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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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?

王争 2019-02-18
你好,我是王争,今天是一篇总结课。我们学了这么多数据结构和算法,在实际开发中,究竟该如何权衡选择使用哪种数据结构和算法呢?今天我们就来聊一聊这个问题,希望能帮你把学习带回实践中。
我一直强调,学习数据结构和算法,不要停留在学院派的思维中,只把算法当作应付面试、考试或者竞赛的花拳绣腿。作为软件开发工程师,我们要把数据结构和算法,应用到软件开发中,解决实际的开发问题。
不过,要想在实际的开发中,灵活、恰到好处地应用数据结构和算法,需要非常深厚的实战经验积累。尽管我在课程中,一直都结合实际的开发场景来讲解,希望带你真枪实弹的演练算法如何解决实际的问题。但是,在今后的软件开发中,你要面对的问题远比我讲的场景要复杂、多变、不确定。
要想游刃有余地解决今后你要面对的问题,光是熟知每种数据结构和算法的功能、特点、时间空间复杂度,还是不够的。毕竟工程上的问题不是算法题。算法题的背景、条件、限制都非常明确,我们只需要在规定的输入、输出下,找最优解就可以了。
而工程上的问题往往都比较开放,在选择数据结构和算法的时候,我们往往需要综合各种因素,比如编码难度、维护成本、数据特征、数据规模等,最终选择一个工程的最合适解,而非理论上的最优解
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精选留言(22)

  • 观弈道人
    课程要结束了,可惜拉下好多内容。
    2019-02-18
    19
  • 牧民牛仔
    老师的课程设计的很合理,对应的数据结构及算法章节,随时可查,随时可以复习。点个赞
    2019-02-18
    9
  • 李伟
    在平时工作上,看到有些前人留下来的代码,看起来效率不是很高,但是却没有人去优化它,应该就是属于老师今天说的这种情况!
    2019-02-18
    7
  • 猫头鹰爱拿铁
    已经开始二刷了。二刷完后打算再做一遍习题吧。
    关于选择数据结构这块,我觉得确实要好好研究下底层的数据结构实现。这个对自己的成长也是有好处的。例如看完hashmap的源码会对巧妙使用位运算提升性能有更深层次的体会。然后就是工程中还要考虑实际场景,例如并发等等,如果不研究深一点数据结构,哪怕对应到散列表,jdk有hashtable,hashmap,concurrentmap选啥呢。
    2019-02-18
    6
  • 传说中的成大大
    这篇文章让我想起了以前看书学习设计模式中德一个忠告,滥用设计模式比不用设计模式更糟糕!
    2019-02-18
    4
  • 王子瑞Aliloke有事电联
    学习好基础的知识,力求能开发出ES,Kafka,MQ 这一类的优秀开源工具。
    一刷还没完成,但数据结构与算法,我一定会精通的,计划花200+小时的认真学习,精通数据结构与算法
    2019-02-20
    3
  • 呦呦鹿鸣
    是的,用最小的成本满足需求,这或许就是终极原则了。做设计时应该要有取舍,权衡各方面的优劣,切勿过度设计
    2019-02-18
    3
  • 纯洁的憎恶
    1.目标不同,评价标准不同。
    2.根据环境特征选择解决方法。
    3.将复杂、开放的问题,合理抽象为特定范式。
    4.善于找到问题的瓶颈,并优先解决。
    5.善于借助前人的经验,并尽可能理解他们的经历与选择。
    6.注意成本收益,投入恰到好处,切忌严重过度投入。
    2019-02-18
    2
  • 未来的胡先森
    这门专栏要不断的回过头去复习巩固,关键还是要不断的 coding 练习
    2019-02-18
    2
  • Simune
    因为工作原因中途掉队了,我还会回来的。多谢老师咯。
    2019-02-20
    1
  • integrity
    慢慢看
    2019-02-18
    1
  • 郑晨Cc
    老师终于不更新新知识点了 上周才搞定了动态规划,就要见到曙光了 哈哈
    2019-02-18
    1
  • Tom.G
    去年订阅的,今年9月才开始,终于赶上
    2019-10-30
  • daniel李
    总结的很好。

    碰到大部分的工程师都是死磕时间复杂度,老是实际数据规模很小却用海量数据的假设来设计解决方案。空间复杂度不管,数据结构预处理成本不管
    2019-07-12
  • 安然自若
    代码在哪里🧐

    作者回复: https://github.com/wangzheng0822/algo

    2019-07-09
  • 小智e
    学完打卡,面试前回来复习,老师讲到的工程方面的例子,面试的时候往往都会问到
    2019-04-28
  • 万里有云
    学习数据结构于算法就和学习汇编语言一样,平时工作中很难直接用到,但它是软件运行的基础原理,理解和不理解还是有挺大的区别的。
    2019-04-24
  • 有朋自远方来
    我工作中用不到算法。。。。。。
    2019-03-11
  • Sharry
    一路走来自己的数据结构与算法的知识终于有了体系了, 如老师所说, 我使用的打怪升级的方式, 每积攒一个技能, 便多收获一丝喜悦
    2019-03-02
  • 肖平亮 Sean
    希望我也能在谷歌工作。
    2019-02-26
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