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4 X3 N3 w+ E1 `. g8 T9 s n【课程简介】- M" V C! T3 T0 c7 U/ n
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
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, j1 E/ X) @/ F【课程目录】
/ v6 B$ b# \. c, x4 h& t; G第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？5 u' N/ |9 B; k/ b# U6 o
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？
+ K ]9 \) ]8 Q1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看* J: a, n) I8 L5 J' G4 N
1-2 课程介绍1 y9 w. X! [0 d/ Z' r7 [& a2 |
- l. V/ N8 M2 v4 y第2章 排序基础( X; x5 Z' P1 x* M: P6 ]/ D& U
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 v a7 D* l2 w5 ?8 u @/ u6 [2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
: N4 I0 R$ L" L! j4 d2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看+ ]) U8 ^9 G0 b
2-3 随机生成算法测试用例
& ~2 D- p [( M K4 V: \6 W2-4 测试算法的性能
2 F* Q8 `) t. c2 [/ j) J5 k2-5 插入排序法 - Insertion Sort. e: o; e6 f( i4 l; G$ V' j
2-6 插入排序法的改进$ l! O% L8 M4 f8 S/ l
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
2 h) m+ V! h' _3 e8 h6 Y" P; u8 S% H& v
第3章 高级排序算法( `; L# M9 T8 I0 J$ g {3 ?
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！6 w# [; m# n+ q: g
3-1 归并排序法 - Merge Sort* A# K) w0 Z4 [7 C' ~
3-2 归并排序法的实现
! C3 J3 J& F* \. A0 c3-3 归并排序法的优化
" W% [: U' C3 j7 o, K T6 L3-4 自底向上的归并排序算法
( L2 p5 u: E) C' w9 X3-5 快速排序法 - Quick Sort j) i/ i- C+ f
3-6 随机化快速排序法
: m! X# ]; F+ G- g. G3 G* ?1 v/ J) T. P3-7 双路快速排序法
) o, @$ |. a3 N, A3-8 三路快速排序法( N0 o, `" h6 f& E7 ^
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 r' r. q, d z% _! l8 |, Q
2 A% M \4 a, K, l+ ?# W
第4章 堆和堆排序' D( l6 O' m" P# \6 J2 \! R
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 |8 I* }6 }# x( t
4-1 为什么使用堆？ u& d" Z; k5 D3 r# w. [
4-2 堆的基本存储
# N7 f0 z+ O' b& E Z. ?; v4-3 Shift Up3 }/ p5 h: d4 |3 h6 H0 I# C
4-4 Shift Down5 U+ x9 A/ a3 e( ?) o
4-5 基础堆排序和Heapify
6 g" f2 a. c0 |) A; n4 m4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
, {3 }: z& q8 p2 V& U# r/ d/ x4-7 排序算法总结
$ W0 |8 C/ Y' T# z& ~: o i4-8 索引堆(Index Heap)
0 g' U' S, C3 c, D0 ?0 J1 ]+ p4 d$ k6 D# E4-9 索引堆的优化
7 O3 a0 T( Q& I4 R4 Z9 w4-10 和堆相关的其他问题
3 x) K1 m- }+ B1 u, q9 f, |7 y6 R- N( t. e+ U( }: m& P0 {% {
第5章 二分搜索树
6 m" [. }- x( c" V( H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。
) F+ j, y* F) _7 `5 {5-1 二分查找法（Binary Search）
8 ?% o- }# q+ R, Z7 g3 D: M. x5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）0 U* e! @' g: e5 x
5-3 二分搜索树的节点插入
x4 V# G4 c$ v+ i2 d5-4 二分搜索树的查找
0 t9 h1 ^/ T" e; _) I6 \ ^6 t5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）- o/ S8 p! [& |$ t. k
5-6 层序遍历（广度优先遍历）3 @9 C- s4 f7 M1 P& f0 k" m2 O
5-7 删除最大值，最小值+ Z5 R5 o, _! w) E
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）9 b) u: d+ G. ]% `- _5 C6 a
5-9 二分搜索树的顺序性- P+ i/ j& T6 `$ |
5-10 二分搜索树的局限性5 y! W& L! a0 p8 K9 }$ g$ |
5-11 树形问题和更多树
/ I: K( p" D+ k9 V8 y" R5 z3 G, g
3 w, q: j5 ~( }; M第6章 并查集# U: u! Q. G- Q" N
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。
; l( ~3 W1 {2 B) [. X- C0 H6-1 并查集基础（Union Find）
" q+ \5 z& }9 q) ] F R) q6-2 Quick Find
9 ?: \; R/ `* i0 z; z6-3 Quick Union
6 C& H/ d% m( v' \2 ]( i$ A6-4 基于size的优化
. {$ b4 W3 ~9 N! E- N" g0 x% [6 }6-5 基于rank的优化
# R8 B8 t7 V& ~2 P6-6 路径压缩 (Path Compression)" ^! [+ u5 k. A( K3 i1 {. f5 ]
/ M3 \# t8 O3 u% C2 N1 w
第7章 图的基础- L0 f( |+ d$ ]8 @% D) O/ `
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 X6 P6 J, ]7 s
7-1 图论基础& V, X/ ~, x6 j3 V
7-2 图的表示+ K, z# _2 H7 R ^
7-3 相邻结点迭代器9 ~: _7 z- v' M) U# J- Z8 l
7-4 图的算法框架
& a! v: s* M# o7 C! L6 I9 t7 \7-5 深度优先遍历和联通分量! |! Z4 X0 }% @4 u
7-6 寻路' A: }" Y5 A' }
7-7 广度优先遍历和最短路径. z4 T8 Y( j) \
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用. G% }2 \+ O1 T) K8 ^
; B( O" z6 y$ k; }# p
第8章 最小生成树
" b0 u4 u; D' W& G- ?! 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。
% k6 D3 H! U# S' o* R8-1 有权图
. q5 H) T6 @/ f( w; W' l5 I* I5 W8-2 最小生成树问题和切分定理
5 H x& u8 ?) M) Z: w* a3 G/ C* @8 r8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）, A3 x G( a, T* k0 B! {4 a
8-4 Prim算法的优化
5 [ v+ k3 j1 s8 N& u" w8-5 优化后的Prim算法的实现( T' [% O9 L* X% k% a2 ]. v5 q
8-6 Krusk算法 N+ E% Y: M- e& P9 l5 `
8-7 最小生成树算法的思考
% {( E l/ D3 q$ ?7 @% E U# ~1 G) [5 u/ y! b
第9章 最短路径
- @5 t$ K+ _5 x o: S8 J/ I6 H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。
5 S/ {$ o' Y: |0 d9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）/ g. j3 I. M: E' E5 E1 l
9-2 Dijkstra算法的思想
9 _1 o; U. f- Q/ \, ^* }9-3 实现Dijkstra算法
6 H1 w. d# S: K, A$ o6 n9 U+ c9-4 负权边和Bellman-Ford算法
; C# R# c) i0 T) ^9 z# @9-5 实现Bellman-Ford算法. w+ f* q, |' m6 i* j# U
9-6 更多和最短路径相关的思考3 `# t1 I7 c& ?$ t3 t
9 `0 t7 r5 {' I# t$ m" X) c第10章 结束语( n) n* s0 A5 C) d+ y$ W" q
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！：）
: {0 H2 ?* `6 w10-1 总结，算法思想，大家加油( N0 S k9 k3 R, c) e B7 c' ~
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【下载地址】5 L9 L: T1 L# a- F. S
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