算法与数据结构提升教程：C++版
2020-11-02 10:46:21 0 举报AI智能生成
数据结构和算法
作者其他创作
大纲/内容
第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么
1-1 我们究竟为什么要学习算法
1-2 课程介绍
1-2 学习算法前读的书
第2章 排序基础
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
第3章 高级排序算法
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
第4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（Heap Sort）
4-7 【勘误】关于从0开始索引的堆最后一个非叶子结点索引值的计算
4-8 排序算法总结
4-9 索引堆(Index Heap)
4-10 索引堆的优化
4-11 和堆相关的其他问题
第5章 二分搜索树
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
第6章 并查集
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)
第7章 图的基础
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
第8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 （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
第9章 最短路径
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 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现
9-7 更多和最短路径相关的思考
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