9 o0 r0 X: a, r0 H) M% O
# _( i+ h# Q8 @9 f0 }! c
【课程简介】) ^: ~5 l5 x) G. S) z$ w
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0 @- I7 W5 K" Z. d2 ]. ~
, O/ H" v& p+ z% X【课程目录】8 |& g0 ^1 H! @/ z4 c! E; H
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
$ t' C$ B* ?. T! ?7 W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？# c" t) J' O+ [
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看6 T) a6 x5 W6 g$ e5 I! R
1-2 课程介绍1 v0 u4 [; S! b& i& N* O5 k
, \. D- x2 x9 ?8 F l第2章 排序基础
2 B) k! a) _8 L8 m8 [9 ~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！; J' w5 {4 V3 G+ b% N4 M
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看- t; A+ l4 r) N2 f$ \( [0 F3 x
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看' A2 ]! D# F* c& V% @8 |/ E4 H
2-3 随机生成算法测试用例+ |, ~6 N& }. }5 c# `& \) ]
2-4 测试算法的性能4 H6 s4 ^. l. v
2-5 插入排序法 - Insertion Sort- w' O; h) U0 L' Y, m
2-6 插入排序法的改进
" W7 D% }; b8 B6 o- J2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
1 d6 Q1 J6 ^; P/ p8 n! x7 G
+ C3 U: z" y9 W4 r& ]第3章 高级排序算法( K V1 @+ [% w+ K! l
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 E* L' ]) C3 y$ u! [ ]( c) @
3-1 归并排序法 - Merge Sort( `( j6 Z5 z7 d$ v9 A
3-2 归并排序法的实现$ ~' O5 L9 x9 C9 D( v( Y2 k
3-3 归并排序法的优化* Q' f3 U' u0 k* G2 H& x5 {3 ]5 ~
3-4 自底向上的归并排序算法3 j% @. p6 c6 D/ r" x5 C
3-5 快速排序法 - Quick Sort. M3 U3 W, [& e" f2 w/ n' y5 v
3-6 随机化快速排序法
& I2 c1 D% }$ u# l3 x1 T3-7 双路快速排序法
. K% H3 l% i& v2 e: c; K% Y- z3-8 三路快速排序法
( A7 a5 n/ {- a& Q: Z3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
" |/ n( `' o8 v( S5 j, f X% U! Z3 y7 N( D; v, [8 b- ~
第4章 堆和堆排序
`- n9 b$ X7 Q9 }5 p2 A/ U& 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。
$ s8 m: u3 S# u+ H2 D4-1 为什么使用堆？
) Q- @. y+ W$ h1 b; i' A, U4-2 堆的基本存储
6 D% F/ z$ `9 r2 B( U J4-3 Shift Up' M' s F: W6 D" \
4-4 Shift Down( h7 p5 z+ d7 R( |; x4 V
4-5 基础堆排序和Heapify4 d: I; K0 }" C) G% _+ c
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
0 l7 i3 H4 O% g- ?4-7 排序算法总结2 [# ]; ~: S6 J' o1 D4 \3 U7 g2 G
4-8 索引堆(Index Heap)
8 K$ R& }3 E! f4-9 索引堆的优化! y, e6 s/ S; F0 m& p
4-10 和堆相关的其他问题5 S5 Y# {5 U1 p& K
2 X1 `! R1 Y6 R第5章 二分搜索树
: V0 |$ S+ @: M3 W4 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。6 o5 z) k T! _4 ]$ ]' M( }& Y
5-1 二分查找法（Binary Search）1 P h& D4 y5 A; X& `& o$ b
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）4 S, d0 t! c2 R( K( w
5-3 二分搜索树的节点插入
9 K+ q5 ~. G a& {* i5-4 二分搜索树的查找& Z6 B H. C4 @# Q0 l( f
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
. J2 ]2 u" U" _5 h7 Z5 y1 Y5-6 层序遍历（广度优先遍历）5 M5 C7 C( K$ d4 r. z7 Z
5-7 删除最大值，最小值1 a0 `0 M5 A/ x/ m5 u2 q8 n
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）9 {! H r/ r5 y2 S
5-9 二分搜索树的顺序性
+ o1 i- m: O* r6 {$ F5-10 二分搜索树的局限性) F* y( G+ ^) Y% e
5-11 树形问题和更多树2 |+ c5 }) T- }1 H9 ]+ S
. P% @, ^& U# s3 d6 a2 A6 q第6章 并查集
0 B [# n7 Z# g& ?8 g7 C# \1 W$ 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。
: S( L8 s! F0 b5 C! L6-1 并查集基础（Union Find）
& h& J0 z- i0 {( g2 d6-2 Quick Find
$ Z' } U3 c, l7 Q6-3 Quick Union& H) m) j w' v9 ]; Y
6-4 基于size的优化
4 j# f/ I9 q4 J$ P6-5 基于rank的优化5 ~2 w% |3 W) _& h# ~
6-6 路径压缩 (Path Compression)
4 i. t" ~$ P/ j4 _+ d2 S
6 u0 s. T1 p+ t第7章 图的基础
, F7 j, y R& s/ A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！" Q. H; T9 e( R$ |2 \0 o
7-1 图论基础
' t: F, l& g1 }" M0 y: A, E7-2 图的表示
- L( n; }0 [* t8 S7 k+ D0 Q7-3 相邻结点迭代器; v& G/ Q% R3 X9 n# u, ?0 r+ H
7-4 图的算法框架
) k; m) V9 S B/ k$ z" u$ I9 p7-5 深度优先遍历和联通分量5 h& ?' R: b% A1 Y3 J9 y5 C
7-6 寻路/ H w2 s0 R, D" q/ z
7-7 广度优先遍历和最短路径/ j X2 ^. B" \
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
) g# h. z1 v: P& D$ r
0 q( V9 k5 B& A/ F4 o0 o" j) |/ _第8章 最小生成树% U4 W* C! P! d) x, z2 }2 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。/ C4 x9 y- t3 h: B: N
8-1 有权图; e" p5 z8 j7 c
8-2 最小生成树问题和切分定理
8 B8 A8 o9 A5 m+ C! B8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）2 {3 a( B; E+ l
8-4 Prim算法的优化( |1 z' r. [/ G) P. U* o
8-5 优化后的Prim算法的实现
- o2 j$ ]/ Y/ ~1 y- `! C5 N8-6 Krusk算法/ C; g$ K% s5 ~$ V
8-7 最小生成树算法的思考
% a; B% v% ?2 K8 F4 R9 y8 @4 Q" p: a# x* ~0 N( \
第9章 最短路径
3 y/ v4 \6 J1 y: V% B* }" S: N' @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。
: R- o) M% p1 V* n8 {* g8 P9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
0 b0 J( K+ a z F- E7 l9-2 Dijkstra算法的思想
4 S g2 I/ E/ P* |+ c% a$ \/ d! d9-3 实现Dijkstra算法# c% i- W- C0 u, a
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
, M; S+ g" n# ?. n& U& ?& N9-5 实现Bellman-Ford算法
2 i7 v* P0 ^' R3 X( |6 s9-6 更多和最短路径相关的思考
+ z( ]5 ^: E" O4 ]# r5 i# N, R9 N: l
第10章 结束语1 o* N; z) u( l5 T) V9 i0 f0 d
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！：）) [ T+ O& q5 Z
10-1 总结，算法思想，大家加油* z, N. h* }* V [. M
7 H$ {. f% c) I% Y+ u
【下载地址】- K4 C( e* C. f0 k, I. z
7 r/ u9 @ d: M* P+ S* V' ] t) v# L" C; I
% y H/ h# p# W- k) _* H0 q/ F/ t) B! s. _8 y
|
[复制链接]
