算法与数据结构-综合提升 C++版|完结无密

- 1-1 我们究竟为什么要学习算法
- 1-2 课程介绍
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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)
- 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
- 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
- 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
- 10-1 总结，算法思想，大家加油

课程简介

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

课程说明

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