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开篇词
- 开篇词|学习数据结构与算法,也可以是件小事
预习篇
- 01|编程环境:工欲善其事,必先利其器
线性表
- 02|顺序表(上):如何实现快速地随机访问?
- 03|顺序表(下):常用操作合集与复杂度分析
- 04|单链表:如何通过指针提升插入、删除数据的速度?
- 05|双链表:搜索链表中节点的速度还可以更快吗?
- 06|循环链表:如何更方便地寻找数据?
- 07|静态链表:用一维数组表达的链表
- 08|栈:如何实现数据的后进先出?
- 09|队列:如何实现数据的先进先出?
树形结构
- 10|二叉树:二叉树到底长什么样子?
- 11|二叉树:深度优先和广度优先遍历是什么?
- 12|二叉树:如何存储二叉树?
- 13|线索二叉树:如何线索化二叉树以提升访问速度?
- 14|二叉查找树(BST):查找速度你最行
- 15|平衡二叉树(AVL):平衡如此重要,怎么做到的?
- 16|平衡二叉树(AVL):节点删除后的平衡性调整
- 17|红黑(R-B)树:和平衡二叉树有什么不同?
- 18|红黑(R-B)树:节点插入后的平衡性调整
- 19|红黑(R-B)树:节点删除后的平衡性调整(一)
- 20|红黑(R-B)树:节点删除后的平衡性调整(二)
- 21|哈夫曼(Huffman)树:将数据压缩后再传输更省带宽
- 22|树、森林、二叉树:相互之间的转换
图
- 23|图:如何用图表达错综复杂的数据?
- 24|图的存储(上):邻接矩阵、邻接表和十字链表有什么不同?
- 25|图的存储(下):为什么我们还需要邻接多重表和边集数组?
- 26|图:深度优先遍历(DFS)与广度优先遍历(BFS)
- 27|最小生成树:如何用普里姆(Prim)算法解决修路费用最少的问题?
- 28|最小生成树:克鲁斯卡尔(Kruskal)算法与修路费用最少的问题?
- 29|最短路径:迪杰斯特拉(Dijkstra)算法与选择最节省时间的行走路线问题
- 30|最短路径:弗洛伊德(Floyd)算法与乘车费用最少的问题
- 31|图的应用:如何通过拓扑排序找到合理的先后顺序?
- 32|图的应用:如何通过关键路径估算完成工程需要的最短时间?
排序
- 33|直接插入排序:为什么数据越有序,排序速度越快?
- 34|希尔排序:通过部分有序逼近全局有序
- 35|冒泡排序:大数下沉,小数上浮
- 36|快速排序:如何通过基准元素改进冒泡排序?
- 37|简单选择排序与堆排序:多趟排序与利用有序完全二叉树进行排序
- 38|归并排序:将多个有序序列按其中的元素值大小两两合并
字符串
- 39|串的顺序和链式存储结构:定长数组与动态数组
- 40|串的朴素模式匹配算法:暴力但容易理解
- 41|串的KMP模式匹配算法观察:理解困难
- 42|串的KMP模式匹配算法之实现与性能分析:代码实现简单
- 43|串的KMP模式匹配算法之改进:通过优化代码解决多次重复比较问题
跳表与哈希表
- 44|跳表:为什么Redis用跳表实现而MySQL用B+树?
- 45|哈希表与哈希算法:哈希表适合用在什么样的情景?
- 46|哈希表与哈希算法:字符串的MD5值是通过哈希算法得到的?
进阶篇
- 47|多路查找树:B树在数据库中的应用
- 48|多路查找树:B+树的插入与删除操作详解
- 49|多路查找树:B树、B+树在数据库中的应用有何不同?
- 50|折半插入、2路插入、表插入:3种插入类排序类排序有哪些异同?
- 51|树形选择排序:按照锦标赛的思想进行排序
- 52|计数排序:不通过比较也可以进行排序
- 53|基数排序与桶排序:如何通过分配和收集进行排序?
结束语
- 结束语|日拱一卒,功不唐捐
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