40+ 经典数据结构与算法一网打尽
“保姆级”代码实现与图示详解
聚焦 60+ 算法高频面试题目
从 0 到 1 算法优化逻辑精讲
课程目录
01|编程环境:工欲善其事,必先利其器.md
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01|编程环境:工欲善其事,必先利其器.pdf
02|顺序表(上):如何实现快速地随机访问?.md
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03|顺序表(下):常用操作合集与复杂度分析.md
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04|单链表:如何通过指针提升插入、删除数据的速度?.md
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05|双链表:搜索链表中节点的速度还可以更快吗?.md
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06|循环链表:如何更方便地寻找数据?.md
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07|静态链表:用一维数组表达的链表.md
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08|栈:如何实现数据的后进先出?.md
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09|队列:如何实现数据的先进先出?.md
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10|二叉树:二叉树到底长什么样子?.md
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11|二叉树:深度优先和广度优先遍历是什么?.md
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12|二叉树:如何存储二叉树?.md
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13|线索二叉树:如何线索化二叉树以提升访问速度?.md
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14|二叉查找树(BST):查找速度你最行.md
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15|平衡二叉树(AVL):平衡如此重要,怎么做到的?.md
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16|平衡二叉树(AVL):节点删除后的平衡性调整.md
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17|红黑(R-B)树:和平衡二叉树有什么不同?.md
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18|红黑(R-B)树:节点插入后的平衡性调整.md
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19|红黑(R-B)树:节点删除后的平衡性调整(一).md
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20|红黑(R-B)树:节点删除后的平衡性调整(二).md
20|红黑(R-B)树:节点删除后的平衡性调整(二).mp3
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21|哈夫曼(Huffman)树:将数据压缩后再传输更省带宽.md
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22|树、森林、二叉树:相互之间的转换.md
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23|图:如何用图表达错综复杂的数据?.md
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24|图的存储(上):邻接矩阵、邻接表和十字链表有什么不同?.md
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25|图的存储(下):为什么我们还需要邻接多重表和边集数组?.md
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26|图:深度优先遍历(DFS)与广度优先遍历(BFS).md
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27|最小生成树:如何用普里姆(Prim)算法解决修路费用最少的问题?.md
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28|最小生成树:克鲁斯卡尔(Kruskal)算法与修路费用最少的问题?.md
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29|最短路径:迪杰斯特拉(Dijkstra)算法与选择最节省时间的行走路线问题.md
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30|最短路径:弗洛伊德(Floyd)算法与乘车费用最少的问题.md
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开篇词|学习数据结构与算法,也可以是件小事.md
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31|图的应用:如何通过拓扑排序找到合理的先后顺序?.md
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32|图的应用:如何通过关键路径估算完成工程需要的最短时间?.md
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33|直接插入排序:为什么数据越有序,排序速度越快?.md
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34|希尔排序:通过部分有序逼近全局有序.md
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35|冒泡排序:大数下沉,小数上浮.md
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36|快速排序:如何通过基准元素改进冒泡排序?.md
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37|简单选择排序与堆排序:多趟排序与利用有序完全二叉树进行排序.md
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38|归并排序:将多个有序序列按其中的元素值大小两两合并.md
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39|串的顺序和链式存储结构:定长数组与动态数组.md
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40|串的朴素模式匹配算法:暴力但容易理解.md
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41|串的KMP模式匹配算法观察:理解困难.md
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42|串的KMP模式匹配算法之实现与性能分析:代码实现简单.md
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43|串的KMP模式匹配算法之改进:通过优化代码解决多次重复比较问题.md
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44|跳表:为什么Redis用跳表实现而MySQL用B+树?.md
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45|哈希表与哈希算法:哈希表适合用在什么样的情景?.md
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46|哈希表与哈希算法:字符串的MD5值是通过哈希算法得到的?.md
46|哈希表与哈希算法:字符串的MD5值是通过哈希算法得到的?.mp3
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47|多路查找树:B树在数据库中的应用.md
47|多路查找树:B树在数据库中的应用.mp3
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48|多路查找树:B+树的插入与删除操作详解.md
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49|多路查找树:B树、B+树在数据库中的应用有何不同?.md
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50|折半插入、2路插入、表插入:3种插入类排序类排序有哪些异同?.md
50|折半插入、2路插入、表插入:3种插入类排序类排序有哪些异同?.mp3
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51|树形选择排序:按照锦标赛的思想进行排序.md
51|树形选择排序:按照锦标赛的思想进行排序.mp3
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52|计数排序:不通过比较也可以进行排序.md
52|计数排序:不通过比较也可以进行排序.mp3
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53|基数排序与桶排序:如何通过分配和收集进行排序?.md
53|基数排序与桶排序:如何通过分配和收集进行排序?.mp3
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