学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

! w4 Y% m0 Y& e【课程简介】
# X. ]* D: S* O( v) i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

0 d2 J) k7 x) O! J! D2 u【课程目录】
8 ]$ _7 P1 L' ]6 {& d9 E; E" Z# X第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
5 r1 f' z2 D) b7 Z9 F5 P. S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 p: s" E/ D) |- ]1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍

第2章 排序基础
) h% m  G( z+ x* b! HO(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
* v' `- f# [; s" O+ Y! u4 k2-4 测试算法的性能
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
" R7 j+ o6 j, M/ `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

第3章 高级排序算法
$ V; I) e) p8 d- u& }8 N0 G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
% |$ B; q- A3 a( C+ e& n( |0 U3-3 归并排序法的优化
2 X' \4 _  F( V# l; F7 E. i3-4 自底向上的归并排序算法
7 g& f4 K+ `) s8 m+ F3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
/ z( p( E/ ~! d6 j" c3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
+ A( ]; E3 m9 u
; _) m8 K$ L* q' a; }% D/ G0 {第4章 堆和堆排序
. \; s$ C- G, h/ V7 Z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
. q3 T; ^5 {5 Q4-3 Shift Up
4-4 Shift Down
) w4 _8 z5 m( G8 q9 C, v& c4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
! L% j3 ]7 d5 T) i3 i! f) Q& w4-7 排序算法总结
4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
* q' S7 Y, r% c$ S/ z4 {4-10 和堆相关的其他问题
; Q4 C3 t' k4 Q7 f3 u/ {0 `( N
+ o: y! z/ O: x' z1 K2 w第5章 二分搜索树
, f- L# t5 f- a2 f# ]) ^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）
& f' {7 d- q9 P; G) H- L4 ]5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
5-3 二分搜索树的节点插入
5-4 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
. f6 k+ ~% G- G; ?9 N5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
4 H. g: V8 t. s- b$ {5-9 二分搜索树的顺序性
5-10 二分搜索树的局限性
6 h/ v- T4 ]" q9 G, h! v' B5-11 树形问题和更多树

, Q9 ^, U- I" h6 a& d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。
6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
, t0 J3 _6 }3 m8 a3 b: A6-3 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)
/ P6 O- H1 I- Z: r
第7章 图的基础
; D* c; m0 b9 W/ B, `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！
! C* b3 A* G& Y: o1 {8 P. ]7-1 图论基础
: Y1 R6 u; M$ O% s3 R. {: C7-2 图的表示
& A3 K- e+ O8 [/ k) ]1 A) q7-3 相邻结点迭代器
, {& R3 C2 l. ?. P2 n  L7-4 图的算法框架
2 o& E" s$ C4 q# e4 K7-5 深度优先遍历和联通分量
7-6 寻路
! C" l; _* o& z1 X! \7-7 广度优先遍历和最短路径
/ b- h. Z; s9 o4 k) l2 m7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
# X0 `3 L, z! I* S2 E( d$ |
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。
$ ~% w* b  ~) d$ A$ a6 k8-1 有权图
" M/ X6 \: B+ I/ Z& B2 G8-2 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）
; C/ o; C( m2 h8-4 Prim算法的优化
) ]5 j* ?5 a4 x4 f3 x, X2 y8-5 优化后的Prim算法的实现
2 ?9 T; A# j9 z8-6 Krusk算法
2 ?+ D: r* t! |. U4 _8-7 最小生成树算法的思考
! R1 l0 M$ D; r2 G9 s
2 d* o" l6 v5 V3 g9 H第9章 最短路径
4 o: n; }  r( ^) O8 S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。
; @* w+ n' N" Q3 k) f+ r% a9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
! ~+ l1 a! ?$ m# y) _' n7 C9-2 Dijkstra算法的思想
9-3 实现Dijkstra算法
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
- I" R( m5 R3 C' y9-5 实现Bellman-Ford算法
% [! l7 C7 M  i9-6 更多和最短路径相关的思考
/ {8 W- R) F) e  c( k- M
2 ~6 {+ A) a- t7 }/ {# c第10章 结束语
% J, J2 H- I, K0 \/ 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！：）
+ x- E; B5 G! O8 j; P8 z10-1 总结，算法思想，大家加油
. Y" T$ W' H  r+ U
/ q+ m2 f: S7 ]6 o/ T【下载地址】
; v4 ~  _. D+ d- e( U5 A

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