学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

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9 s2 c, s& [+ O2 C+ l, |【课程简介】
- M9 q) {0 ]7 X( @. J. S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？
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
5 J! O6 q% O" d% k& ]+ H  m: Z( r
3 {0 Z$ P; x/ a# }/ [# L9 f第2章 排序基础
( L4 D# d5 S- V+ ~  Y3 |5 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！
6 h; J4 g& F; ~( G2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
  A( k! I& U* l, ^, l) @) o4 H2-3 随机生成算法测试用例
4 ~- \0 B2 s* |* K0 L2-4 测试算法的性能
; s: x, e7 t/ v2-5 插入排序法 - Insertion Sort
; x/ m& q( c( h6 m, X# w; k2-6 插入排序法的改进
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
% i/ G* f* ]' s2 e% _
3 P. S9 y' e" j) D第3章 高级排序算法
: W% @$ u2 T, A& ]0 o0 D" _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
, X  @% E9 U! u5 ^3-2 归并排序法的实现
3-3 归并排序法的优化
7 U! k2 B# _- p6 {$ {, f$ [) d3-4 自底向上的归并排序算法
3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
7 \2 z6 |7 q( N6 E8 T0 \( u! d* Y3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
  L2 \% T$ ~; H& v$ `$ \# K3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
) y8 j1 y6 M3 i4 p2 j) X& c
5 I) \. _. g) S! p/ F/ G# B; i第4章 堆和堆排序
2 e  X5 z+ x! k5 q" \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。
. g4 Z3 @+ l! Z, ~( J' ^4-1 为什么使用堆？
7 v8 Z( T" T% B0 I+ H4-2 堆的基本存储
- d6 j/ P! i' m, Q" c; M4-3 Shift Up
3 d1 }8 z9 D. T2 e4-4 Shift Down
4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
4-7 排序算法总结
4-8 索引堆(Index Heap)
) [$ W& q; b7 y8 k' R/ K( g. }- c4-9 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。
; A( L, y7 u1 I' g6 W5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
! R  w2 F5 {" ?% X# Z" s2 [5-3 二分搜索树的节点插入
0 `( L6 g' S+ z2 i2 L7 P1 r0 s5-4 二分搜索树的查找
9 ^5 J8 ]1 z( l, ]5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
9 b9 T9 U& x7 q/ X$ P5-6 层序遍历（广度优先遍历）
5-7 删除最大值，最小值
, \' V' e$ S) `; ^. N5-8 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
5-11 树形问题和更多树
9 N7 H/ Y& B; \
第6章 并查集
, h& T( |9 g- P: n* X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
( c: w/ u* d: ^  \  a3 C+ V# o6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
1 |' t" |; ?& N, D6-5 基于rank的优化
% w8 w! a. ^# ?0 S2 i+ [) v6-6 路径压缩 (Path Compression)

第7章 图的基础
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
9 y! W. L3 D: i7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
. b) S5 R7 y* w# J7 f; N2 q; ]7-5 深度优先遍历和联通分量
2 g, x! @8 [/ D3 ^7-6 寻路
4 X% l) h) O# G8 k2 Z. k7-7 广度优先遍历和最短路径
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
/ g$ C2 k6 x/ v+ I8 s# G) Z
第8章 最小生成树
) d4 z. K/ ?) g4 i, D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
8-2 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
8-5 优化后的Prim算法的实现
6 ]3 C& U6 x/ ^6 s5 l( n7 f8-6 Krusk算法
! |$ Q9 T2 h9 o* {7 J1 k8-7 最小生成树算法的思考
: `5 q! {, y$ T* |8 c& |
第9章 最短路径
! d* L, F3 y# b2 K* z1 y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）
) o6 B6 n  w1 K) m9-2 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
9-6 更多和最短路径相关的思考
, _  V- R# ~" F( A$ _
0 a7 }) _& X9 M. v3 m) Z第10章 结束语
" y/ X- v% K# i' S) Z1 e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！：）
5 t6 X, o. j3 S% c1 j8 a. @1 Q10-1 总结，算法思想，大家加油
. V8 |& W: G" \$ }7 m
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