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- o7 _' B3 W% K, w/ x0 G【课程简介】
- E# X) G+ E6 @& F9 c0 @2 E$ x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
( b* t3 A- n8 R3 d' A7 q! p; L( q J m5 U5 C) W
【课程目录】0 C; s& |9 b: v3 g8 ^! p2 o
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？2 o- ^8 ^4 w( x2 T2 t3 p' ~" V
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 y; j* ~) X# z [+ o, R' B! q
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
0 \$ ?) C3 {. I% H# e3 p1-2 课程介绍0 w$ [. t p8 ^' U. `
) w0 ^% }& P/ @% Q, M# o9 Q4 _! ]2 _第2章 排序基础
, c0 d1 m8 a% [0 `2 [) EO(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！
: c {" T7 C2 X' T' V! y2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
- ]# G# O$ [; d2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看. m$ W G( ?, [
2-3 随机生成算法测试用例2 H8 T0 k& F( M3 S s& c
2-4 测试算法的性能
% W( p9 q. m0 o6 R3 U2-5 插入排序法 - Insertion Sort
* G3 ]) i# Q/ S! P j d2-6 插入排序法的改进
6 K) E6 F! m* t G% T2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考# N. t) y0 _6 N) [' Y, a3 O, C
' B) y4 o$ k0 E# p1 U第3章 高级排序算法
8 |( u+ [- Z6 w j% w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！
0 m* v5 V" f9 }& a1 c5 `7 w- \3-1 归并排序法 - Merge Sort
1 J# X. y, {" P# ]0 \3-2 归并排序法的实现
, t6 |( J L0 U1 k3-3 归并排序法的优化
, z$ h' I! ~$ h6 d3 |4 [# Z6 J; ~9 q1 Z3-4 自底向上的归并排序算法
+ X8 u# c5 m$ L& R# C: { o( C3-5 快速排序法 - Quick Sort
, g6 q( p- r/ Q1 ~, A3-6 随机化快速排序法
. S* v" b' I. Q: | ?3 |3-7 双路快速排序法
/ V% Y# u, ^/ M7 d9 c2 g6 M4 E3-8 三路快速排序法
7 X! U3 }* c( m+ } u) M! D3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
$ C% t* [: p0 ]4 f8 Z. P
7 w4 |/ W; x0 G: P% d; I$ M' L1 `0 f9 w第4章 堆和堆排序+ l; |9 R' s8 Z9 \0 R5 y* ?
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。
( O$ Q3 w$ L" y' ~0 c* q; \9 [0 ~4-1 为什么使用堆？7 B/ [ I$ [) Y1 e5 [4 k
4-2 堆的基本存储3 v& b \) I7 l$ K8 L* e7 |" o
4-3 Shift Up
( a! A8 q7 W) I3 `+ o1 x4-4 Shift Down
, X6 J' Z) C( ]# [( i# P( d, C4-5 基础堆排序和Heapify
' m. H/ v3 |: W" [& q4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
7 m# L1 F! P1 d9 D1 _( V5 R8 }0 }3 M& Y4-7 排序算法总结
& `4 a4 u' \1 n4-8 索引堆(Index Heap)4 O9 b9 B8 |+ Z
4-9 索引堆的优化
) ?0 P! z. r. I% b" q. |# x4-10 和堆相关的其他问题( F; _2 ~' k$ x' z7 p, ^$ M3 v
4 ?) J& ?1 l6 S2 a; q. |
第5章 二分搜索树! N- k* r* w E+ L
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 p9 G, Y* N5 k4 u
5-1 二分查找法（Binary Search）% F4 s$ t* {+ K& R* ~, F+ P1 A) q& ~
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）" ]( B4 Y7 X( S3 J
5-3 二分搜索树的节点插入
a9 w! v4 B* E3 t5-4 二分搜索树的查找
! Y' L( ?3 b/ l$ j. Y% L5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历） O6 c" G$ F x
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
3 b Y, m* h7 s5-7 删除最大值，最小值3 v9 @5 p( ? {/ H! d, T# t8 o
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）& E' K3 K& T: l" A- C0 [. s" a0 Q
5-9 二分搜索树的顺序性
0 v' J0 Y- s) C$ R5-10 二分搜索树的局限性/ r8 B, g K" I% r, p; @3 Y$ E9 ~
5-11 树形问题和更多树
& K( B7 V: p" j9 G e+ j" `8 V2 _. @& t1 K6 u1 k
第6章 并查集
% V+ g/ z5 `4 B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。5 t3 B1 ~/ b& \0 l0 `3 j
6-1 并查集基础（Union Find）/ k! T* c2 W1 H1 Q3 W7 Z
6-2 Quick Find
. e+ I0 U4 M# p* b# Y6-3 Quick Union3 o! n/ d S2 X, r
6-4 基于size的优化7 R; i7 n& Q4 U4 ~0 |" x8 z" i
6-5 基于rank的优化
s2 t1 F9 R' A$ L3 W( m: |2 E6-6 路径压缩 (Path Compression)$ }" T& `' f; z6 ~, x: u8 X
$ {5 T/ X( N* `3 g4 _; g第7章 图的基础
- Q t8 I' [; Q& b, ]4 u L0 N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！
5 i$ r7 b' B, d( @7 [% F) f5 p( _" A7-1 图论基础( t" ~1 ~4 _$ y/ l
7-2 图的表示
; K+ a4 A% x1 {$ r0 ], r* i8 I7-3 相邻结点迭代器
' E. Z2 b) e" }* q/ l! C7-4 图的算法框架- C( P2 V/ E2 n* d
7-5 深度优先遍历和联通分量
! x% W- \0 g' k% v7-6 寻路
" ^: _1 \! U2 p7-7 广度优先遍历和最短路径
# \- k6 U, n& h$ x) L. ]1 p6 B7 E5 {7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
; q/ ?% t2 j- i+ f' T
8 r* {2 M7 P6 M' o7 B4 c% |第8章 最小生成树
& @& J1 a3 @% |. Z2 g$ |( |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。) \% l0 J5 w$ T; k9 Z4 b( [2 ^+ i
8-1 有权图
. j& i5 o/ e0 K1 j" j4 q8-2 最小生成树问题和切分定理
6 V2 M Q0 H; A8 f& q8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
3 J0 @- n% ]. i1 j) I8 G3 X3 X* h8-4 Prim算法的优化
1 J4 W3 f. f2 U U8 L f8-5 优化后的Prim算法的实现
: J1 y+ Y9 ]; m' s8-6 Krusk算法2 z! ~$ l- v. r. Z% Q
8-7 最小生成树算法的思考9 [: Z! n1 G5 D
4 Y0 _7 D, Z; U6 d8 O- m$ Y
第9章 最短路径
3 n2 F2 \' Q+ D* K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。7 `! h2 O' c, w0 Q
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
$ K8 {/ r }" [/ K9-2 Dijkstra算法的思想" M. Q% I, x4 S1 w& c
9-3 实现Dijkstra算法( ~$ i* y3 f1 r3 a( G& c
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
: i7 k6 }0 V8 e0 w* u2 M* K. z9-5 实现Bellman-Ford算法; B4 U5 n+ N1 o. I @8 x
9-6 更多和最短路径相关的思考' t6 N4 O' P0 ] }
+ v/ a& @8 y' y7 v( q
第10章 结束语
" ]. n. G, e2 p: c) p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！：）' Z$ s+ D$ g( l* R( Z
10-1 总结，算法思想，大家加油, L3 ]1 A* b+ Q( B+ w
2 R" ~9 ]- g, m2 c! s- x/ c+ n7 l
【下载地址】
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