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【课程简介】% F0 |. ^) @( ~+ B, u$ D
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 p9 a T( U) ?7 r; b9 Z& l& N
& s3 J' b+ R; P0 K: { n. x
【课程目录】8 V k, P6 P& ^( M5 ~+ F
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
0 L' v% t) F5 C- ?! l! W0 K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？8 b2 \: U& w; |) [% g% y( n" [
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看6 p5 ~$ \$ p& [8 L5 J$ D+ z
1-2 课程介绍
. X7 i. w! o' T) ]) B9 W# M
, R& }7 I2 V* G9 P第2章 排序基础
( }& d7 ^2 W8 r! k3 m5 |( uO(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！
& {% Z' F& R' l/ o2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看; s6 J; [, `- @" v
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
' l' M' g& i6 q. @. a1 z2-3 随机生成算法测试用例
, F3 C4 A+ l6 j+ E# h2-4 测试算法的性能/ }# F3 i2 C" ?9 v9 o) b# d) h) D
2-5 插入排序法 - Insertion Sort' t. i; v* z, y- m) H6 g5 E, P. a
2-6 插入排序法的改进, h- B& p% r5 m1 o4 G a$ I
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
! g, B8 H) v* w4 A5 f
: ^8 U2 ]; x( n+ {) Y3 `7 N第3章 高级排序算法3 r4 a0 m7 Q6 B* q4 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！1 s* i( ?6 e6 m/ o( h! Y6 U- x! i
3-1 归并排序法 - Merge Sort
4 ?- h4 H) V2 E$ r, d6 g, }" M! H3-2 归并排序法的实现
5 B1 a, w% q/ D# {7 u3-3 归并排序法的优化
/ U7 Y2 ^( X u9 G+ U3-4 自底向上的归并排序算法
: w& z6 [# v [, p% V3-5 快速排序法 - Quick Sort4 W; R& a6 L; E% {9 ]
3-6 随机化快速排序法% M9 L8 }8 {& [7 u) r
3-7 双路快速排序法% R7 \/ M6 L# z$ Z I
3-8 三路快速排序法
" l Y. ?& j8 I8 h4 ^+ i3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
, q9 I5 ]# S8 e0 J* s9 _6 [
2 [+ c8 W7 }# m9 ~, b第4章 堆和堆排序* x: ?# i3 B( k( X
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。" E& v; J% e* `
4-1 为什么使用堆？
" x4 \$ }$ V' a) ~) b. M; y# e4-2 堆的基本存储
+ ?! `. v/ J' ^( y4-3 Shift Up
" [$ P+ s, r! j+ @+ s Z4-4 Shift Down
; ?) O- t( k. \8 z9 w/ v4-5 基础堆排序和Heapify
3 I* y) V" K- j* W/ t4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
- X1 H+ B( P/ X4 \+ z$ R& f4-7 排序算法总结
5 c" m! T. ?+ ?3 j* y! L; @% z! E4-8 索引堆(Index Heap)$ F/ k5 b8 w2 L% B3 y
4-9 索引堆的优化) a) C$ G* P; x* V
4-10 和堆相关的其他问题6 r8 V5 u* J$ [) p& {- W7 p7 Z/ Y5 b; P
7 h* Y* `% ^) i5 S2 R* m7 q1 q第5章 二分搜索树; v* z0 q# U' `2 n2 |) O
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。
: ~4 s+ S& _4 F9 P9 l5-1 二分查找法（Binary Search）
4 H5 a0 O7 P6 B7 H2 B5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）- i, z# b" G; B: \3 U; e! x
5-3 二分搜索树的节点插入
1 X& L+ p: Z/ Z5-4 二分搜索树的查找7 }' Y( j% X' ^- o6 q- S4 n
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）1 ^' F5 q7 Y1 r5 j0 d4 Q
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
/ _/ o* E5 ]' D5-7 删除最大值，最小值
E2 d2 h5 y2 g5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）$ q, d5 a1 X2 |( |5 x
5-9 二分搜索树的顺序性# W. o2 J" [' s# e
5-10 二分搜索树的局限性7 r1 p6 b3 b6 y! F* q9 S4 s, U2 s+ j
5-11 树形问题和更多树
# L1 T- _+ a! w; ~3 w2 r4 c: g$ F0 Z
第6章 并查集
& @$ H2 f% e' L j' C) R7 k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。7 _0 H6 r9 C# y+ N9 U, s/ @ u
6-1 并查集基础（Union Find）
- a4 R! K& W+ \* k: m) K. X0 h6-2 Quick Find
' H$ I, m1 m8 |. O6-3 Quick Union
( X& N! N; }- V, E* h0 R) P. d$ ?6-4 基于size的优化. x2 L8 e0 s. }. `$ x: h
6-5 基于rank的优化
Z8 z0 g- u2 Q6 p7 o6 o2 _/ Z6-6 路径压缩 (Path Compression), ]- |' J1 o2 R4 @
5 T, f, c8 }' N; g第7章 图的基础
+ V4 Y& E$ B% o; G" 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！1 m. |' N3 W/ ?; K2 y% `
7-1 图论基础6 i: d+ F: V6 ~% B: q: I
7-2 图的表示
6 s- B; ]- { m5 a- e7-3 相邻结点迭代器. F U3 ?: I; o
7-4 图的算法框架
: Z. `' a" a6 |6 K9 |7-5 深度优先遍历和联通分量
9 M$ g: @- f2 y3 C7 `( m! ^& b9 G7-6 寻路
1 l$ y* \- y* ]0 i7-7 广度优先遍历和最短路径; ^9 ?3 |8 `4 I% t! R
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用: d" U: U( H2 B) l+ V2 X" t
{8 q7 c9 u( h. U5 l2 a- b第8章 最小生成树) L" i) ?( o7 P6 L; q- a' K2 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。& X9 O7 r6 h" M+ \6 Q! u1 z
8-1 有权图! z6 k! q; |, y0 T' ], [ n
8-2 最小生成树问题和切分定理7 l* Q( c; u" Y, e2 S
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）" p/ m' M9 g; F
8-4 Prim算法的优化2 N2 g; h! x. e# V
8-5 优化后的Prim算法的实现 X' V, j& u, b7 S$ i4 E
8-6 Krusk算法; P' [6 Y+ Y' W2 ?2 ~% t' z
8-7 最小生成树算法的思考 p" I+ g) J# K e% s' E5 @
* Q# c5 ]/ i- B( k& J/ W/ U第9章 最短路径( s) k. e4 l, [$ U6 v8 a5 X" O8 R8 p
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。
% o; }) D+ A4 M! L$ j: g* [; r% M9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
) x0 U7 ~5 w7 r y9-2 Dijkstra算法的思想! u' y$ R0 S3 k8 c" K' m/ y
9-3 实现Dijkstra算法
, @3 {# ]) u1 ~9 D- P9-4 负权边和Bellman-Ford算法: z0 G" P5 A2 W* Z, H
9-5 实现Bellman-Ford算法& {2 T5 P0 a5 _) m
9-6 更多和最短路径相关的思考2 }1 C* t. ^" x' m% Z7 L7 g
% k: Q* u; X% `) D; N) ?
第10章 结束语7 N/ _5 _# X D2 ]
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！：）
. F3 E9 A F7 Z1 W6 v* Y8 c10-1 总结，算法思想，大家加油! |+ x) k/ Z2 P; ^
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【下载地址】5 Z: m1 y0 p' c3 U; Q' O- l
; Q, d7 W- P6 r2 K$ n- i, z. S' F- _- B: Q! Z
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4 o, p; a+ l% s, S5 p4 A9 n |
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