第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？

无论是BAT，还是FLAG，但凡有点儿水平的技术公司，面试都要面算法。为什么算法这么重要？在工作中，真的会使用算法吗？学了算法到底有什么用？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 (15:33)

1-2 课程介绍 (12:22)

1-3 在学习算法和数据结构的具体知识前，你可能想读一读这两篇文章

第2章 排序基础

O(n^2)的算法虽然简单，但也实用！让我们从最简单的基础排序算法开始，打开我们的算法大门！

2-1 选择排序法 - Selection Sort (08:45)

2-2 使用模板（泛型）编写算法 (11:22)

2-3 随机生成算法测试用例 (09:46)

2-4 测试算法的性能 (08:41)

2-5 插入排序法 - Insertion Sort (11:01)

2-6 插入排序法的改进 (11:15)

2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考 (05:39)

第3章 高级排序算法

虽然很多同学都听说过归并排序和快速排序，但优化归并排序可以有哪些角度？快速排序能逐渐迭代四个版本？在这一章，让我们真正理解这些高级排序算法。面试遇到这些问题，再也不愁！

3-1 归并排序法 - Merge Sort (12:36)

3-2 归并排序法的实现 (12:38)

3-3 归并排序法的优化 (08:08)

3-4 自底向上的归并排序算法 (08:30)

3-5 快速排序法 - Quick Sort (14:31)

3-6 随机化快速排序法 (09:50)

3-7 双路快速排序法 (12:51)

3-8 三路快速排序法 (15:34)

3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 (13:10)

第4章 堆和堆排序

深入探索我们要学习的第一个数据结构，相信听了这一章的介绍，大家都能白板编程出一个堆结构！另外，听说过索引堆吗？它可是后续优化图算法的重要工具哦。

4-1 为什么使用堆？ (10:30)

4-2 堆的基本存储 (12:10)

4-3 Shift Up (11:12)

4-4 Shift Down (11:32)

4-5 基础堆排序和Heapify (16:04)

4-6 优化的堆排序（Heap Sort） (11:49)

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 索引堆(Index Heap) (16:20)

4-9 索引堆的优化 (12:51)

4-10 更多关于操作索引的思考

4-11 和堆相关的其他问题 (11:30)

4-12 两种关于 topK 问题求解思路的套路

4-13 排序算法总结 (12:49)

第5章 二分搜索树

从二分查找法到二分搜索树，充分利用递归结构，编写一个功能齐全的树结构。不要小瞧树结构，无论是更高级的数据结构，还是更复杂的算法，甚至在人工智能领域，这一章都是基础哦。

5-1 二分查找法（Binary Search） (16:14)

5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree） (11:50)

5-3 二分搜索树的节点插入 (08:55)

5-4 二分搜索树的查找 (13:58)

5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历） (15:24)

5-6 层序遍历（广度优先遍历） (08:09)

5-7 删除最大值，最小值 (13:20)

5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion） (16:41)

5-9 二分搜索树的顺序性 (10:35)

5-10 二分搜索树的局限性 (13:36)

5-11 树形问题和更多树 (07:57)

第6章 并查集

一起实现一种树形结构中的异类——并查集，并逐步优化。这个数据结构，在后续的图算法中，也将发挥重大的作用哦。

6-1 并查集基础（Union Find） (09:05)

6-2 Quick Find (11:30)

6-3 Quick Union (13:24)

6-4 基于size的优化 (07:33)

6-5 基于rank的优化 (06:35)

6-6 路径压缩 (Path Compression) (14:09)

第7章 图的基础

图论的基础知识，就能帮助我们实现很酷的结构了！Photoshop中的魔棒功能是什么原理？怎么生成一个迷宫？自己写一个扫雷游戏的内核？通过这最小章的学习，相信你对这些问题的答案都能有一定的了解！

7-1 图论基础 (12:54)

7-2 图的表示 (19:27)

7-3 相邻结点迭代器 (15:07)

7-4 图的算法框架 (08:41)

7-5 深度优先遍历和联通分量 (17:44)

7-6 寻路 (13:48)

7-7 广度优先遍历和最短路径 (15:01)

7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用 (14:28)

7-9 无权图最短路径的应用：

第8章 最小生成树

接触第一个正儿八经的有权图问题，让我们看历史上的计算机学家都是怎么解决这个问题的，我们又如何利用之前学习的高级数据结构进行优化。

8-1 有权图 (18:10)

8-2 最小生成树问题和切分定理 (08:35)

8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim） (18:55)

8-4 Prim算法的优化 (12:02)

8-5 优化后的Prim算法的实现 (11:58)

8-6 Krusk算法 (14:36)

8-7 最小生成树算法的思考 (05:46)

8-8 思想简单但实现复杂的算法

第9章 最短路径

另外一个非常有名的图问题。各式最短路径算法思路究竟有什么不同？使用情况又有什么区别？且听我一一道来。

9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation） (08:24)

9-2 Dijkstra算法的思想 (12:20)

9-3 实现Dijkstra算法 (12:18)

9-4 换一种方法实现 Dijkstra 和 Prim

9-5 负权边和Bellman-Ford算法 (11:05)

9-6 实现Bellman-Ford算法 (10:10)

9-7 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现

9-8 更多和最短路径相关的思考 (11:15)

第10章 结束语

恭喜大家，学完了整个课程。接下来算法还有什么内容可以学习，且听我一一道来。学无止境，大家加油！：）

10-1 总结，算法思想，大家加油 (13:38)

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