学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

【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

【课程目录】
# T/ d! X. \  f) |* {第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
, b0 Q6 [4 n* d" [8 o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？
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
1-2 课程介绍
" d3 _! O' M2 }5 w* C
1 z9 d( z" ~0 E( Q. R3 G# n% P第2章 排序基础
! o" I* W3 n& k/ E0 PO(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！
- w' r: `+ d# |% L' n# l$ b  G- ^4 v: _2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
4 `) n# _) ^, f' e& }$ T' H) D" b. p2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
2-3 随机生成算法测试用例
* L" O5 |  ?" j7 W" ?! o2-4 测试算法的性能
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
; Y9 z( T. r' A$ S) n/ q- b2 m2-6 插入排序法的改进
9 t0 f) `8 D& Z* n- v+ U6 ?2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考

; f; V2 g3 T* R/ N第3章 高级排序算法
* ]. u0 Q; M; t0 [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！
+ U. B6 {& J" n" E7 |3-1 归并排序法 - Merge Sort
$ p/ n: [1 x/ X5 d/ P/ }5 \% F3-2 归并排序法的实现
" `8 |- R: [7 h) L+ k$ q  y3-3 归并排序法的优化
* H7 y& P+ n& _) T. E3-4 自底向上的归并排序算法
% ?% @, p. T( E7 g( W3-5 快速排序法 - Quick Sort
3-6 随机化快速排序法
3-7 双路快速排序法
* J3 L  f( W  X' A3-8 三路快速排序法
- B$ K/ i! G0 h1 Y/ r3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
) N* N0 d$ l# N! Y% r; V
; [- V) W! f2 b+ F& N" Z; x  a7 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。
3 e2 g6 Y6 G+ N6 |* R: @) i, ?4-1 为什么使用堆？
% ?  p" f( R1 G. c: }4-2 堆的基本存储
4-3 Shift Up
  l* Q& X5 H+ R# ?; U' F4-4 Shift Down
$ J/ H5 d2 {, @" r4-5 基础堆排序和Heapify
4 i: x# `1 G7 k0 E; l2 t# Z4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
& u5 u+ h2 E" {" t4-7 排序算法总结
# ~" o8 t9 b3 R  C+ [4-8 索引堆(Index Heap)
: m3 P4 H) x& S3 _$ ~$ _  ]3 L4-9 索引堆的优化
4-10 和堆相关的其他问题

+ X& `- r! k0 E第5章 二分搜索树
/ \- ^2 q. ~' N( ?- O* F4 f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。
5-1 二分查找法（Binary Search）
% k# v" T8 L! H! x3 e5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
# t( V6 _2 g2 }. j5-3 二分搜索树的节点插入
5-4 二分搜索树的查找
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
, G0 K$ _4 d2 B. ~% l: Z( T; X5-6 层序遍历（广度优先遍历）
( Y! V  U& s) G9 `5-7 删除最大值，最小值
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
+ P9 U: s; s+ I0 x5-9 二分搜索树的顺序性
& o7 h# S* g$ n$ O0 i5-10 二分搜索树的局限性
/ ?! r5 c# ~1 v' z5-11 树形问题和更多树
$ I' I' @7 G$ A
% a, W7 r/ W7 S; o# t: L第6章 并查集
0 B- A3 c: g  b, i3 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。
6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
' E/ v: p8 x$ X/ `* J6-4 基于size的优化
6-5 基于rank的优化
( n) w  q/ ]. m4 c0 j$ r6-6 路径压缩 (Path Compression)
) i( j( ]0 j, k) f" X
/ U( k8 ^9 w* `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！
9 @$ y, ^: J. I, W7 K* m% C5 d5 r3 D7-1 图论基础
1 s' p3 \' r3 {7 ?7-2 图的表示
7-3 相邻结点迭代器
! Q$ S: Y! s/ ]$ X; ~9 [7-4 图的算法框架
7 L9 X# ]* g  `* `: ?, ]% v% p7 d7-5 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

. I0 |7 p, d! ]第8章 最小生成树
8 ^7 K9 E6 Y3 S% B2 t" U3 d2 D0 P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。
* P; ?( u/ \+ W: ^- H& a8 c; V8-1 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）
: i+ R2 U- w" Z6 K0 W$ m8-4 Prim算法的优化
8-5 优化后的Prim算法的实现
# B; l: B: A! E, {: [3 K8-6 Krusk算法
8-7 最小生成树算法的思考
3 Q- X! n. z( ^6 m3 I! S
) E' ~+ X& ]1 s" [+ V0 Y第9章 最短路径
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。
9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
9-3 实现Dijkstra算法
9-4 负权边和Bellman-Ford算法
9-5 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
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！：）
& ]' H1 e7 d  m, ~6 n7 A$ m* G10-1 总结，算法思想，大家加油
: q' M# |7 o1 D
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