算法与数据结构-综合提升C++版

主讲:liuyubobobo 全栈工程师课时:时长 13小时35分钟
算法与数据结构-综合提升 C++版
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

课程介绍

算法与数据结构-综合提升 C++版
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现在开始，补足算法知识
适合具备以下技术储备要求的所有对算法感兴趣的在校学生或已工作的开发人员，如果你想在短时间
内应对面试、升职测评等艰巨任务，强烈建议你学习本课程的同时，学习《玩转算法面试》课程，两
门课程一起学习,你将会在数据结构和程序设计上均有所提高
技术储备要求：
1.具备基本编程思想2.了解c++基本语法或Java基本语法3.对基础的线性数据结构和基础的算法内容有所认识
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如需咨询请点击章节目录： 第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？

    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
        1-3 在学习算法和数据结构的具体知识前，你可能想读一读这两篇文章
    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！
        2-1 选择排序法 - Selection Sort 试看
        2-2 使用模板（泛型）编写算法 试看
        2-3 随机生成算法测试用例
        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

    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！
        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

    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。
        4-1 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 【勘误】关于从0开始索引的堆最后一个非叶子结点索引值的计算
        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
        4-11 排序算法总结
    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。
        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

    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
        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

    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
        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

    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。
        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

    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 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现
        9-7 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！：）
        10-1 总结，算法思想，大家加油

本课程已完结