学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

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【课程简介】
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
- y1 k. L( r2 a+ U4 @3 X7 m4 `) B
【课程目录】
4 }) W) n* B4 C$ [+ a3 v第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
8 _4 S5 W& `* g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？
- U8 P: e; F7 N* A1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍
$ U% e% r7 |6 G% G( Z: W
第2章 排序基础
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！
6 ?% b% r0 G% I3 v5 w2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
0 H6 ?8 t# H* u* w0 ~- A* ^  s2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
- E0 e% d- }: L* W; j) {2-3 随机生成算法测试用例
" e+ ?* a' U  e: h9 `2-4 测试算法的性能
. p- V2 k' _- S+ }% F2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2-6 插入排序法的改进
  a6 p6 [) @  [( n3 L, s2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考

第3章 高级排序算法
+ w( |5 }  E7 _7 G1 G$ p  E+ A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！
: M) N6 H! }- x  l3-1 归并排序法 - Merge Sort
3-2 归并排序法的实现
3-3 归并排序法的优化
3-4 自底向上的归并排序算法
3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
  M2 l5 ~" t% l# _; @3 `$ A9 X! r3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
. w" k7 E. V! a0 ?6 c, J6 M
第4章 堆和堆排序
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。
( u( d  p. n, c0 ^- Z0 P1 U, x4-1 为什么使用堆？
4-2 堆的基本存储
4-3 Shift Up
" W8 n/ ?$ K8 t5 J' l9 d  ]' J6 S! {4-4 Shift Down
+ O! y! ]6 A$ D0 v6 p4-5 基础堆排序和Heapify
" e9 T% M3 V% f& t, K9 h" E4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
4-7 排序算法总结
5 N5 ^' {8 X8 {3 N( M, D% e4-8 索引堆(Index Heap)
5 D* D  n6 G. H% ~6 U" ]9 h4-9 索引堆的优化
# K: s0 G& R, P/ x  ~" A' e4-10 和堆相关的其他问题
$ {9 E, t; J1 D1 q" k
第5章 二分搜索树
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。
! t8 ]8 }  G3 L/ Q$ G& |1 p$ y; n5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
5-3 二分搜索树的节点插入
7 K- o, [$ i  x; i5 c5 q! ^* }5-4 二分搜索树的查找
) p# c) _, @. ?9 t2 q4 f$ b5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
5 S# A9 _% l6 O- m5 G* F/ d5-6 层序遍历（广度优先遍历）
, M& O. k: W$ b, Q5-7 删除最大值，最小值
, x+ [8 C( z7 n5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
+ }+ L: I9 F8 K1 N' ^% f5-9 二分搜索树的顺序性
5-10 二分搜索树的局限性
5-11 树形问题和更多树

( m( L* ]7 V, V9 J$ N0 W2 F第6章 并查集
9 r( r% p0 i+ e$ _8 b+ x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。
: n, v5 F! G5 w6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
6-5 基于rank的优化
( {% `$ |0 K' r+ e* `* A6-6 路径压缩 (Path Compression)
2 c  Z! S6 {- W/ |3 |4 y
! [; _% Z' [/ c& C第7章 图的基础
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！
7-1 图论基础
& ], k- O7 B/ n6 U; a6 e) S+ y7-2 图的表示
4 n' g0 m& p9 U- C7-3 相邻结点迭代器
7-4 图的算法框架
7-5 深度优先遍历和联通分量
7-6 寻路
7-7 广度优先遍历和最短路径
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

" g' P0 m' U' P/ d+ d' c# w第8章 最小生成树
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。
8-1 有权图
. P6 }+ [1 T. H7 |% c6 c; ~/ k5 X8-2 最小生成树问题和切分定理
9 |* e; G5 o$ |5 d. }8 C3 Q8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
. Q% p0 ^5 P' E% k8-4 Prim算法的优化
7 p7 g$ b! J2 O0 b$ q: T. f- W/ E8-5 优化后的Prim算法的实现
8-6 Krusk算法
8-7 最小生成树算法的思考
+ |$ L# x& ~% ]9 T4 l! E" ~: _% c
! y' u+ y. q0 N# \. ^第9章 最短路径
0 W8 G( ~- e0 w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。
& l8 u5 C: q# V8 ?. F9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
- l3 x1 Z# ^9 f' G/ M* G$ T9-2 Dijkstra算法的思想
9-3 实现Dijkstra算法
% Y% A# ~$ }! [9-4 负权边和Bellman-Ford算法
) a! a3 L) y) H9-5 实现Bellman-Ford算法
9-6 更多和最短路径相关的思考

第10章 结束语
# x  g* p$ O# K" ?2 H# N$ T7 u6 c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！：）
8 u5 z3 B: B5 _: _10-1 总结，算法思想，大家加油
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+ T( ^2 P8 v8 s- p( I: S( o* T5 W6 s【下载地址】

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