算法面试通关 40 讲 
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课程目录
已完结/共 62 讲
第一章：课程综述 (4讲)
时长 13:56
时长 12:17
时长 14:44
时长 11:53
第二章：理论讲解+面试题实战 (53讲)
时长 07:52
时长 14:32
时长 03:15
时长 10:12
时长 04:32
时长 06:08
时长 09:05
时长 13:22
时长 10:42
时长 07:57
时长 03:54
时长 13:10
时长 12:03
时长 11:15
时长 13:27
时长 04:57
时长 11:22
时长 09:32
时长 09:16
时长 05:46
时长 08:51
时长 07:14
时长 08:37
时长 14:14
时长 10:45
时长 15:25
时长 12:43
时长 18:58
时长 17:42
时长 07:13
时长 15:21
时长 10:48
时长 10:09
时长 17:50
时长 08:52
时长 07:29
时长 08:52
时长 22:19
时长 10:08
时长 21:10
时长 12:50
时长 21:45
时长 22:50
时长 45:19
时长 24:24
时长 10:32
时长 20:29
时长 17:59
时长 14:53
时长 21:20
时长 13:42
时长 04:36
时长 13:45
第三章：课程总结 (5讲)
时长 09:41
时长 08:07
时长 14:12
时长 06:25
时长 23:26
算法面试通关 40 讲
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当前播放: 03 | 如何计算算法的复杂度
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01 | 合格程序员的第一步：算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解：数组&链表
06 | 面试题：反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解：堆栈&队列
08 | 面试题：判断括号字符串是否有效
09 | 面试题：用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解：优先队列
11 | 面试题：返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题：返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解：哈希表
14 | 面试题：有效的字母异位词
15 | 面试题：两数之和
16 | 面试题：三数之和
17 | 理论讲解：树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题：验证二叉搜索树
19 | 面试题：二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解：二叉树遍历
21 | 理论讲解：递归&分治
22 | 面试题：Pow(x,n)
23 | 面试题：求众数
24 | 理论讲解：贪心算法
25 | 面试题：买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解：广度优先搜索
27 | 理论讲解：深度优先搜索
28 | 面试题：二叉树层次遍历
29 | 面试题：二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题：生成有效括号组合
31 | 理论讲解：剪枝
32 | 面试题：N皇后问题
33 | 面试题：数独问题
34 | 理论讲解：二分查找
35 | 面试题：实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解：字典树
37 | 面试题：实现一个字典树
38 | 面试题：二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解：位运算
40 | 面试题：统计位1的个数
41 | 面试题：2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题：N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解：动态规划（上）
44 | 理论理解：动态规划（下）
45 | 面试题：爬楼梯
46 | 面试题：三角形的最小路径和
47 | 面试题：乘积最大子序列
48 | 面试题：股票买卖系列
49 | 面试题：最长上升子序列
50 | 面试题：零钱兑换
51 | 面试题：编辑距离
52 | 理论讲解：并查集
53 | 面试题：岛屿的个数&朋友圈（上）
54 | 面试题：岛屿的个数&朋友圈（下）
55 | 理论讲解： LRU Cache
56 | 面试题：设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解：布隆过滤器
58 | 课程重点回顾
59 | FAQ答疑&面试中切题四件套
60 | 回到起点：斐波拉契数列
61 | 白板实战番外篇：斐波拉契数列
62 | 结课测试&最后的一些经验分享
本节摘要
课件获取
关注“极客时间”微信公众号，在后台回复“算法试看”，即可获取试看课程的 PDF 课件。
完整的 PDF 课件地址，购买课程后在非试看章节（第七节课开始）下面可获取下载链接。
本节重点
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全部留言(37)
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妖艳货
第一次买课，工作了，能够静下心来好好学习的机会是真的少
作者回复: 嗯嗯，加油。
2018-10-11
28
月之轮回2009
老师我有个疑问，就是在代码中包含语言内置 API 时如何评估时间复杂度？例如在 O(n) 的循环里我加了一句 foo() 的函数调用，是应该把此函数调用的时间复杂度算进来还是应该视其为基本操作？
作者回复: 看 foo 的具体实现。如果 foo 的操作是 o(1) 的，则整体还是 o(n)。如果 foo 本身就是 o(n)，那最后就是 o(n^2)
2018-10-11
2
16
土豆骗子
老师，o(logN)这个，为什么不写底数啊
作者回复: O都是估算复杂度的数量级，所以没底也差不多。
2018-12-19
4
10
CGL
老师，为啥说递归的时间复杂度是2的n次方呢？ 就如您所举例子，n为6的时候是20多次计算，n^2也才36,2^n都已经64了。那复杂度不是最接近O(n2)么。
作者回复: 是指数级的复杂度，但是并不代表就是正好等于 2^n，时间复杂度本来就是数量级上的粗略估计。 针对你上面的例子：6的时候的确如你所说没有 n^2 大，但是如果10或者20的时候，整体复杂度肯定高于 n^2
2018-10-16
8
DY
努力中...
作者回复: 加油↖(^ω^)↗
2018-10-11
6
John
请问下，视频最后一个例子化为主定理是不是 T(n) = 2T(n) +1; 所以算出来T(n)=n^2 呢。
作者回复: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E5%AE%9A%E7%90%86 ： 主定理要求 T(n) = aT(n/b) + f(n) 中的 b>1，所以这里不能用主定理。直接从递推公式分析： F(n) = F(n-1) + F(n-2) 每次都是两倍的计算，不断展开。
2018-10-30
5
Gojustforfun
O(n^3) N Cube complexity
作者回复: 👍🏻👍🏻
2018-10-12
4
酱了个油
主定理：https://en.wikipedia.org/wiki/Master_theorem_(analysis_of_algorithms)
作者回复: Correct!
2018-10-14
1
Wilson
小白问：3层for循环时间复杂度是n的3次方？
作者回复: 对的。假设你的循环体每层都是 N 的循环，且没有一些特殊的循环终止条件。
2018-10-11
1
a旁观者
老师您好，我是一名java开发从业者，工作5年左右，想转算法，听了您的几节课觉着还挺不错的，想问一下，这个视频课专栏，跟算法训练营这个重复吗？是否还有必要上训练营
作者回复: 算法训练营是加强版，且有课程跟进、圈子、班主任和助教，所以更加能帮助你提高和坚持练习。
2019-10-24
2
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