* E: L }1 z$ \$ H: D
9 o, k2 Q" q6 ^, @【课程简介】
+ _( b/ K" }# W5 B: p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4 r( Q: p* G7 e8 Z4 O, q0 G
9 I+ P) i0 o6 ]" s【课程目录】4 i8 ^8 G! A3 D
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
- ~5 f! `1 r) ~1 ^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？' n: F; h0 y A4 t' i8 x6 _
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看1 {' s( T) q, I) q
1-2 课程介绍2 Y5 H U$ G; x. W; `! [
" {1 ?9 P0 z. l. k第2章 排序基础2 n7 Z3 N' ~9 n) j8 W ]$ c
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！; c) g' u- [5 r/ C) E. k
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看" P4 M; U; [: \, `$ \/ K" x/ o/ s
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看. M' a% Y: x, W& J4 W0 M
2-3 随机生成算法测试用例# U. \ L- C4 D
2-4 测试算法的性能
' E# J9 I" Q% b2-5 插入排序法 - Insertion Sort
) L: u o) {/ i2 X/ h) N2-6 插入排序法的改进
7 z- a8 W: ~, B l2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
5 P: o* X6 Z, s; o9 m$ U, ]4 m7 N6 J& @! h& N1 C
第3章 高级排序算法
' r3 }5 G" S5 f* V) z% t$ `) 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！/ H7 ?9 K3 v- p' Y5 _- I
3-1 归并排序法 - Merge Sort
# s8 D3 l+ `# N- s3-2 归并排序法的实现
. {: n( v, D$ y8 p- ~) l3-3 归并排序法的优化
* m" e" ~9 y0 r) {6 b- G T3-4 自底向上的归并排序算法
0 ]6 [# C y0 l( P7 G3-5 快速排序法 - Quick Sort
6 p* E, ~' [6 f$ F* R3 S) Y3-6 随机化快速排序法# `: F" d: r9 N
3-7 双路快速排序法" a: G$ ~3 k5 k) P" r8 l; b3 Y1 S! k
3-8 三路快速排序法
' S9 l6 E, f8 ~1 C, T$ n0 F3-9 归并排序和快速排序的衍生问题+ _7 R" a- S. r( a: P
3 f! e+ `; q2 p$ a( A4 g
第4章 堆和堆排序
4 T* T( J2 s& `; q9 c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。
& s7 v6 E0 e8 R- F6 d4-1 为什么使用堆？
$ p0 ?- n- \. E3 D. g* v* I) V4-2 堆的基本存储4 Z- ?7 ?) ]0 S3 r
4-3 Shift Up; k2 c7 }6 U& }! C* s) t( R8 }
4-4 Shift Down; r y' ^+ _( e3 } i7 _* A- `" {
4-5 基础堆排序和Heapify1 L# W6 _* y! C) |6 F8 C3 c
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）6 _, N6 m; T4 j
4-7 排序算法总结; @! \% G. b6 e0 Y& h/ x
4-8 索引堆(Index Heap)& } m8 C, V+ `" R0 T" x- s y
4-9 索引堆的优化/ \5 G7 w& v! H8 |. \+ p
4-10 和堆相关的其他问题$ C& Z; y5 J3 Q1 t1 L
, ~( w9 ]# u: ^1 A' L. ~, y7 q
第5章 二分搜索树" i6 k E: i6 v5 A8 C# \& I5 |: T
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。' j7 G( ?: i+ r
5-1 二分查找法（Binary Search）* O: q; Z9 i; h4 H* g$ i' `4 [- \
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
, m8 e$ k( k+ w/ _( C5-3 二分搜索树的节点插入 y6 z" j, C( y* B3 H# i% k2 d. F
5-4 二分搜索树的查找
* \0 E" x) L$ |3 n+ Y+ p5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
+ U6 I5 |# q, v5-6 层序遍历（广度优先遍历）' Z( k: z8 S4 y( J2 Z2 g
5-7 删除最大值，最小值
^, q+ j: n) r+ h, U5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）. d" c: B5 O$ q; o y" p, v0 V
5-9 二分搜索树的顺序性
1 i7 z$ I" R( g4 `6 Q5-10 二分搜索树的局限性
/ X+ \, Q- l$ ?( r. i9 b4 j5-11 树形问题和更多树
: h6 X/ d1 T$ ~% z% S. k8 Y$ G/ l; w% ?5 O; ^8 O
第6章 并查集) l; }' o" ?& ]) |3 @
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。
- b9 Y* Y3 \% g# s' ]6-1 并查集基础（Union Find）$ ?( e, W2 C2 b1 k/ r0 S" L. O
6-2 Quick Find
2 ]* f% J6 ~9 }6-3 Quick Union' O. B6 _' I# g/ G7 X6 L! k/ c
6-4 基于size的优化- V9 t% M' K+ [% {% P9 n1 @9 p. j' }
6-5 基于rank的优化; D' |8 k9 f" `& I1 J8 z. V( \- b( h
6-6 路径压缩 (Path Compression)
+ o; o% @- S( B' M( A$ h1 P/ v4 G7 E/ N
第7章 图的基础
/ b" z# l1 n/ B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！
- w I$ c( j. I5 }6 p9 |4 v5 a7-1 图论基础
1 I6 I% o" t! [8 w+ `! S: w7-2 图的表示
3 n T! f* d! \. Z% p5 U5 W9 p) k7-3 相邻结点迭代器
1 C# y7 ~% X1 o7-4 图的算法框架. w0 G N* G. O8 O# E$ ~- X
7-5 深度优先遍历和联通分量
( ` A0 B" L5 F6 m) _. r+ j7-6 寻路 v/ M4 J' r: B3 x5 j
7-7 广度优先遍历和最短路径$ ^6 l9 ?8 J |6 w8 f' V
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用" g( I7 ~' k. g% l. L
5 n3 r# j% u+ U3 r8 p
第8章 最小生成树9 j: _7 v5 h C8 [' B
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。 w$ }+ B% W; K. g4 p' n
8-1 有权图: |0 K1 y& Z1 V' v* a
8-2 最小生成树问题和切分定理( M) c) t$ r ~% p% c, f% D
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim） E, d0 t' V: i
8-4 Prim算法的优化
8 F: H1 n: \$ x. N/ r8-5 优化后的Prim算法的实现4 C6 a; P' q, b; \4 N) Y8 w. y2 N, ~
8-6 Krusk算法
5 P, ?5 C) z: H/ h. J8-7 最小生成树算法的思考) R# Z3 e" q% X' \+ E
" B3 H Y% a* m
第9章 最短路径 O* o3 q3 T* q) A# h1 ^2 r( M
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。
$ W2 E0 P2 z) q' y% j0 P+ c9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）8 @. e0 A/ A9 i1 j
9-2 Dijkstra算法的思想
0 c' c5 v7 m! w' j9-3 实现Dijkstra算法4 x1 @) e4 m( ^ t; f
9-4 负权边和Bellman-Ford算法; T V2 H) X7 @1 p2 Z6 ?$ P
9-5 实现Bellman-Ford算法
* A# }, p: b+ Z, M P9-6 更多和最短路径相关的思考) M- S( S- v0 y
1 e$ a, S' b2 a
第10章 结束语
- A2 B( i& u4 z% m0 d' 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！：）, x5 {+ x3 \6 L: ?6 a7 }
10-1 总结，算法思想，大家加油1 {2 f+ V8 u' t9 v7 G! o
1 O" r7 x- ^; ?1 f【下载地址】
8 j H4 V( r5 t7 O+ W$ |, i4 a4 U4 t
7 c! ^; K5 U. P4 ]" @6 E! V- f1 }1 O( t( E h9 _+ m8 O0 r
0 L& y( L- u. A/ \! S. f0 O6 n! w: w, v) h
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