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程序猿的内功修炼,学好算法与数据结构

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发表于 2019-7-12 12:17:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

玩转算法与数据结构.png

第1章 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

1-2 课程介绍

第2章 排序基础

2-1 选择排序法 - Selection Sort

2-2 使用模板(泛型)编写算法

2-3 随机生成算法测试用例

2-4 测试算法的性能

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

第3章 高级排序算法

3-1 归并排序法 - Merge Sort

3-2 归并排序法的实现

3-3 归并排序法的优化

3-4 自底向上的归并排序算法

3-5 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

3-8 三路快速排序法

3-9 归并排序和快速排序的衍生问题

第4章 堆和堆排序

4-1 为什么使用堆?

4-2 堆的基本存储

4-3 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

4-8 索引堆(Index Heap)

4-9 索引堆的优化

4-10 和堆相关的其他问题

第5章 二分搜索树

5-1 二分查找法(Binary Search)

5-2 二分搜索树基础 (Binary Search Tree)

5-3 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)

5-6 层序遍历(广度优先遍历)

5-7 删除最大值,最小值

5-8 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

6-1 并查集基础(Union Find)

6-2 Quick Find

6-3 Quick Union

6-4 基于size的优化

6-5 基于rank的优化

6-6 路径压缩 (Path Compression)

第7章 图的基础

7-1 图论基础

7-2 图的表示

7-3 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

第8章 最小生成树

8-1 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

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

第9章 最短路径

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

10-1 总结,算法思想,大家加油

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