学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

" |  H9 z; U8 S- X
【课程简介】
1 U& p6 J! E! g" 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

【课程目录】
) }/ G# n/ X+ Y; J* \第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
) |/ ?; R; A$ ]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？
: \! U3 C) B8 Y7 t# a8 W) B1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍

$ Y* [! \9 H7 t& `! Q' z3 {第2章 排序基础
7 K; B$ C+ K2 D" h. {% G; iO(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！
. e) [! q( m6 t6 I& ]0 |# `: A2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
2-3 随机生成算法测试用例
2-4 测试算法的性能
" t$ I6 E! J8 `7 q* w1 `; ~2 @8 @2-5 插入排序法 - Insertion Sort
2-6 插入排序法的改进
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
# z0 t1 O0 Y0 h; }; D+ u
8 {6 K; i) C. c, A9 Y( p; G: ~/ b第3章 高级排序算法
9 }9 \( ~$ x+ z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！
$ E! w' w. K& L3-1 归并排序法 - Merge Sort
3-2 归并排序法的实现
" f: X+ E( f% T" y2 c) q& d$ J3-3 归并排序法的优化
) x4 z2 X, m5 X9 P; }3-4 自底向上的归并排序算法
3-5 快速排序法 - Quick Sort
5 d* x& F1 I; b' a9 |8 e0 K) E6 G3-6 随机化快速排序法
3-7 双路快速排序法
3-8 三路快速排序法
( y) T- s# @1 j8 `: i3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
/ Q$ R# _3 f. s- S; k
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。
4-1 为什么使用堆？
$ _$ j. v1 ^; c( h# g4-2 堆的基本存储
5 j5 U4 {* X+ [, _  G4-3 Shift Up
4-4 Shift Down
4-5 基础堆排序和Heapify
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
4-7 排序算法总结
" Y5 ~  r  a. h% J2 j4-8 索引堆(Index Heap)
4-9 索引堆的优化
- V1 G+ I0 {0 M4-10 和堆相关的其他问题
! o: V% w+ J- A8 I
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。
' |( U6 r  _* q6 Z$ T# l5-1 二分查找法（Binary Search）
% W% Z7 x% U5 l: x, h  G# c$ h5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
5-3 二分搜索树的节点插入
4 f  @! l- l; P1 O5-4 二分搜索树的查找
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
' q8 m9 O' t# A! Q7 c5-7 删除最大值，最小值
) [; D2 p7 D4 J' N, b+ `$ Z5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
5-9 二分搜索树的顺序性
9 Q6 x( H6 }$ t# U5-10 二分搜索树的局限性
5-11 树形问题和更多树
1 {0 ^. X" O+ E4 [/ J+ o- b: Y
/ @0 R: V; _* ?" S5 @: a6 u第6章 并查集
0 S3 w; J7 W7 I  F( c& t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。
6-1 并查集基础（Union Find）
" J/ ^- g: _0 ?3 u9 S1 |, _  N6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
9 A$ Z/ L  p' d+ s* s: X6-4 基于size的优化
6-5 基于rank的优化
6-6 路径压缩 (Path Compression)
" [: a4 ~7 W/ M
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
  ^3 }% ~3 u4 i+ W5 W6 M7-2 图的表示
& K9 g& \- u! Q% c3 A7-3 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

3 R8 F& {. z; G- Q, `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。
9 z% n+ ~6 `& L7 F8-1 有权图
8-2 最小生成树问题和切分定理
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
8-4 Prim算法的优化
3 _$ C  |" J& T) ^; z3 e& @: L  ^: w8-5 优化后的Prim算法的实现
8-6 Krusk算法
5 {/ ?, p# ~; c. Q3 z8-7 最小生成树算法的思考

( Y1 A# e# \4 }- A$ m8 j第9章 最短路径
+ _/ e8 P$ |. q8 K# l, Z2 U0 {- U/ M/ 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。
/ W1 L) L* d( x$ N! h9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
1 l6 l! Y1 }( t2 m( S6 r; a5 S- h9-3 实现Dijkstra算法
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
9-5 实现Bellman-Ford算法
+ E# p: Y1 J5 A5 [" K, |2 x9-6 更多和最短路径相关的思考
) s- p9 h8 b' a! y2 r( W9 H: {
2 m/ r# _  K& c+ a/ J第10章 结束语
: x; ^4 B  [4 i. h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！：）
10-1 总结，算法思想，大家加油

. v2 A6 A- r) c. [【下载地址】

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