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【课程简介】
A) q# a6 @. f4 F" E$ l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
1 F* }& R* C% j% e- Q$ h
4 M; Y* S2 E; D2 L7 J8 m/ r【课程目录】
6 ^$ {: t4 @! t5 \) E/ p5 S% L第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？1 d' h* v+ F M# l" M
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？
. {$ l# R, Z. M1 x e8 p ]1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看8 r: I* ?2 R+ c% c1 f# t
1-2 课程介绍
, J! ]+ V/ f2 M( d6 C( y) k$ G: ^
* @2 O( w7 `! @ Z第2章 排序基础
3 e- `9 k; Q6 m0 [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！
! [% ~& g" j8 b( @& B) ?2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
$ W: x B; O$ ?$ X1 @2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看0 Z& U- k$ o2 U' w- L2 h; m
2-3 随机生成算法测试用例
/ w# k( W' Y& b8 D2-4 测试算法的性能9 j1 A# F# K) l$ f5 f6 h J" K
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
# \/ b4 A7 T/ G8 F6 q2 @! H2-6 插入排序法的改进* p* f9 N( ?. H2 Q: g+ v+ p1 E
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
. h3 ?8 W( q9 [6 O3 t" C2 g( A
- g+ R% Q- i# I3 @第3章 高级排序算法
% x9 K% H$ k- a8 j5 j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！. e1 }9 h' ^- E4 f
3-1 归并排序法 - Merge Sort
0 b- x( L* o2 N! x$ }3-2 归并排序法的实现' }; E$ [) H; X5 J- [4 u
3-3 归并排序法的优化
* M! i# _, @( `5 Z5 R' v5 A/ ?! h3-4 自底向上的归并排序算法4 O {( Y' O" ?
3-5 快速排序法 - Quick Sort
' G: Y' A3 A/ M! f& U: p/ R; M! J# Y f3-6 随机化快速排序法2 r* X5 ?. k) g0 Y
3-7 双路快速排序法# p0 q2 C& b9 W! |& o7 @% ~3 i3 y. z" A
3-8 三路快速排序法
" E; s9 u2 x- C9 z; M' O3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
5 l1 e" {# c7 s, s r0 ^/ Q- J5 h O% S2 i! x% I
第4章 堆和堆排序$ d* E% y' B$ J2 E
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。
5 ]5 u+ D c( L0 U4-1 为什么使用堆？" h1 }. t' a: N7 ^& q
4-2 堆的基本存储& |' e( x T' F
4-3 Shift Up+ f9 b3 X. k) o) O L' I, `
4-4 Shift Down1 Q) L1 W, |1 L+ g
4-5 基础堆排序和Heapify# v7 J: g/ L. m& j' K: L/ o
4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
0 r J: U& g* l' N7 g4-7 排序算法总结
, o' K6 `; P! l* j4-8 索引堆(Index Heap)" `" `+ Z2 e0 J2 P2 B; C# ?" s
4-9 索引堆的优化
' [0 {& o `3 p" e6 U5 `4-10 和堆相关的其他问题
) Z6 ]5 Q( l- P$ d, l0 I' }- O4 B: o. ]8 y/ S8 r9 @5 s
第5章 二分搜索树! i! ?1 I/ O! W$ N0 D( L
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。
- x+ |3 u2 r" t' P' W }3 I5-1 二分查找法（Binary Search）; i' x0 o- y7 f5 d A6 ?: U
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）" p( {" R1 O6 [* ?0 U: T
5-3 二分搜索树的节点插入
% x2 w! x3 d2 a8 m3 p3 l9 Z4 h5-4 二分搜索树的查找, R/ x4 `' ?$ g6 G+ o+ c. P
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）, Q) D8 d f6 Y7 Z* L4 V( w
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
; g) W- @0 g2 s. c, r0 P" O5-7 删除最大值，最小值
; O! C8 G) |" a2 C! V5 m5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
' y) h: S* L4 B: |6 i: e+ ^5-9 二分搜索树的顺序性) ^1 }. D' E% H+ J
5-10 二分搜索树的局限性' @2 A6 C4 \* _ n9 [6 @
5-11 树形问题和更多树
4 L8 N( \" i6 ]' T& Z* W1 T2 r
. g/ L" G. h) C+ c c% T9 o第6章 并查集+ s T4 A/ X* V X* i: 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。9 ? G. ]' @2 R7 A
6-1 并查集基础（Union Find）
* s p0 h/ Y" D9 j6 P1 ?6-2 Quick Find: V6 x5 q0 l5 R& z
6-3 Quick Union) d/ o T* E" l6 @; W/ ^0 ^+ b
6-4 基于size的优化7 |) s. R: ^5 e1 j8 {
6-5 基于rank的优化
+ l1 r) Q8 R0 o6-6 路径压缩 (Path Compression)" A2 U$ S; F; i: f9 V' f! W
`% x8 L; t. g" r: J7 O
第7章 图的基础2 S; l. J; ]( j% K8 \; A p
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！
# l+ ~/ B8 A) t8 m& p+ p7-1 图论基础
7 X9 y c8 E) ?* s5 G8 {- ^% B. Z7 L7-2 图的表示2 x* Y' s7 r6 w+ r9 U' K5 }- W
7-3 相邻结点迭代器/ j6 \( I6 l& R1 X( t$ x
7-4 图的算法框架
' ]' q! z1 {; i; G+ B7-5 深度优先遍历和联通分量: A3 D# [# A( t4 j* ^9 W
7-6 寻路3 a5 G: ~, U( c, P. W$ J
7-7 广度优先遍历和最短路径& I2 y0 {6 n9 B0 S. g0 Q
7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
2 \; W# ~# [% p5 |1 m2 {3 I3 Q8 w) r) \7 w- s3 E( [7 o, w
第8章 最小生成树8 S \3 d3 {$ }% A
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。/ H K2 U z* R, E
8-1 有权图
; R, c$ T. }7 L5 G; U+ K. O- F8-2 最小生成树问题和切分定理. N* V8 t& r, V
8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
* F! k1 f1 o6 G) p( A8-4 Prim算法的优化
3 r" K. _& R% j2 a; Y( s) k7 g. ]8-5 优化后的Prim算法的实现$ |( X* i$ Z+ O$ f0 l
8-6 Krusk算法/ H$ k0 v. X. ?% y
8-7 最小生成树算法的思考
3 v/ E( I8 l/ E5 a' X% S
9 F& B2 ?: y8 F4 s- r第9章 最短路径
. K* n ]9 a# B( m, S( j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。
* T: Z) F; e) j- Y% R& n9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）; U" F3 P4 @5 `; v( }0 b8 T7 u
9-2 Dijkstra算法的思想
) ~6 J2 H8 {- F4 b) ~2 F9-3 实现Dijkstra算法
1 c; u+ N# ~5 V% l0 N9-4 负权边和Bellman-Ford算法
: L! d4 Q% _( v2 O1 M2 g9-5 实现Bellman-Ford算法( K/ D5 v1 c+ q6 G" ?$ B
9-6 更多和最短路径相关的思考0 D! G) C% u! m
/ ]& ^! K' C: h# G$ ]4 M4 B第10章 结束语
4 p0 Z. {& m! P2 h: b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！：）
$ p+ u3 R/ k0 k6 G3 b10-1 总结，算法思想，大家加油, c, c+ s! q- x) C) U0 m
9 I( Z. y* \* f d9 Z: @【下载地址】
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+ u( S. g9 e/ c5 z4 ]4 r9 w% [* `6 E/ z8 n2 @% W5 k" L
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