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 下载链接: |