数据结构与算法之美

简介

踏上了编程之路，也就意味着你选择了一种终身学习的生活方式。每一个程序员都要练就十八般武艺，而掌握数据结构与算法就像修炼了九阳神功。换句话说，掌握了数据结构与算法，你的内功修炼速度就会有质的飞跃。

无论你是从事业务开发，想要评估代码性能和资源消耗；还是从事架构设计，想要优化设计模式；或者想要快速玩转热门技术，比如人工智能、区块链，都要先搞定数据结构与算法。因为，任凭新技术如何变化，只要掌握了这些计算机科学的核心“招式”，你就可以见招拆招，始终立于“不败之地”。

那怎样才能真正掌握数据结构与算法呢？是把常用的数据结构与算法背得滚瓜烂熟吗？即便如此，面对现实世界的千变万化，你也不太可能照搬某个算法解决即将遇到的下一个问题。因此，就像学习设计模式、架构模式一样，学习数据结构与算法的关键，在于掌握其中的思想和精髓，学会解决实际问题的方法。

专栏分为4个由浅入深的模块。
入门篇
为什么要学习数据结构与算法？数据结构与算法该怎么学？学习的重点又是什么？这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径；并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念：时间复杂度和空间复杂度，为后面的学习打好基础。

基础篇
将介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景”出发，进行详细介绍；并配有清晰易懂的手绘图解，由浅入深进行讲述；还适时总结一些实用“宝典”，教你解决真实开发问题的思路和方法。
高级篇
将从概念和应用的角度，深入剖析一些稍复杂的数据结构与算法，推演海量数据下的算法问题解决过程；帮你更加深入理解算法精髓，开拓视野，训练逻辑；真正带你升级算法思维，修炼深厚的编程内功。

实战篇
将通过实战案例串讲前面讲到的数据结构和算法；并拿一些开源项目和框架，剖析它们背后的数据结构和算法；并带你用学过的内容实现一个短网址系统；深化对概念和应用的理解，灵活使用数据结构和算法。

部分预览

课程目录

开篇词 | 从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎

入门篇 (4讲)

01 | 为什么要学习数据结构和算法？

02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度

基础篇 (38讲)

05 | 数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？

06 | 链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?

07 | 链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？

08 | 栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？

09 | 队列：队列在线程池等有限资源池中的应用

10 | 递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？

11 | 排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？

12 | 排序（下）：如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素？

13 | 线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？

14 | 排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？

15 | 二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？

16 | 二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？

17 | 跳表：为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合？

18 | 散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？

19 | 散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？

20 | 散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？

21 | 哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？

22 | 哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？

23 | 二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？

24 | 二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？

25 | 红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？

26 | 红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树

27 | 递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？

28 | 堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？

29 | 堆的应用：如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词？

30 | 图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？

31 | 深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？

32 | 字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？

33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？

34 | 字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？

35 | Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？

36 | AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？

37 | 贪心算法：如何用贪心算法实现Huffman压缩编码？

38 | 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想

39 | 回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想

40 | 初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？

41 | 动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题

42 | 动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？

高级篇 (9讲)

43 | 拓扑排序：如何确定代码源文件的编译依赖关系？

44 | 最短路径：地图软件是如何计算出最优出行路径的？

45 | 位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？

46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？

47 | 向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？

48 | B+树：MySQL数据库索引是如何实现的？

49 | 搜索：如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能？

50 | 索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？

51 | 并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？

实战篇 (5讲)

52 | 算法实战（一）：剖析Redis常用数据类型对应的数据结构

53 | 算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法

54 | 算法实战（三）：剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法

55 | 算法实战（四）：剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法

56 | 算法实战（五）：如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统？

加餐：不定期福利 (6讲)

不定期福利第一期 | 数据结构与算法学习书单

不定期福利第二期 | 王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫

不定期福利第三期 | 测一测你的算法阶段学习成果

不定期福利第四期 | 刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？

总结课 | 在实际开发中，如何权衡选择使用哪种数据结构和算法？

《数据结构与算法之美》学习指导手册

加餐：春节7天练 (7讲)

春节7天练 | Day 1：数组和链表

春节7天练 | Day 2：栈、队列和递归

春节7天练 | Day 3：排序和二分查找

春节7天练 | Day 4：散列表和字符串

春节7天练 | Day 5：二叉树和堆

春节7天练 | Day 6：图

春节7天练 | Day 7：贪心、分治、回溯和动态规划

加餐：用户学习故事 (2讲)

用户故事 | Jerry银银：这一年我的脑海里只有算法

用户故事 | zixuan：站在思维的高处，才有足够的视野和能力欣赏“美”

结束语 (4讲)

结束语 | 送君千里，终须一别

第2季回归 | 这一次，我们一起拿下设计模式！

结课测试｜这些数据结构与算法，你真的掌握了吗？

课程迭代｜全新交付71讲音频

打卡召集令 (5讲)

打卡召集令 | 60 天攻克数据结构与算法

打卡召集令 | 第一阶段知识总结

打卡召集令 | 第二阶段知识总结

打卡召集令 | 第三阶段知识总结

打卡召集令 | 第四阶段知识总结

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