算法与数据结构-综合提升 C++版|完结无密

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    • 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

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