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分类: 面试

发布时间: 2022年1月23日 12:07

最近更新: 2022年2月20日 15:18

资源类型: VIP


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 (15:33)
1-2 课程介绍 (12:22)
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 (08:45)
2-2 使用模板(泛型)编写算法 (11:22)
2-3 随机生成算法测试用例 (09:46)
2-4 测试算法的性能 (08:41)
2-5 插入排序法 - Insertion Sort (11:01)
2-6 插入排序法的改进 (11:15)
2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考 (05:39)

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 (12:36)
3-2 归并排序法的实现 (12:38)
3-3 归并排序法的优化 (08:08)
3-4 自底向上的归并排序算法 (08:30)
3-5 快速排序法 - Quick Sort (14:31)
3-6 随机化快速排序法 (09:50)
3-7 双路快速排序法 (12:51)
3-8 三路快速排序法 (15:34)
3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 (13:10)

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? (10:30)
4-2 堆的基本存储 (12:10)
4-3 Shift Up (11:12)
4-4 Shift Down (11:32)
4-5 基础堆排序和Heapify (16:04)
4-6 优化的堆排序(Heap Sort) (11:49)
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) (16:20)
4-9 索引堆的优化 (12:51)
4-10 更多关于操作索引的思考
4-11 和堆相关的其他问题 (11:30)
4-12 两种关于 topK 问题求解思路的套路
4-13 排序算法总结 (12:49)

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) (16:14)
5-2 二分搜索树基础 (Binary Search Tree) (11:50)
5-3 二分搜索树的节点插入 (08:55)
5-4 二分搜索树的查找 (13:58)
5-5 二分搜索树的遍历(深度优先遍历) (15:24)
5-6 层序遍历(广度优先遍历) (08:09)
5-7 删除最大值,最小值 (13:20)
5-8 二分搜索树节点的删除(Hubbard Deletion) (16:41)
5-9 二分搜索树的顺序性 (10:35)
5-10 二分搜索树的局限性 (13:36)
5-11 树形问题和更多树 (07:57)

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) (09:05)
6-2 Quick Find (11:30)
6-3 Quick Union (13:24)
6-4 基于size的优化 (07:33)
6-5 基于rank的优化 (06:35)
6-6 路径压缩 (Path Compression) (14:09)

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 (12:54)
7-2 图的表示 (19:27)
7-3 相邻结点迭代器 (15:07)
7-4 图的算法框架 (08:41)
7-5 深度优先遍历和联通分量 (17:44)
7-6 寻路 (13:48)
7-7 广度优先遍历和最短路径 (15:01)
7-8 迷宫生成,PS抠图——更多无权图的应用 (14:28)
7-9 无权图最短路径的应用:

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 (18:10)
8-2 最小生成树问题和切分定理 (08:35)
8-3 Prim算法的第一个实现 (Lazy Prim) (18:55)
8-4 Prim算法的优化 (12:02)
8-5 优化后的Prim算法的实现 (11:58)
8-6 Krusk算法 (14:36)
8-7 最小生成树算法的思考 (05:46)
8-8 思想简单但实现复杂的算法

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) (08:24)
9-2 Dijkstra算法的思想 (12:20)
9-3 实现Dijkstra算法 (12:18)
9-4 换一种方法实现 Dijkstra 和 Prim
9-5 负权边和Bellman-Ford算法 (11:05)
9-6 实现Bellman-Ford算法 (10:10)
9-7 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现
9-8 更多和最短路径相关的思考 (11:15)

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 (13:38)