数据结构与算法之美--极客时间课程推荐/优惠

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。

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。

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