; p7 ~$ X$ o4 N' G
2 U5 q# `" g0 F# N% F9 J4 v; M【课程简介】
, {0 v2 r- c: f8 {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. n2 I. i$ ^1 \' m7 }
' l9 p7 T9 K/ N' I: E【课程目录】
# J* K6 f/ s( e2 G/ J% C* }第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？4 ^/ _6 Y/ W4 A$ c T- L
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？' r8 |2 k4 j5 y6 ~$ H2 {2 }
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
8 S( K/ C$ Y9 [7 l7 d) h1-2 课程介绍' S# h" D' k& y) L7 T( Q9 `5 W1 A" n
. i% P$ Q1 o7 @$ V, t
第2章 排序基础2 Y2 Q' u0 v @
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！
3 J9 o, L4 z2 s9 G0 f. ?* n2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
' D1 ?4 c1 m- S% F( a2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
. t+ j3 j: z- o" b3 \2-3 随机生成算法测试用例
5 J1 L( K3 x4 ]- w! I5 f3 m- c% a2-4 测试算法的性能# Y4 E6 k# a A4 d* [; ]! U, c& ]
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
7 Z6 |5 t/ r4 Z; m6 Q$ n9 I2-6 插入排序法的改进& e: h3 F( z' Q# L6 w
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
. J. z% h, F1 r2 `
2 z% O' D4 V4 l7 ~/ A% h" \第3章 高级排序算法
8 t$ a3 d8 y$ z: ^2 M# Y( R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！
2 [' Z8 y) Y1 m X4 f+ q/ n6 C3-1 归并排序法 - Merge Sort2 B& B8 \ m2 \/ N B( u
3-2 归并排序法的实现8 i" r j. l# P1 M4 R8 Q
3-3 归并排序法的优化( z9 D: r+ @( n6 d$ k6 j7 R
3-4 自底向上的归并排序算法6 B, v- z* I0 S6 @
3-5 快速排序法 - Quick Sort5 R( _$ j4 k0 k- I3 H
3-6 随机化快速排序法
/ Z, H) U! `8 w0 a3-7 双路快速排序法
% L$ v- x2 ~- {+ o/ I/ P3-8 三路快速排序法: [7 w" R% Q8 m5 k) L; V
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题( G/ y/ `: g& I5 l
" T: n2 N# T2 w
第4章 堆和堆排序1 m) [5 j C% {) u. `5 T3 A7 b" U
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。% O. k' G+ K# A5 ]& D+ q, c0 q
4-1 为什么使用堆？! x( ?6 V" p, ?! }
4-2 堆的基本存储6 U+ P( p% c: M3 }: x
4-3 Shift Up
( e2 X* a6 d: @0 [: V H4-4 Shift Down
8 Z" ?2 ~0 S/ Q) p0 Y) A4-5 基础堆排序和Heapify; F, h+ ]% B( k
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）: _# N1 m k3 K* U7 c' u- ^ G+ H0 ?
4-7 排序算法总结( T* y5 H* n6 M- f* Y2 `* H' w2 s
4-8 索引堆(Index Heap)
4 P, ~! s- X, r" e4-9 索引堆的优化
* N* e) X" J! o+ R7 e& |7 g6 ^% \4-10 和堆相关的其他问题; d+ Y' Y( t( E
. B; r+ c, p1 j9 I
第5章 二分搜索树, U: ^+ ~" V, T2 E
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。 j" F8 b+ b B5 S1 m+ S$ T6 ?
5-1 二分查找法（Binary Search）+ ~& s3 ]/ T$ t+ v
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）0 H6 @/ j6 V% u8 I2 j7 Z3 R4 Y7 ?
5-3 二分搜索树的节点插入( H6 \* d0 o. H, f- Y2 ~1 m/ V& B
5-4 二分搜索树的查找
7 T0 U& Y1 Q0 T5 o; e. E1 r# V: ^+ n5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）5 L$ G7 O0 J2 \9 {% }
5-6 层序遍历（广度优先遍历）9 C9 y" k! W! @9 U" W& h4 p
5-7 删除最大值，最小值; e9 p' v0 D; X% y! X5 y
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）9 y, z$ h/ A1 l) R+ ?# j$ f
5-9 二分搜索树的顺序性
q2 x1 Y/ `- q# G! d. k5-10 二分搜索树的局限性
6 E/ j) R X9 v7 b& C5-11 树形问题和更多树
2 u8 _( |8 W* W- g- Z7 t; o0 Z
* f1 x7 D. Y4 e2 I' j1 q: C第6章 并查集
1 K; j/ w- f) ~1 e, a: f: B: D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。
+ D- C5 n" n; M/ @) R7 m- k6-1 并查集基础（Union Find）* B1 e- [1 D6 z, h3 W% x( F/ j6 T
6-2 Quick Find p7 _& K$ w3 P. P, M* D$ [
6-3 Quick Union! B, ?( r* e( n+ G& }% H
6-4 基于size的优化
% _2 G, |# Z: |. S6 y% L6-5 基于rank的优化9 G! X8 @& A2 c! ~1 g6 [
6-6 路径压缩 (Path Compression)
7 n2 P( e( a [7 d$ p: f. a
( c3 e. Z) ~ p, U. P2 ~9 H第7章 图的基础- k0 u" z% R1 Y0 }& A# m: _
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！$ l7 M$ H" ?: x& q! E
7-1 图论基础8 _- t @$ T# c
7-2 图的表示
) |: `6 S m" } L1 d- Y+ s% _5 K5 q7-3 相邻结点迭代器
& G3 I* c; K n( K& l# i! o7-4 图的算法框架! v9 Q3 f) g4 C. T, \" p# w7 d/ r
7-5 深度优先遍历和联通分量9 B/ D7 ], }" ^3 h M+ g
7-6 寻路
3 `% P0 Y9 z- Q% `0 `7-7 广度优先遍历和最短路径
5 p9 i4 @ ]* l1 J; h7 r7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
* m/ r) \" S( Y; c& H
8 n* \9 C$ `6 n7 w第8章 最小生成树
0 r/ s4 d6 v; `9 }+ L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。
1 O, ~ l: K8 ] ^1 {0 x8-1 有权图* Y' S: V5 ^0 ?( j: {* u
8-2 最小生成树问题和切分定理
2 K/ i3 t/ u! C" p! @. D; R3 W8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
' g; P. ?/ ?% y; h% G5 z8-4 Prim算法的优化+ H0 M! v% d& [
8-5 优化后的Prim算法的实现9 H/ g0 I4 N6 D( z0 K; S
8-6 Krusk算法
% S0 G/ s0 Z5 G6 I) U, B8-7 最小生成树算法的思考
; _) ~2 R7 f& U. T D+ i* c
$ T# |6 a3 D" Y第9章 最短路径. S3 Z) o+ E1 X0 t+ y& z9 N# c
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。
1 f1 j Z7 T' `6 E1 j8 O% N+ p9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）0 g* t$ u' j% k" _2 n# e D
9-2 Dijkstra算法的思想0 R; O' i: o9 S1 {) q0 K6 E
9-3 实现Dijkstra算法5 H9 d" K. i% ]
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
4 g( r' o' G( v1 G' U9-5 实现Bellman-Ford算法
, p/ r( @2 f) w* ~1 {( U( U9-6 更多和最短路径相关的思考
7 \- Q" W/ z4 b2 W/ z
& {, x6 A8 e8 N2 K7 ~" |第10章 结束语
. ?2 c* j# w- r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！：）+ v. w0 B1 q$ U4 z O2 e
10-1 总结，算法思想，大家加油) Y/ R: U7 f' o! G! n
* P, x% ?: I8 u ]【下载地址】, w+ W: i; D$ Q7 N5 u" ]
5 D- h3 | y* I2 w
2 z0 o" D9 e& e/ S
8 Z, w3 l' Y; j1 h% V1 |
# B" u# k# ?& g7 T: O5 Y; Q) c
|
[复制链接]
