数据结构与算法之美- 极客时间课程推荐/优惠

数据结构与算法之美--极客时间课程推荐/优惠

为工程师量身打造的数据结构与算法私教课
王争前Google工程师
专栏 | 81讲 | 287571人已学习
优惠价¥68原价:199
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版权声明

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课程详情

你将获得

  • 20个经典数据结构与算法;

  • 100个真实项目场景案例;

  • 文科生都能懂的算法手绘图解;

  • 轻松搞定BAT的面试通关秘籍。

课程介绍

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。

课程目录

加餐:不定期福利

  • 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

开篇词

  • 开篇词 | 从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎

入门篇

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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:春节7天练

  • 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 7:贪心、分治、回溯和动态规划
  • 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

加餐:用户学习故事

  • 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

  • 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
  • 结束语 | 送君千里,终须一别

打卡召集令

  • 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

作者介绍

王争,前Google工程师,从事Google翻译相关系统的开发,深入研究算法十余年。现任某金融公司核心系统资深系统架构师,负责公司核心业务的架构设计和开发。 他将采用最适合工程师的学习方式,不拘泥于某一特定编程语言,从实际开发场景出发,由浅入深教你学习数据结构与算法的方法,帮你搞懂基本概念和核心理论,深入理解算法精髓,帮你提升使用数据结构和算法思维解决问题的能力。

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