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, a/ b" n1 P) D7 Q' g+ Q2 s7 d" h【课程简介】
4 r6 f8 x7 V% L3 T4 q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
) p% m: x. q7 e$ `7 L# d/ v0 r) q9 a+ G5 v3 \, k5 O
【课程目录】; B6 t0 o6 ~/ e5 Z. K
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？, a9 C/ d" [" k# t9 C6 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？9 J( Y: a" u8 C# x
1-1 我们究竟为什么要学习算法 试看
( \$ S, h' N t7 y' }* W1-2 课程介绍6 M1 c _0 h; G& j- j$ {
7 E9 q" p' `: H8 i1 V/ l第2章 排序基础, A: y/ p6 q3 O% a
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！; @ `: Y2 ]- C' B& C4 m5 ]
2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
: ]! v' h$ V+ n L! m2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
) G9 ~( D. J: M- l3 V2-3 随机生成算法测试用例
9 s! `% `- R+ R o2-4 测试算法的性能* m( ^/ I% L7 G. ^3 [ Y9 A
2-5 插入排序法 - Insertion Sort
3 b+ u, T8 U# d2-6 插入排序法的改进* S5 I* @- p' T% j1 Y/ p% L
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考+ b, g2 o& A6 M9 J
' v5 G0 X- c& s8 M* {( V6 C第3章 高级排序算法
& o( Y, W9 T$ ], m3 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！) i4 [0 X9 a1 k6 r9 O* F; _
3-1 归并排序法 - Merge Sort8 _7 q, Y( o( W; F% ~9 T1 H8 B& }
3-2 归并排序法的实现$ F9 Q6 a* [( U) {
3-3 归并排序法的优化
$ G! e* @# a% C0 E& L' r/ Q* i3-4 自底向上的归并排序算法# n e- ~' T! q |4 r4 `
3-5 快速排序法 - Quick Sort
( E1 o, F) J' I1 }. a3-6 随机化快速排序法8 Y& f9 x l/ E" l4 q P
3-7 双路快速排序法
2 H# F, I( K' y( S: n) [+ I3-8 三路快速排序法, B: g ] v2 H. l7 J( v
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题2 X1 x3 K/ K# @( b5 \- u- p- ^" m, n
* b% G: R' _# t( g, C4 B
第4章 堆和堆排序! }; x0 W' p" ~- w: R9 J
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。
; x: Q5 d4 r' L3 E8 N4 S/ I& Q4-1 为什么使用堆？. f1 i' u8 f2 [8 R
4-2 堆的基本存储
" D t G# F0 G) m# y5 A; u3 F* ?/ A4-3 Shift Up3 U% [/ e7 O1 C" C
4-4 Shift Down! F9 y$ t* t- |2 k Q
4-5 基础堆排序和Heapify
( z7 C( U. b+ m& `8 H4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
. @4 a2 B8 s& v2 A/ ~4-7 排序算法总结6 q( k+ u* [7 A- O& W& ]+ {
4-8 索引堆(Index Heap)
. b# h7 y/ e5 |5 Y4-9 索引堆的优化$ h! P4 W9 F3 X
4-10 和堆相关的其他问题3 I% }' W1 N5 f8 s- }
( q9 t y6 W" Y |: x; f第5章 二分搜索树4 J3 z! t2 F- Q! e, |
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。
f! |0 W) N& r" d0 }* p5-1 二分查找法（Binary Search）& W! {3 v. q; s2 B
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
2 h: |3 A% B( u. H; z% Y0 z! H5-3 二分搜索树的节点插入2 _0 D; G; O+ d" v2 h4 |, z- _
5-4 二分搜索树的查找0 D# c: K" |( L$ e* F6 F# ~
5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）
; B; D$ N& [/ v6 Y6 T1 a$ R x5-6 层序遍历（广度优先遍历）
: N7 g+ G. @; {( u# X' ?5-7 删除最大值，最小值/ q6 E$ w9 I5 n4 d5 X6 N
5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
- Q+ L# s8 I3 Z! ], t5-9 二分搜索树的顺序性
" T3 g5 z3 W' j4 Z5-10 二分搜索树的局限性5 H* q8 \. w# ]% s6 @% m
5-11 树形问题和更多树) q, J. w7 q; O; R3 `( O
$ n6 ` k+ t. O, o& p$ G) `0 n
第6章 并查集! h, P& l! i$ ]
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。
1 K, p) ^# b; ~5 I6-1 并查集基础（Union Find）8 M) o1 q# @" p# u
6-2 Quick Find1 }: B9 W/ n- s. V: x4 o
6-3 Quick Union
0 _1 ?+ M4 B0 ^! t# R2 c' K6-4 基于size的优化7 E8 i4 q, z! L3 H. y m9 R* b+ I
6-5 基于rank的优化
- ~1 F/ f. [# @, g- N& C1 G; e6-6 路径压缩 (Path Compression)# O5 Q3 B0 G. A( V% |' M. o3 K
# W7 L% ?+ j4 V8 h$ P# o+ K第7章 图的基础+ d/ V, [4 _& V
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！/ {6 }9 ^- m) ]- T# l2 {3 V! a
7-1 图论基础
& }$ T! z2 b' v+ F. }6 I7 T- t7-2 图的表示
; x0 m! S( z0 \# |, f- y# n, B7-3 相邻结点迭代器
2 L; v2 j6 u. Z) J% U5 I3 j7-4 图的算法框架8 r5 B6 R+ ~% B1 B& r
7-5 深度优先遍历和联通分量
8 q4 {& f' L3 ~: u; I: \7-6 寻路% C3 F, ~! h6 |6 @* ~, p
7-7 广度优先遍历和最短路径
e/ o. `1 k7 n/ b- k3 J7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用
6 u9 N! R0 D1 ^% y- l- g! e
$ l/ a$ l% V' i5 g, h: ^7 i第8章 最小生成树; ~' W' B! ]2 {4 E2 L4 p8 n
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。
3 }' h$ X$ E% L5 u9 k8-1 有权图- m- I3 ?+ q! a' \
8-2 最小生成树问题和切分定理
9 L. K( J" s1 K' o4 } ^ d) w8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
4 E! ^- T$ W+ {0 u" R7 H8-4 Prim算法的优化
+ t$ Z3 r9 _5 H$ P1 B8-5 优化后的Prim算法的实现6 i$ a7 E9 _9 t2 m* h& S( u' r6 m
8-6 Krusk算法
, ~6 h0 w/ M0 G1 `' b0 _' V* W8-7 最小生成树算法的思考2 h S' h$ S3 A! m. H. d/ \7 x
$ a/ t4 r/ E- u5 s& P& z' R
第9章 最短路径 Q$ L) W. ]' G: x3 l+ d) G% 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。
) j! J, |0 u5 ]9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）( n3 H( j) d/ ^3 E
9-2 Dijkstra算法的思想
8 Z' l) F9 }0 c% B4 e6 A/ g9-3 实现Dijkstra算法
( x# v; X1 g8 _" S( b3 A! F- c9-4 负权边和Bellman-Ford算法
) U" ]. ?" X$ v* l3 h4 d9-5 实现Bellman-Ford算法( G) _1 {. r9 ?6 u+ ^4 E) v5 F
9-6 更多和最短路径相关的思考% S6 u9 g5 r4 ` x/ o* z- J2 S
: G- M Z2 T* }5 X) b
第10章 结束语' o Q. @( l- J' q$ ~+ ]
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！：）
. n" g I% E5 R1 {: v$ p o10-1 总结，算法思想，大家加油7 x2 f2 D" ~- a1 P* v% U5 d
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