程序猿内功修炼:学好算法与数据结构
作为一个程序员，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了
第一章：当我们在讨论算法的时候，我们在讨论什么？
1-1 我们究竟为什么要学习算法
1-2 课程介绍
第二章：排序基础
2-1 选择排序法
2-2 使用模板（泛型）编写算法
2-3 随机生成算法经过亲自测试用例
2-4 经过亲自测试算法的性能
2-5 插入排序法
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
第三章：高级排序问题
3-1 归并排序法
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
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
第四章：堆和堆排序
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
4-7 排序算法总结
4-8 索引堆
4-9 索引堆的优化
4-10 和堆相关的其他问题
第五章：二分搜索树
5-1 二分查找法
5-2 二分搜索树基础
5-3 二分搜索树的节点插入
5-4 二分搜索书的查找
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 二分搜索树的删除
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。
第六章:并查集
6-1 并查集基础
6-2 Qucik 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
第七章:
7-1 图论基础
7-2 图的表示
7-3 相邻点迭代器
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
第八章：最小生成树
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
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
第九章：最短路径
9-1 最短路径问题和松弛操作
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
第十章：结束语
10-1 总结，算法思想，大家加油！
[我要扒资料]
