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4 c. j( X, u- Z6 ?4 P+ o; Z【课程简介】7 m6 e& {) A7 ~9 m' ?' t 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
4 X% R/ e# X( G m8 k3 y/ c" G& B6 v p5 L0 e" |! n
【课程目录】; g5 a- v/ C( N# G* g `, W
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？. \4 D: c# ?" J9 C
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？
; Q4 p0 o: b% }- L1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
9 L5 @) g1 f6 E4 s1-2 课程介绍4 X) `" ]' q' g7 J) |0 C$ K, k J! j
! \) [- h. _$ T7 l8 ]: y" l% f, j第2章 排序基础
$ R+ X* m \) ~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！4 o6 x4 Y; {: U4 A$ s; q5 B% i
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看9 d2 X: h; A- U
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看8 B1 D1 e2 a+ n) v& k
2-3 随机生成算法测试用例
2 G9 {0 } q3 L/ V/ h: E3 ]3 Y4 p4 @2-4 测试算法的性能
( J$ ^1 I. s5 c: c b/ q2-5 插入排序法 - Insertion Sort
( i K) W+ i6 m8 M6 [+ w' T2-6 插入排序法的改进
$ l/ P6 N( Q, h; X! e6 j$ F2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考+ e0 T6 Y* P, x6 m8 J
5 q2 x% h2 i! J' f( h# U
第3章 高级排序算法' i$ j9 @# O9 a2 m
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！
4 N6 m$ ` F' C3-1 归并排序法 - Merge Sort7 ~; g( n+ z, R
3-2 归并排序法的实现
) i+ e% N/ i/ V+ \8 ]/ J3-3 归并排序法的优化
0 O( y5 w& G' {8 r0 x* ~3-4 自底向上的归并排序算法
2 N3 [/ @4 Z9 e: I7 J3-5 快速排序法 - Quick Sort `. {0 h" y4 o
3-6 随机化快速排序法
0 u2 g2 s8 f9 O4 n; \: q$ P/ E3-7 双路快速排序法8 F# C9 F0 [" H! `1 I
3-8 三路快速排序法
: `% Q. u* W8 R5 r6 c1 o: }8 ^- ?3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
. n! v$ ?" x) V" O$ C5 t6 c$ D. L/ h6 ~) R& V4 t) T* _/ X2 j' M
第4章 堆和堆排序
8 ~/ \6 v0 y# P6 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。( ]3 B: {( q$ D- Y& D8 n6 s
4-1 为什么使用堆？
) f9 W& o% X4 i5 F. C4-2 堆的基本存储: p2 I! L u# ?8 ^+ P
4-3 Shift Up* B6 P5 s, l0 J3 l8 z x9 J
4-4 Shift Down
6 \; g- U9 K% J2 C$ U+ X, G4-5 基础堆排序和Heapify4 n G+ B# R0 Q0 }; b& J
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
$ ~# W. D. ? \0 G4-7 排序算法总结: H2 x4 |/ o1 v5 d; ?2 t
4-8 索引堆(Index Heap)
( P- C+ R @5 p/ n, l" |9 o4-9 索引堆的优化' ]9 r* H$ e7 T$ F% F4 Z: C* w
4-10 和堆相关的其他问题2 [# Y" a- j. E+ s8 ]# p6 c
4 e, v8 ?1 S$ u# p' n第5章 二分搜索树
& f, Q/ u5 d; `' C7 X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。2 S n7 X; U6 g- k& e& U' w
5-1 二分查找法（Binary Search）! g9 z0 y: F3 q; \. \/ ^
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
7 y9 T8 J. W$ j d9 n5 C) S5-3 二分搜索树的节点插入2 z$ ~ M& I r6 y T6 F
5-4 二分搜索树的查找
; ^ c1 U6 w* r" n! |9 x/ B N7 N' W5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
& Q$ R& _" y/ x0 v! h) ^6 _+ }5-6 层序遍历（广度优先遍历）
! W b( ]( B8 G% z8 k2 g# {$ ~5-7 删除最大值，最小值8 X3 \: D0 h% `
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
8 \. {0 M" t. u! r& M5-9 二分搜索树的顺序性5 {0 `$ {( f1 \" T7 p
5-10 二分搜索树的局限性
1 x( u, O ?, m1 G5-11 树形问题和更多树5 k" P$ J# q. f" t" I
+ w, J1 m% y3 R" Y1 I# ~! d第6章 并查集* F" S3 w% F) T8 Z% 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。3 F8 L* K/ U: v3 I) K5 r9 B8 I
6-1 并查集基础（Union Find）
; t: I9 W8 d! q- [6 c ~ Y9 i6-2 Quick Find* o. h. T4 [7 z: ~: u+ U( Y+ K
6-3 Quick Union. C* r. W6 h4 W. A2 F9 i
6-4 基于size的优化
" l0 m6 |3 i; a6-5 基于rank的优化5 Q5 t6 ^7 [% O: r0 c% _6 _+ Q
6-6 路径压缩 (Path Compression)
; v0 i, J8 y8 @9 U( s, P7 D" q( _
# S' v) w0 k( n第7章 图的基础2 j( V3 h8 Y- k# H9 z
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！
( v) ]# x1 u9 F7-1 图论基础
0 {$ J. |7 g( X% {* S7-2 图的表示
, E& d& O& C; ^. y7-3 相邻结点迭代器. X' R1 S, p5 b4 \
7-4 图的算法框架7 T0 C4 y9 L; O! ?: z
7-5 深度优先遍历和联通分量
# {" w+ n4 d) n7 U/ A! s* C7-6 寻路! h, V2 ^6 L ], k' c8 {
7-7 广度优先遍历和最短路径; T' B# C5 G Y$ r+ y- S' B
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
2 |4 p9 A6 q, c9 w- N8 B/ D; S. b
5 B+ e) K$ J! Y# ]9 O9 c第8章 最小生成树9 m6 p3 v! Q: |6 \: \
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。& @" x7 g$ b3 {* c, V' ^
8-1 有权图) F8 G7 C% ?8 w/ o
8-2 最小生成树问题和切分定理7 s: j6 [+ m. V
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）" F* W% S# f! ~9 M5 d' |& f& I
8-4 Prim算法的优化3 z, t, ]5 J9 t) h2 E
8-5 优化后的Prim算法的实现
. @# m7 L' h+ Q" t3 G$ a) }% R. I* u8-6 Krusk算法& ]. A- B2 p5 C: Q% ?9 U
8-7 最小生成树算法的思考. E) X o# t9 y( l8 t9 @
1 c& C5 ~6 h9 ?* v9 u0 P
第9章 最短路径
0 E4 _! W8 i3 J8 E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。
; N$ j1 ^; |0 B9 g7 [- j2 i9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
& a' L3 O' p( l G9-2 Dijkstra算法的思想
3 ? r9 T# b s5 P, r9-3 实现Dijkstra算法' u% P# L! I) k+ R1 d1 U6 M# A
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
% s$ q( {( d8 S7 e& d9-5 实现Bellman-Ford算法, ~) H$ a: z3 B. Z
9-6 更多和最短路径相关的思考. W, u" H5 E) w/ A
8 |$ H/ m% S9 Z! @; `) G7 c第10章 结束语& H% T' q/ j! ~9 g; D
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！：）8 T" W' B7 r! z9 `3 x! k
10-1 总结，算法思想，大家加油
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; a% q( F" T6 T/ E' \5 B4 S% }【下载地址】
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# O- u2 e5 P6 C5 \: W; ?- C( O( _, }& J* C
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