01 新手篇 在基础数据结构与算法中精进
第一章-线性表基础
1、链表（List）及经典问题2、线程池与任务队列（Task-Queue）3、递归与栈（Stack）：解决表达式求值第二章-树结构基础
1、二叉树（Binary-Tree）与经典问题2、堆（Heap）与优先队列3、并查集（Union-find）及经典问题第三章-排序算法
1、快速排序（Quick-Sort）及优化2、归并排序（Merge-Sort）：从二路到多路3、算法杂谈系列（Algorithm）：有趣的排序思想第四章-查找与搜索
1、二分算法（Binary-Search）：致敬经典，超越经典2、哈希表（Hash-Table）与布隆过滤器（Bloom-Filter）3、深搜（DFS）与广搜（BFS）：初识问题状态空间02 高手篇：数据结构与算法进阶
03 极客篇：走进伟大的算法思想
第十章-金融系统中的 RSA 算法
第十一章-傅立叶变换与信息隐写术
第十二章-状态机模型与语言解释器
《人工智能时代的算法精进之路》
01 计算思想如何影响我们
1、为什么递归是计算机最伟大的思想 -- 它有什么意义，可以解决哪些问题？2、树、图与分治算法如何改变我们的生活 -- 从分治算法到智能搜索方法3、排序与查找如何影响我们的生活 -- 从海量数据的搜索与智能推荐谈起02 智能时代，如何理解我们的计算机
1、如果构建一个GPU：谈接口(interface)与模块化(modularity)的意义2、一个计算机语言是如何产生的 - 论有限自动机、堆栈在编译器的应用3、探秘操作系统的原理，算法与数据结构如何构成了我们的操作系统03 现代人工智能的内核
1、从蒙特卡洛模拟到机器学习，理解统计与数学的力量2、重要的AI数学方法之概率模型、凸优化、支撑向量3、如何智能决策？强化学习的原理与应用04 如何面对不确定的计算未来
1、我们的计算极限在哪里 -- 计算复杂性与可计算性分析2、人工智能的局限性，未来的AI要解决什么3、量子计算机能做什么，如何进行量子计算编程
