q- \, k1 _0 l8-5 优化后的Prim算法的实现
8-6 Krusk算法
7 n9 U6 F! A" F8-7 最小生成树算法的思考
5 ^7 m1 c  K: _' \( n; Y
6 V0 q+ ~3 L6 I7 g9 X' A9 j- 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
9-3 实现Dijkstra算法
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
9-5 实现Bellman-Ford算法
) M4 h! r( t  D7 s5 f5 W6 L, G: `9-6 更多和最短路径相关的思考

第10章 结束语
8 Y5 _$ k1 i  I2 @2 K: Y  l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

【下载地址】
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谢谢

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