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) Y- ^: O! v. X/ B9 x- K: q
【课程简介】
0 v) m' t- e& ]8 [- @3 r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+ u8 _5 W: i7 |$ w0 |) S
. v, x0 M% K6 r7 d1 k
【课程目录】
# o S3 X* F; a9 @第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
0 `: J7 i8 p( O1 H9 p& \2 k) J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？; y3 i1 K$ P4 R4 Y1 e
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
* h6 p+ N% S" P1-2 课程介绍: x4 p% A8 u, D2 _' D7 w
/ t- M! c/ Q! \. f1 t# |5 L
第2章 排序基础0 ^$ o# }" G$ k1 U7 D
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！; t2 X; K% ]* w; g! A* t1 V
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
* U, w; J# i+ K. a& c2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
! e+ `( k. M/ {$ N' l$ G& }2-3 随机生成算法测试用例
. l, z5 M( z6 `* t+ s+ ~2-4 测试算法的性能
; Q) X8 A9 w4 d+ N0 S' h2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2 z' l2 n) u [# m4 Z) }/ A0 M2-6 插入排序法的改进. U2 t4 @' g( b! D% V) z
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
?0 s; i8 |+ z1 c& |1 K- y- [1 y$ b: Q$ d4 e) N$ ^" d
第3章 高级排序算法
" o. Z4 n6 x% N1 M" X9 o v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！
. q3 Z7 g/ J, p5 Y2 K0 w& W Y3-1 归并排序法 - Merge Sort( w7 a A6 k5 F' _- u
3-2 归并排序法的实现2 r0 y% S/ ^) S7 ]- P1 O# g7 A
3-3 归并排序法的优化) A4 j* [, l' ^9 ~& W% I
3-4 自底向上的归并排序算法; e- @5 }) V& X: @
3-5 快速排序法 - Quick Sort
0 `1 p; L4 V& Y7 G! u; N; y, C3-6 随机化快速排序法
[4 m8 V. A, ~) l& p1 v3-7 双路快速排序法# a6 ?: g0 }4 f; k8 i3 S( ]
3-8 三路快速排序法" y/ |9 V( {+ b1 s
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 @* q: c/ A' i5 b' @9 W
, Q+ ~: B8 e+ ^9 I6 }' B7 L
第4章 堆和堆排序
. a3 r9 a% o$ j$ Z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。
4 Q* M( B* X& a3 J7 \1 R3 T/ y0 J4-1 为什么使用堆？$ x: B) G y% N7 L. a
4-2 堆的基本存储
; A! v8 `$ Y+ ]( f# K4-3 Shift Up
" L3 }6 p) T5 E6 p7 H8 V4-4 Shift Down
+ R# d O7 [8 T4-5 基础堆排序和Heapify
9 C8 o% k$ N( m4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
, b4 V) c7 e0 {! `3 n; d8 z: L6 @4-7 排序算法总结9 h+ R" v' j* O. S8 }$ E. i
4-8 索引堆(Index Heap)9 |& x W/ ]- a) Z
4-9 索引堆的优化( c5 m o) \: E) L2 {( @& S
4-10 和堆相关的其他问题
v% m9 T/ ^7 G
) }$ o# M& F" ?& i8 \5 p, {第5章 二分搜索树
* X: D# P5 b6 `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。
3 ^; Z% `% V; \: c0 E6 ?5-1 二分查找法（Binary Search）
. M( v9 d; w2 S) K. T+ f6 u5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
! z+ `7 x9 {. S& {/ M! X5-3 二分搜索树的节点插入
; P8 N# v$ _1 K* w4 r5-4 二分搜索树的查找3 L$ r4 n& P& U; B
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）( _2 G# [9 q* i7 E8 }
5-6 层序遍历（广度优先遍历） ?3 I' G0 \' w! y6 \! ]1 L
5-7 删除最大值，最小值
* a$ U: ]8 D0 B% ]" U6 J& Y5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）/ r: t( E( E1 E* D; ?
5-9 二分搜索树的顺序性
4 N4 g) b i6 q$ g9 B( `) u8 f' f) C5-10 二分搜索树的局限性
3 u k* _9 O' r' m9 ~5-11 树形问题和更多树- w; N2 Q& J9 k# G* J
/ `7 r# ^3 R! p/ p9 W4 ~" p第6章 并查集6 r5 x8 R$ ?$ M( Q$ A
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。
2 ^& G9 D) F8 f# z6 b) J6-1 并查集基础（Union Find）
! a6 ~' r/ E: j: M2 J$ w6-2 Quick Find
1 ?$ ~1 ?0 B( A& U5 Q6 f. u h* A a6-3 Quick Union
% |" p$ B, M; |5 L6-4 基于size的优化2 M* @; H- e7 h9 d
6-5 基于rank的优化% t" p3 T7 F+ {4 w8 N5 o4 X" N
6-6 路径压缩 (Path Compression)" {. n7 r3 ]- b4 J2 q$ H
' r3 U9 {$ @. Q* E/ [* G
第7章 图的基础
6 K( J+ u& T: R1 _! l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！8 r: x; `. a4 k$ G1 a. L4 z
7-1 图论基础
% N7 P* ^+ _- y1 ]! h: {7-2 图的表示: C4 L. T: ]/ y9 _/ n4 M
7-3 相邻结点迭代器
9 ^; j' B0 {, A' O3 `6 h7-4 图的算法框架
- ~$ a4 z- a; H3 A6 j: O) F* y& g7-5 深度优先遍历和联通分量9 X( s1 q% [! g
7-6 寻路
$ `* X* r4 f2 F7-7 广度优先遍历和最短路径
2 V @/ p! C8 @- S- r" F% |0 d3 b7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
. i9 O; U' R% W) @9 a
K- g4 d( R- P; ^第8章 最小生成树% e4 g* H4 O1 g+ f4 |/ q: R
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。( C6 O- p: \! u5 o" w Y; Q$ u
8-1 有权图
L! K) i% k# {& X5 d0 `" ^8-2 最小生成树问题和切分定理
# G1 g- K' j, V+ g8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim） F" }8 @/ l$ b0 ?2 u9 `$ g
8-4 Prim算法的优化3 I' A2 C, P5 B8 H2 y) K8 W1 \7 X
8-5 优化后的Prim算法的实现6 z& W0 t$ T. T9 H/ L+ R' J
8-6 Krusk算法7 O2 M `' W: w
8-7 最小生成树算法的思考
' V5 i% O8 i K6 u% q/ x: ? H. H" r v- r
第9章 最短路径& F* e; D* o- j# }7 c, A9 @) E6 h! Z6 j* U
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。
( L. X7 l6 J0 R$ x9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）7 x7 _2 w& N" N7 ?( H
9-2 Dijkstra算法的思想
2 i/ b5 c% ?* @. J! I( w. j! G9-3 实现Dijkstra算法
1 Q" ~7 o9 B( D" T4 ~# M9-4 负权边和Bellman-Ford算法 `1 y3 D% V& `8 r, p* G
9-5 实现Bellman-Ford算法! t7 D# {; I+ T Y) }, x& K* w9 ^( W
9-6 更多和最短路径相关的思考 l7 [- ^+ A( S4 c7 ]
1 d2 u$ z$ a3 e( P% s: K第10章 结束语
$ ]8 r, X: Q( ^0 j7 z& F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！：）
: l* U. \( y3 T0 B4 z10-1 总结，算法思想，大家加油
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