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        算法之美與數據結構

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        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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