学习算法思想 修炼编程内功[C++版]

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6 K) f' T3 ]" m4 N, R9 z- R【课程简介】
8 T, k5 n! }8 C  R" W9 w( C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】
& W6 n5 \% b4 A7 V8 i第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
6 ~5 k2 f1 f- ^0 T! _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

! l0 D# U  I/ V0 o# h) b0 P' v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！
2 n; u0 t" B' P  G2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
$ Y4 o% q  h' W. `5 q2-3 随机生成算法测试用例
2-4 测试算法的性能
) t1 H) ?& M+ i, Q2-5 插入排序法 - Insertion Sort
$ g" N& f8 m: o& ?/ Q4 q6 V4 U2-6 插入排序法的改进
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考
" \7 u7 d% h7 F- u2 o
第3章 高级排序算法
" i6 n( j6 {4 [, W. }. V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！
% v" h, N% r8 Z4 N3-1 归并排序法 - Merge Sort
8 N5 U! L6 t$ j3-2 归并排序法的实现
3-3 归并排序法的优化
; Q5 r8 Q# t  u7 L6 O0 ?% f3-4 自底向上的归并排序算法
3-5 快速排序法 - Quick Sort
* E3 G9 Y- f) l/ k3-6 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
# d( @$ F7 x6 k  I/ B. s3-9 归并排序和快速排序的衍生问题
, w7 p4 I: [, n, ?9 W
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 r0 j+ ?  M/ Q; b4 y9 w4-1 为什么使用堆？
& L4 b1 p: `0 K! m4-2 堆的基本存储
4-3 Shift Up
- \7 Y( x# H/ R) l  F" T4-4 Shift Down
: n/ i$ c0 s# W6 [% O5 l4-5 基础堆排序和Heapify
, ~' a& _, W% R& g# S1 _/ K4-6 优化的堆排序（Heap Sort）
4-7 排序算法总结
" X2 E, ^& D0 m  F4-8 索引堆(Index Heap)
# X; J2 b7 ^  f- F# _6 D2 C4-9 索引堆的优化
4-10 和堆相关的其他问题
* B9 \) ]7 M- S" h( F
* Q. U, i& w( M+ X# u+ t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。
) L- Z6 M$ u2 q) u8 `; b5 G( T! Q7 G- I! G5-1 二分查找法（Binary Search）
5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）
, r2 h% v9 ]9 X$ G5-3 二分搜索树的节点插入
: v+ W4 A0 x" x  F% ~. Y% b" ~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）
5-6 层序遍历（广度优先遍历）
$ E- Q* J7 V  ^8 U5-7 删除最大值，最小值
+ E0 \/ u4 m8 O5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）
5-9 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

第6章 并查集
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。
( q0 z& d$ [- q: p6-1 并查集基础（Union Find）
6-2 Quick Find
6-3 Quick Union
6-4 基于size的优化
# k: P- A6 S3 l* v6 F6-5 基于rank的优化
7 N  p( {8 T! U* K6 X0 k* c" |6-6 路径压缩 (Path Compression)
/ |# k" C- O+ w9 q. _; q+ D; 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
! u; r/ v1 w+ _/ N6 P7-2 图的表示
7-3 相邻结点迭代器
- c6 X: B. L( T& Q& _. d7-4 图的算法框架
7-5 深度优先遍历和联通分量
. l. Q' V' d. O1 c2 h7-6 寻路
7-7 广度优先遍历和最短路径
/ P1 w% n3 v/ {' y7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用

; B$ \& e7 z6 o5 u2 n$ y" L2 s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。
3 i; r) k$ W* n+ Z7 N: k8-1 有权图
& Y  D3 Z: @& A) D; k- K! C8-2 最小生成树问题和切分定理
" M) H, Z& S# p' `! l5 B8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）
8-4 Prim算法的优化
8-5 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

4 H$ H1 j7 E& \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。
  s/ f+ e' i4 [. K4 ~: K9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）
9-2 Dijkstra算法的思想
4 d0 e( G2 z: Y6 x: `/ G9-3 实现Dijkstra算法
2 C; T$ O$ I: J5 ~) @9-4 负权边和Bellman-Ford算法
3 {7 {: ]3 Y0 }$ m3 m( X( h$ B9-5 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
0 V' y4 d) F" ~" u. q8 t: C! p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！：）
+ g) Y9 D1 f5 l" C' j3 M10-1 总结，算法思想，大家加油

* b( l4 Z* u( y3 K' R【下载地址】

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强烈支持楼主ing……

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不错，支持。。。

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