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          算法之美與數據結構

          算法之美與數據結構插圖算法之美與數據結構插圖1?算法之美與數據結構插圖2

          課程簡介:
          為什么要學習數據結構與算法?數據結構與算法該怎么學?學習的重點又是什么?這一模塊將為你指明數據結構與算法的學習路徑;并著重介紹貫穿整個專欄學習的重要概念:時間復雜度和空間復雜度,為后面的學習打好基礎。
          課程目錄:
          01 | 為什么要學習數據結構和算法?
          02 | 如何抓住重點,系統高效地學習數據結構與算法?
          03 | 復雜度分析(上):如何分析、統計算法的執行效率和資源消耗?
          04 | 復雜度分析(下):淺析最好、最壞、平均、均攤時間復雜度
          不定期福利第一期 | 數據結構與算法學習書單
          05 | 數組:為什么很多編程語言中數組都從0開始編號?
          06 | 鏈表(上):如何實現LRU緩存淘汰算法?
          07 | 鏈表(下):如何輕松寫出正確的鏈表代碼?
          08 | 棧:如何實現瀏覽器的前進和后退功能?
          09 | 隊列:隊列在線程池等有限資源池中的應用
          10 | 遞歸:如何用三行代碼找到“最終推薦人”?
          11 | 排序(上):為什么插入排序比冒泡排序更受歡迎?
          12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)內查找第K大元素?
          13 | 線性排序:如何根據年齡給100萬用戶數據排序?
          14 | 排序優化:如何實現一個通用的、高性能的排序函數?
          15 | 二分查找(上):如何用最省內存的方式實現快速查找功能?
          16 | 二分查找(下):如何快速定位IP對應的省份地址?
          17 | 跳表:為什么Redis一定要用跳表來實現有序集合?
          18 | 散列表(上):Word文檔中的單詞拼寫檢查功能是如何實現的?
          19 | 散列表(中):如何打造一個工業級水平的散列表?
          20 | 散列表(下):為什么散列表和鏈表經常會一起使用?
          21 | 哈希算法(上):如何防止數據庫中的用戶信息被脫庫?
          22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系統中有哪些應用?
          23 | 二叉樹基礎(上):什么樣的二叉樹適合用數組來存儲?
          24 | 二叉樹基礎(下):有了如此高效的散列表,為什么還需要二叉樹?
          25 | 紅黑樹(上):為什么工程中都用紅黑樹這種二叉樹?
          26 | 紅黑樹(下):掌握這些技巧,你也可以實現一個紅黑樹
          27 | 遞歸樹:如何借助樹來求解遞歸算法的時間復雜度?
          不定期福利第二期 | 王爭:羈絆前行的,不是肆虐的狂風,而是內心的迷茫
          28 | 堆和堆排序:為什么說堆排序沒有快速排序快?
          29 | 堆的應用:如何快速獲取到Top 10最熱門的搜索關鍵詞?
          30 | 圖的表示:如何存儲微博、微信等社交網絡中的好友關系?
          31 | 深度和廣度優先搜索:如何找出社交網絡中的三度好友關系?
          32 | 字符串匹配基礎(上):如何借助哈希算法實現高效字符串匹配?
          33 | 字符串匹配基礎(中):如何實現文本編輯器中的查找功能?
          34 | 字符串匹配基礎(下):如何借助BM算法輕松理解KMP算法?
          35 | Trie樹:如何實現搜索引擎的搜索關鍵詞提示功能?
          36 | AC自動機:如何用多模式串匹配實現敏感詞過濾功能?
          37 | 貪心算法:如何用貪心算法實現Huffman壓縮編碼?
          38 | 分治算法:談一談大規模計算框架MapReduce中的分治思想
          不定期福利第三期 | 測一測你的算法階段學習成果
          39 | 回溯算法:從電影《蝴蝶效應》中學習回溯算法的核心思想
          40 | 初識動態規劃:如何巧妙解決“雙十一”購物時的湊單問題?
          不定期福利第四期 | 劉超:我是怎么學習《數據結構與算法之美》的?
          41 | 動態規劃理論:一篇文章帶你徹底搞懂最優子結構、無后效性和重復子問題
          42 | 動態規劃實戰:如何實現搜索引擎中的拼寫糾錯功能?
          43 | 拓撲排序:如何確定代碼源文件的編譯依賴關系?
          44 | 最短路徑:地圖軟件是如何計算出最優出行路徑的?
          45 | 位圖:如何實現網頁爬蟲中的URL去重功能?
          46 | 概率統計:如何利用樸素貝葉斯算法過濾垃圾短信?
          47 | 向量空間:如何實現一個簡單的音樂推薦系統?
          48 | B+樹:MySQL數據庫索引是如何實現的?
          49 | 搜索:如何用A*搜索算法實現游戲中的尋路功能?
          50 | 索引:如何在海量數據中快速查找某個數據?
          51 | 并行算法:如何利用并行處理提高算法的執行效率?
          52 | 算法實戰(一):剖析Redis常用數據類型對應的數據結構
          53 | 算法實戰(二):剖析搜索引擎背后的經典數據結構和算法
          54 | 算法實戰(三):剖析高性能隊列Disruptor背后的數據結構和算法
          55 | 算法實戰(四):剖析微服務接口鑒權限流背后的數據結構和算法
          56 | 算法實戰(五):如何用學過的數據結構和算法實現一個短網址系統?
          春節7天練 | Day 1:數組和鏈表
          春節7天練 | Day 2:棧、隊列和遞歸
          春節7天練 | Day 3:排序和二分查找
          春節7天練 | Day 4:散列表和字符串
          春節7天練 | Day 5:二叉樹和堆
          春節7天練 | Day 6:圖
          春節7天練 | Day 7:貪心、分治、回溯和動態規劃
          用戶故事 | Jerry銀銀:這一年我的腦海里只有算法
          用戶故事 | zixuan:站在思維的高處,才有足夠的視野和能力欣賞“美”
          總結課 | 在實際開發中,如何權衡選擇使用哪種數據結構和算法?

          算法之美與數據結構插圖3

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