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玩转数据结构 从入门到进阶

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发表于 2019-3-4 16:06:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
  • 第1章 欢迎学习《玩转数据结构》

    欢迎大家学习《玩转数据结构》课程。在这个课程中,我们将从底层实现诸多数据结构,从简单,到复杂,并且探索他们的应用。在这一章,我们将来看一看数据结构的具体作用,学习数据结构的误区,学习这个课程的注意事项,和课程环境的基本搭建:) ...

    • 1-1 欢迎学习《玩转数据结构》
    • 1-2 学习数据结构(和算法)到底有没有用?
    • 1-3 关于课程学习的更多注意事项
    • 1-4 课程编程环境搭建
    • 1-5 关于课程的其他语言支持:Python,C++,JS
      5 H+ [- A/ M* o+ j) O/ h* w
    * o; H5 {- m  J" x
  • 第2章 不要小瞧数组

    数组,看似是最简单的数据结构,但是,大多数语言为我们提供的都是静态数组,如何封装一个属于我们自己的动态数组,将是这一章讨论的重点。同时,我们也将探讨泛型,复杂度分析,乃至复杂度的震荡,等相关高级话题

    • 2-1 使用Java中的数组试看
    • 2-2 二次封装属于我们自己的数组试看
    • 2-3 向数组中添加元素试看
    • 2-4 数组中查询元素和修改元素
    • 2-5 包含,搜索和删除
    • 2-6 使用泛型
    • 2-7 动态数组
    • 2-8 简单的复杂度分析
    • 2-9 均摊复杂度和防止复杂度的震荡
      3 }) h6 Q1 v, `- \0 h  m, s

    ( {1 L6 h" o& M: E1 d; w5 H4 l
  • 第3章 栈和队列

    栈和队列都是极其简单的线性数据结构,其中的操作甚至都是数组操作的子集,但却在计算机科学中有着极其重要的应用。在这一章,我们就来探索栈和队列的奥秘。我们将看到使用底层数据结构搭建上层数据结构的过程,同时对于队列,我们也将改进底层结构,完成循环队列的实现。...

    • 3-1 栈和栈的应用:撤销操作和系统栈
    • 3-2 栈的基本实现
    • 3-3 栈的另一个应用:括号匹配
    • 3-4 关于Leetcode的更多说明
    • 3-5 数组队列
    • 3-6 循环队列
    • 3-7 循环队列的实现
    • 3-8 数组队列和循环队列的比较
      6 l9 D) t) E" o/ ?' V) H/ E% t& K2 ]
    + g, R6 u; W3 p2 n  q$ [5 }
  • 第4章 最基础的动态数据结构:链表

    在这一章,我们将接触第一个动态数据结构:链表。我们将通过对链表的底层实现,更深入的理解对引用(或者是指针)的操作。同时,我们也将利用链表,实现栈和队列,并基于不同的底层实现,进行性能的比较。

    • 4-1 什么是链表
    • 4-2 在链表中添加元素
    • 4-3 使用链表的虚拟头结点
    • 4-4 链表的遍历,查询和修改
    • 4-5 从链表中删除元素
    • 4-6 使用链表实现栈
    • 4-7 带有尾指针的链表:使用链表实现队列
      ) `& w9 P: a$ N

    1 s2 o+ Y4 V( A1 o0 [: n6 f
  • 第5章 链表和递归

    很多同学都会忽视链表和递归之间千丝万缕的联系。其实,链表也拥有着天然的递归结构。我们在这一章,就将通过链表这种简单的数据结构,一点一点为大家揭开递归,这个在计算机的世界中最为重要的逻辑构成方式的神秘面纱!...

    • 5-1 Leetcode中和链表相关的问题
    • 5-2 测试自己的Leetcode链表代码
    • 5-3 递归基础与递归的宏观语意
    • 5-4 链表的天然递归结构性质
    • 5-5 递归运行的机制:递归的微观解读
    • 5-6 递归算法的调试
    • 5-7 更多和链表相关的问题+ f) |! D) S1 q# {/ ~; ]

    $ H6 l' E5 f6 N% b
  • 第6章 二分搜索树

    二分搜索树将是我们接触的第一个非线性数据结构。在这一章,我们将通过对二分搜索树的底层实现,了解对树结构的基本操作方式。同时,由于树结构天然的递归性质,我们将在这一章,实现诸多递归算法,进一步理解递归的奥妙。...

    • 6-1 为什么要研究树结构
    • 6-2 二分搜索树基础
    • 6-3 向二分搜索树中添加元素
    • 6-4 改进添加操作:深入理解递归终止条件
    • 6-5 二分搜索树的查询操作
    • 6-6 二分搜索树的前序遍历
    • 6-7 二分搜索树的中序遍历和后序遍历
    • 6-8 深入理解二分搜索树的前中后序遍历
    • 6-9 二分搜索树前序遍历的非递归实现
    • 6-10 二分搜索树的层序遍历
    • 6-11 删除二分搜索树的最大元素和最小元素
    • 6-12 删除二分搜索树的任意元素
    • 6-13 更多二分搜索树相关话题
      2 [6 X# t# R* Z$ C. c7 B; b

    7 \9 I: V3 S+ ^2 L% ~4 ]
  • 第7章 集合和映射

    在这一章,我们将综合之前学习的数组,链表和二分搜索树,探索更加高层的数据结构应用:集合(Set)和映射(Map)。通过这一章的学习,我们将对二分搜索树的复杂度分析,有更加感性的认识,同时看到二分搜索树的巨大优势,以及相应的局限性。...

    • 7-1 集合基础和基于二分搜索树的集合实现
    • 7-2 基于链表的集合实现
    • 7-3 集合类的复杂度分析
    • 7-4 _Leetcode中的集合问题和更多集合相关问题
    • 7-5 映射基础
    • 7-6 基于链表的映射实现
    • 7-7 基于二分搜索树的映射实现
    • 7-8 映射的复杂度分析和更多映射相关问题
    • 7-9 Leetcode上更多集合和映射的问题
      ' l6 C' o* c& v& X) ^5 T) W
    - o+ _7 H8 V8 Q; S# D+ h
  • 第8章 优先队列和堆

    在这一章,我们将探索一种特殊的树结构——堆。学习完这一章,同学们将对堆的相关操作有深入的认识,甚至达到白板编程的程度。同时,我们也将拓宽对队列的认识,理解什么是广义队列,什么是优先队列。

    • 8-1 什么是优先队列
    • 8-2 堆的基础表示
    • 8-3 向堆中添加元素和Sift Up
    • 8-4 从堆中取出元素和Sift Down
    • 8-5 Heapify 和 Replace
    • 8-6 基于堆的优先队列
    • 8-7 Leetcode上优先队列相关问题
    • 8-8 Java中的PriorityQueue
    • 8-9 和堆相关的更多话题和广义队列
      $ k3 S- n, p4 ?8 r4 L

    " h* v3 `. y4 c% E4 b3 k/ g
  • 第9章 线段树

    线段树是一种特殊的树结构。这种数据结构主要用于解决“线段”或者是“区间”这种特殊的数据,是算法竞赛中的常客。在这一章,我们将从底层实现属于我们自己的线段树,完成线段树的创建,查询,更新三个操作,并且通过实际比较,看到线段树解决“线段”相关问题的巨大优势。 ...

    • 9-1 什么是线段树
    • 9-2 线段树基础表示
    • 9-3 创建线段树
    • 9-4 线段树中的区间查询
    • 9-5 Leetcode上线段树相关的问题
    • 9-6 线段树中的更新操作
    • 9-7 更多线段树相关的话题- }5 I! R0 k0 k

    % x0 O. v. z6 j0 P: v
  • 第10章 Trie

    Trie将是我们学习的第一个,也是唯一一个多叉树结构。Trie用于高效的处理字符串相关的查询问题,我们将看到,使用Trie,对字符串的查询效率,将和字符串的多少无关!这样的效率提升,将绝对震惊你的老板和同事!

    • 10-1 什么是Trie字典树
    • 10-2 Trie字典树基础
    • 10-3 Trie字典树的查询
    • 10-4 Trie字典树的前缀查询
    • 10-5 Trie字典树和简单的模式匹配
    • 10-6 Trie字典树和字符串映射
    • 10-7 更多和Trie字典树相关的话题
    • 10-8 基于哈希表或者数组的Trie
      . W& n! j% r8 c8 I- r" l
    % x. V' L5 }- g# B: O" w
  • 第11章 并查集

    并查集是一种奇怪的树结构。在并查集中,不是父亲指向孩子,而是孩子指向父亲。这样的一种奇怪结构,却能出奇快的解决集合相关的合并和查询问题。在这一章,我们将连续优化我们的并查集,释放出并查集的最大能量!

    • 11-1 什么是并查集
    • 11-2 Quick Find
    • 11-3 Quick Union
    • 11-4 基于size的优化
    • 11-5 基于rank的优化
    • 11-6 路径压缩
    • 11-7 更多和并查集相关的话题1 K& r& q/ A# T. e
    ; M' o9 q( m* y8 U/ I! p) l* s0 o
  • 第12章 AVL

    我们在这一章将学习最为经典的平衡二叉树:AVL树。我们将深入理解AVL树中的旋转操作。最后,我们也将看到,使用我们自己实现的AVL树,在极端情况下,相较普通的二分搜索树,性能巨大的提升。

    • 12-1 平衡树和AVL
    • 12-2 计算节点的高度和平衡因子
    • 12-3 检查二分搜索树性质和平衡性
    • 12-4 旋转操作的基本原理
    • 12-5 左旋转和右旋转的实现
    • 12-6 LR 和 RL
    • 12-7 从AVL树中删除元素
    • 12-8 基于AVL树的集合和映射
      ( w  a8 W+ H5 g: i
    ' m( ]+ V7 S7 m! O3 m. \
  • 第13章 红黑树

    没有红黑树,可能就没有数据库到今天的发展。红黑树更是所有语言中树结构的首选底层实现。在这一章,我们将从2-3树入手,带领大家理解2-3树和红黑树的等价性,进而深入理解红黑树的各项操作。大家将看到,红黑树虽然复杂,但有规律的去理解,也能轻松拿下!...

    • 13-1 红黑树与2-3树
    • 13-2 2-3树的绝对平衡性
    • 13-3 红黑树与2-3树的等价性
    • 13-4 红黑树的基本性质和复杂度分析
    • 13-5 保持根节点为黑色和左旋转
    • 13-6 颜色翻转和右旋转
    • 13-7 红黑树中添加新元素
    • 13-8 红黑树的性能测试
    • 13-9 更多和红黑树相关的话题
    • 13-10 对于红黑树,任何不平衡都会在三次旋转内解决?
      ( ?; ~1 g* E/ c, N* U
    9 H! T) e9 A6 g  ]$ H( T8 b
  • 第14章 哈希表

    在数据结构的世界里,哈希表可谓影响深远。哈希的应用早就远远超越了数据存储,在安全领域发挥着重要的作用。就连”区块链“这种魔法黑科技,都离不开哈希的影子。在这一章,我们将具体的看一看,到底什么是哈希表,哈希表比起之前学习的数据结构,到底有怎样的优势。...

    • 14-1 哈希表基础
    • 14-2 哈希函数的设计
    • 14-3 Java中的 hashCode 方法
    • 14-4 链地址法 Separate Chaining
    • 14-5 实现属于我们自己的哈希表
    • 14-6 哈希表的动态空间处理与复杂度分析。
    • 14-7 哈希表更复杂的动态空间处理方法
    • 14-8 更多哈希冲突的处理方法
      3 c6 D: o0 |1 ^3 F! Z( G% D" X
    : ~3 G9 K3 z) @: B3 Y- L( H+ N% q
  • 第15章 结尾语

    通过这个课程的学习,同学们已经掌握了相当多的数据结构。可以说是数据结构领域的”小牛“了。希望通过这个课程的学习,大家更掌握了研究数据结构的方法,通过自己的努力,向数据结构领域的”大神“进军。大家加油! ...

    • 15-1 更广阔的数据结构的世界,大家加油!
      7 p1 W+ J: J7 L7 `) z8 X
    8 R: i. v7 N! b/ w4 E

    # q1 e/ h6 U5 M$ F  L( R4 P1 V
. I- r1 m7 H1 y$ S

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