7 M+ m! h) v1 [" ?" c& Q) d# @( v
. u' M2 o* Z; { `( P0 t- P4 m
【课程简介】+ v( a; u; U$ [6 G2 l
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( d, X6 I5 t( D; p P5 e# n
6 t2 j/ K, m0 K2 j4 n
【课程目录】+ X& A+ I ] |" E' \! n+ c
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
, |, y, q0 z- P0 t L# b' v+ ?: 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？6 x8 ?$ z) y Y2 _
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看) B9 T ` G' o( G( [ h; @6 w
1-2 课程介绍4 W% h* k4 @4 L4 x
% @+ s9 q! l6 V" ~$ [
第2章 排序基础& e, e3 o! Y3 k* o1 y6 \ y
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！
5 n9 r7 E5 U9 k2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看% W. s3 A* R% d( Z: s3 V
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看9 S5 q/ i* b6 s' C7 s
2-3 随机生成算法测试用例
9 @- K1 B* a2 `, V: A2-4 测试算法的性能
+ V0 r* O- n4 X1 x# u- k8 h( t. H2-5 插入排序法 - Insertion Sort
/ H ^$ a# T# N2-6 插入排序法的改进
3 O" a" n7 t+ s, W0 w: W/ R2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考% O* Z$ b7 O' t7 N
& x- v. P' \& j: K5 U3 U: ]
第3章 高级排序算法( @. \$ u7 }- y/ u! C" a Q; H5 P
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 n5 b' o2 o" s2 Y3-1 归并排序法 - Merge Sort' k5 z* _" s7 A) i8 ?- E
3-2 归并排序法的实现+ R7 u' H8 v Q2 O6 H- c" _. j
3-3 归并排序法的优化
) A _- S* r2 y& f3 v, S. D/ q3 H7 n3-4 自底向上的归并排序算法
. e2 l9 v# J4 @- h$ W3-5 快速排序法 - Quick Sort5 c3 H2 e `9 }4 N4 E% ]
3-6 随机化快速排序法0 v# o6 ^/ K1 l, C% Z5 Z* O
3-7 双路快速排序法
6 F" o- \2 F$ l( m8 G3-8 三路快速排序法
) V: v5 v: N ^: p) a6 f3-9 归并排序和快速排序的衍生问题' x/ k( L# ]/ d
4 @* i) I7 p) q! ~7 \
第4章 堆和堆排序: e! N: }4 D* h+ N5 \& 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。2 R/ a$ s3 M! L9 s3 t
4-1 为什么使用堆？
1 y2 g F. p& T* D+ D4 y4-2 堆的基本存储* H) p6 L6 P1 \6 U _- |
4-3 Shift Up) g2 s* j5 r h9 M
4-4 Shift Down# F' _- ? c* s; ?$ c
4-5 基础堆排序和Heapify
- Y+ {5 l9 z- p$ m6 d* j5 S P4-6 优化的堆排序（Heap Sort）0 y: d! {- A" E4 Q$ @8 R& y" _) Y
4-7 排序算法总结) Q' p) \( z; u- }" @9 b% Q
4-8 索引堆(Index Heap)
6 f% \6 |7 R) Z7 x: D; d; d4-9 索引堆的优化
8 G# J/ \) J* V( A6 W5 x; ]0 p4-10 和堆相关的其他问题; R9 \9 ~- F* c& ~: t
7 S5 I2 s+ s4 W1 h2 N2 `第5章 二分搜索树9 s0 y* H4 y( Y/ s" u- ~! V
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- f7 b# c: M& |: B* _9 g
5-1 二分查找法（Binary Search）
9 D* F5 Q7 ?( d+ C. l. t2 l5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
7 X; [" g9 \& d1 B6 h5-3 二分搜索树的节点插入
1 K$ R! X* w! ?8 c7 e5-4 二分搜索树的查找& P9 c: `5 B3 u% u# \$ e o
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
" u3 K3 y( N1 E2 ^. E* x5-6 层序遍历（广度优先遍历）
2 Q2 y1 t* }7 H! N: P) i8 u5-7 删除最大值，最小值
: F; _1 V+ ^$ `2 \7 L; |8 _5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）6 x6 e" |( M8 ~( g/ O0 V5 E
5-9 二分搜索树的顺序性
7 M2 a) q! M& y3 }9 b8 t7 h0 ~5-10 二分搜索树的局限性. r" a( q! {) B7 c! A! O( {" T) r
5-11 树形问题和更多树' Q7 z% y8 W4 K( q" p
7 J( \3 y6 |- W
第6章 并查集
1 O- m1 b( L- Z, Z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。
$ l5 P; P2 j3 F# Y0 X- d6-1 并查集基础（Union Find）
9 G" V0 [1 h* q+ Q) \ ?6-2 Quick Find
/ U& ]7 r+ d' S8 T1 U6-3 Quick Union
1 F7 j2 h/ `, {! h% N" e7 t1 X6-4 基于size的优化 S) [1 {1 y0 B+ Y" F
6-5 基于rank的优化
' d2 Z' f4 R$ S# F6-6 路径压缩 (Path Compression)
: G( Y7 h. n4 @) y+ {( J. w
2 K* Y X5 l+ o/ D% u- Q第7章 图的基础4 s3 t5 K: j7 Q' f0 R, i
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！
" N1 ~% I- h9 M4 h$ a7-1 图论基础
$ k5 e/ M; A+ X8 l' O7-2 图的表示% ~# L, m$ b: c# B) ^7 F
7-3 相邻结点迭代器7 E: F7 c, ?1 E$ P, }$ h
7-4 图的算法框架. g! U% D8 v: j4 |7 ~
7-5 深度优先遍历和联通分量9 q2 M- d: K T3 n" A
7-6 寻路
. k- r$ `) x% e6 ^# L# E/ C7-7 广度优先遍历和最短路径
' {( @7 ] w% m1 j. B$ F H7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
% ^) e p6 T" ~1 I7 ]' B2 H, L, {: N. k- G5 K
第8章 最小生成树' ~, G% Z n& N( I! e
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。! Q6 R# Q; e _- z: j- c2 k
8-1 有权图
A/ l' j" `5 R' l$ i4 t2 N1 |8-2 最小生成树问题和切分定理: U0 u' G, o% l+ w; K f7 v
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
7 i' I% b- a+ [! l9 K8-4 Prim算法的优化
1 E% y, q+ ]9 H8-5 优化后的Prim算法的实现
2 N1 Z' v) q# C# o' M; K; `* q0 ~8-6 Krusk算法9 \ u$ s* r0 o* N: X! \, I5 a S
8-7 最小生成树算法的思考+ o0 v2 ~# m( b+ v
T' \8 _7 D0 A3 }* N: U8 T5 i% N" g
第9章 最短路径+ x# _3 k/ R" D i" Q% n5 T
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。6 E" Y7 C* P0 L8 v1 T
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）8 C! ?1 T. M5 s) `, B8 p
9-2 Dijkstra算法的思想
$ f: n' R9 `( n# U1 Q6 B9-3 实现Dijkstra算法1 W: E7 a, ]1 l l. A) V
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
+ ~& t( C' W% x, R% k1 w9-5 实现Bellman-Ford算法/ M W% O W" e+ |2 F8 [- l
9-6 更多和最短路径相关的思考; `" a0 M9 `3 h+ Q4 m
! t( |+ d$ S6 @; a& ]' c% L g- m
第10章 结束语8 ]2 n0 e4 L e: j \7 Y2 |: @! Y
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！：）
) I2 L0 [" f7 U10-1 总结，算法思想，大家加油) R6 w2 l; m! g- E( r8 H+ J
2 \1 d, i. o- Z5 E( P. V& m【下载地址】
- d9 y# C h/ M* U! l9 ~* p. X6 y0 g. s- e+ `5 x9 k
; R8 d% E( S2 U
( x7 A% \- C. r; z' ]0 F! V" q: o, ^( q# r, v$ h2 ]5 r; j
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