数据结构与算法之美
王争
前Google工程师
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎
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入门篇 (4讲)
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 (38讲)
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 (9讲)
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 (5讲)
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：不定期福利 (6讲)
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
加餐：春节7天练 (7讲)
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 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
春节7天练 | Day 7：贪心、分治、回溯和动态规划
加餐：用户学习故事 (2讲)
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 (3讲)
结束语 | 送君千里，终须一别
第2季回归 | 这一次，我们一起拿下设计模式！
打卡召集令 | 60 天攻克数据结构与算法
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数据结构与算法之美
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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”
zixuan 2019-02-15
大家好，我是 zixuan，在一家国内大型互联网公司做后端开发，坐标深圳，工作 5 年多了。今天和大家分享一下，我学习专栏的一些心得体会。
随着年龄的增长，我经历了不少业务、技术平台、中间件等多种环境和编程工具的迭代变更。与此同时，我越来越意识到，要做一名优秀的程序员，或者说，能够抵御年龄增长并且增值的程序员，有两样内功是必须持续积累的，那就是软件工程经验方法和算法应用能力。
通俗地讲，就是不论在什么系统或业务环境下、用什么编程工具，都能写出高质量、可维护、接口化代码的能力，以及分解并给出一个实际问题有效解决方案的能力。
我为什么会订阅这个专栏？
这也是为什么我在极客时间上看到王争老师的“数据结构与算法之美”的开篇词之后，果断地加入学习行列。同时，我也抱有以下两点期望。
第一，这个专栏是从工程应用，也就是解决实际问题的角度出发来讲算法的，原理和实践相辅相成，现学现用，并且重视思考过程。从我个人经验来看，这的确是比较科学的学习方法。我相信很多人和我一样，以前在学校里都学过算法，不过一旦不碰书了，又没有了应用场景后，很快就把学过的东西丢了，重新拾起来非常困难。
第二，从专栏的标题看出，王争老师试图带我们感受算法的“美”，那必将要先引导我们站在思维的高处，这样才有足够的视野和能力去欣赏这种“美”。我很好奇他会怎么做，也好奇我能否真正地改变以前的认知，切身地感受到“美”。
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精选留言(15)
zixuan感谢争哥和极客时间，收获很大～ 另外用一句话和大家共勉：人与人最小的差距在智商，最大的差距在坚持。一起加油💪2019-02-15 97
Jerry银银喜欢那段「递归」的描述，点赞！2019-02-15 22
三木子对递归的理解很有启发2019-02-15 14
感谢大佬分享。看到你们有多年工作经验的人也学习不容易，我一学生也就不太慌了😂，一遍不会就多来几次。我做three sum都得好长时间2019-02-15 7
小喵喵王争老师：你好，我学这个专栏学到一半就被掉队了，原因是实在太难了，学不下去。加上自己的从事的工作还是业务工程师（CRUD Boy），又加上自己的大龄码农（10多年了，都35了）。今天又燃起了我的学习热情，不知道是不是又是三天打两天嗮网。像我这样的大龄码农，还要必要学这个吗？还来得及学这个吗？感觉自己前途一片渺茫，请老师指点迷津。谢谢。作者回复: 可以读读这个文章 看对你有启发吗
https://mp.weixin.qq.com/s/t8z4KQMrTrR3NljtWJm2zg2019-08-28 1
老王的老李头栈和树那个很有意思2019-04-26 1
杨锐原来大家和我一样，在刚开始理解递归的时候，都被嵌套调用细节绕进去了2019-02-16 1
纯洁的憎恶上学的时候觉得递归、回溯、动态规划是最反直觉的，后来发现递归可以通过树、BFS+栈很好的转化为人更容易理解的样子。但是回溯与动态规划，我一直没有找到很好的理解方法，个人认为这还是需要大量的实践去满满体会。2019-02-16 1
Liam赞，我是通过数学归纳法的思想来理解递归，我们只需要考虑初始状态，并假定上一个状态已经确定的情况下，如何实现当前状态即可2019-02-15 1
陈鹏这是最后一期吗？2019-02-15 1
谭小谭数据结构与算法这门课对我有很大的帮助。2019-02-15 1
Jeff.Smile老师，这个有没有纸质版的，想收藏，哈哈！以后可以随时翻翻2019-07-16
jackie总结写的很👍，自己的理解自成一体！2019-03-26
Sharry对递归的思考很深入，感谢分享2019-03-04
halo帮助了我理解递归2019-02-16
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