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【微体系课】算法与数据结构高手养成-求职提升特训课

轻松攻克重难点|大幅提升设计与实践能力|快速拔高重量级竞赛名次

算法与数据结构高手养成-求职提升特训课

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难度 中级 时长 40小时 学习人数 83 综合评分 10.00

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算法学得好,工作不愁找。不过对于很多非科班出身的程序员来说,学好算法是一件有难度的事情,知识版块多、理论性强、技术落地复杂,付出大量精力仍不一定学得好。本课程由兼具丰富信息学竞赛辅导经验+多年大厂从业经验的老师设计并讲解,在系统化梳理算法中高阶知识框架的基础上,结合实际工业需求与编程实践,带大家在吃透高难理论的同时掌握其真正优质的应用实践。

吉他熊
讲师

算法专家

课程预览

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5大维度全面进阶,让你在面试、竞赛、工业算法设计上所向披靡

课程提供(C++/Java/Python)三大主流语言源码

理论广度与深度兼备
循序渐进的知识系统进阶
算法类:
贪心、搜索、动态规划等
数据结构类:
堆、平衡二叉树、近似平衡
树、复杂树结构、 非树型结
构等
0到1算法优化讲解
搜索到动态规划的高阶优化
例如:搜索到动态规划,对于
跳方格问题,同样的数据,采
用搜索需要526.9秒且无法进
一步优化,而动态规划只需要
不到0.001秒等优化内容。
多种算法模型提炼
常用的经典模型提炼
动态规划、贪心、搜索等常用
的经典模型提炼
例如:动态规划从阶段->状
态->决策->验证最优子结构
与无后效性->状态转移方程
等以上模型提炼
工业算法设计实践
两大项目做到学以致用
基于算法与数据结构的两大项
目实践:《数据库设计与实
现》与《全自动物流系统设计
与实现》
赛事训练与指导
模拟真实赛题及流程
课程设计了:NOIP模拟赛
(介于普及组和提高组之间
的难度)和ICPC模拟赛(介
于网络预选赛和亚洲区域赛
之间的难度),附加解题报
告与备赛策略

知识体系难度递增的内容设计,兼具广度和深度

每个模块都与业界实例相结合讲解,力求提升学习兴趣和动力

堆的概念
堆的表示与构建
左偏树
堆的插入查找删除
Fibonacci堆
二叉搜索树BST基础
BST的构建与增删改查
红黑树的理论与实现
平衡树分类与优势
AVL树的理论与实现
平衡树的性能比较
近似平衡树的分类与
优势
Treap的理论与实现
近似平衡树pk平衡
Splay的理论与实现
虚二叉树的理论
适用场景与实现
树形结构的优势
字典树的构建与操作
树状数组的理论与实现
线段树的基本知识
线段树的拓展和灵活
运用
并查集的理论与实现
并查集在其他算法中的
应用
跳跃表VS块状链表VS
平衡树
块状链表的理论与实现
跳跃表的理论与实现
贪心法适用场景
最优化策略
二分答案法
构造法
贪心法的分析流程
随机贪心法适用场景
随机阶段
随机决策
与其他算法性能比较
搜索的六大要素
深度优先搜索DFS
常见搜索模型分析
广度优先搜索BFS
DFS/BFS的适用场景
迭代加深搜索
迭代加宽搜索
博弈搜索
双向广度优先搜索
启发式搜索
(A*, IDA*)
剪枝优化
重叠子问题
阶段/状态/决策的含义
动态规划的基本分析
流程
状态转移方程
最优子结构与无后效性
阶段的划分与取舍
状态的定义和优化
记忆化搜索
确定决策和状态转移
状态转移方程的实现
线性模型
字符串模型
区间模型
非多项式模型
状态压缩
借助高级数据结构
四边形不等式
运筹学里的DP
凸完全单调性

设计了数据结构与算法两大维度实战项目,让理论付诸实践

提高算法设计和落地能力,学会用工业界思维优化设计,解决问题

数据结构综合实战:数据库的设计
功能概述:
查询原理与实现
修改原理与实现
新建索原理与实现
增加原理与实现
删除原理与实现
添加新表及模 原理与实现
实现流程:
数据库项目需求分析
如何选择适合的数据结构
数据库项目实现与测试
针对不同场景的性能优化
重点理论应用:
红黑树
字典树
AVL树
块状链表
线段树
跳跃表
算法综合实战:全自动物流系统设计
功能概述:
货品装车原理与实现
路线规划原理与实现
实现流程:
物流系统需求分析
算法性能比较
实现与测试
性能调优
并行处理
重点理论应用:
贪心
混合算法
搜索
并行算法
动态规划

扶上马送一程,课后提供赛事专题训练,讲师亲自指导

优异的竞赛成绩也是大厂的通行证

NOIP模拟赛
(介于普及组和提高组之间的难度)
题型:
4道题目,2道数据结构+2道算法
时间:
4小时
赛制:
采用NOIP赛制,比赛中无提交机会,代码结束后
统一提交参与评测,根据通过的数据点给分
附加:
解题报告与备赛策略
ICPC模拟赛
(介于网络预选赛和亚洲区域赛之间的难度)
题型:
6道题目(正式比赛通常为3人组队,8~12道题目),2道
数据结构+4道算法
时间:
5小时
赛制:
采用ICPC赛制,可以随时提交看是否通过,所有数据全部
正确才算通过,提交一次不通过会有罚时,按照通过题目
数+所用总时间排名分
附加:
解题报告与备赛策略

扎实的算法理论与设计功底是进军这些热门领域的必要条件

不光国内外顶级科技公司面试必考,也是深入各技术领域的基石

提供C++/Java/Python 3大主流语言源码+精致动画讲解,学习无忧

无需担心面向过程vs面向对象,引用vs指针,结构
体vs类,静态类型vs动态类型等语言层面的区别对
学习造成影响,让你用最熟悉的语言轻松上手

学习要一步一步来,慕课网为您准备了系统不断层的学习路线

适合:算法0基础、缺乏系统学习、基础薄弱
目标:系统化入门、打好科班基础、解决初
          中级面试
适合:具备基础的算法和数据结构知识(线性
          表栈,队列,排序,枚举,递归,递推)
目标:轻松攻克算法重难点、大厂中高级算法
          面试、大幅提升设计与实践能力、快速
          拔高重量级竞赛名次
适合:有Java语法基础、有一定数据结构基础
目标:解决图论算法面试与进阶问题
          特别提示:全网稀缺的图论教程
第1章 引言 Introduction
本章介绍课程学习路径以及这门课能给大家带来什么提升
第2章 贪心 Greedy
贪心法,看似思路简单,实则暗坑无数。更重要的是,贪心法的使用条件苛刻,且灵活度高,决定了它很难系统地学习。本章我们帮你提炼总结了贪心法的几种分类,每一类的适用场景,以及问题分析和算法设计的通用流程,让你即便遇到陌生的贪心问题,也能做到丝毫不慌,同时给后续的搜索与动态规划章节打好理论基础
第3章 搜索基础 Basic Searching
与贪心不同,搜索是一种“全能算法”,但是处理不好,它也可能变成“全不能”。本章我们从搜索的理论基础开始讲起,总结出搜索通用的六大要素,并且由这六大要素衍生出一套完整的算法分析与设计的思路模板,结合经典的深度优先搜索与广度优先搜索,帮你真正做到“遇题不会搜一下”。
第4章 动态规划基础 Dynamic Programming Basics
动态规划是许多人学习算法的瓶颈,被戏称为“从入门到放弃”。它的理论较为晦涩,复杂度高,且很少有人能讲明白动态规划从理论到解题之间的模糊地带——如何根据问题的条件,系统地设计算法。本章我们在讲清楚动态规划的理论知识的基础上,从庞杂的细节中提炼出一套标准的问题分析和算法设计的流程,助你“遇题有底气,做题有章法”。
第5章 搜索进阶 Advanced Searching
在学习了搜索基础之后,相信你不难发现,搜索的潜力非常的巨大,如果优化得当,它一样可以成为性能超群的算法,甚至在工业界扮演非常重要的角色。本章我们系统地介绍搜索的多种进阶优化策略,从搜索形式的优化,到使用启发函数进行搜索状态的评估,再到如何用剪枝优化去掉非最优情况,让你学完后,能够全方位彻底地压榨搜索的性能
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连百度谷歌都搜不到的问题,在这里讲
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务的镜像、项目源代码。
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教案、原理图解、技术文档、演示案例等
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实用图文资料
课程配置了相应的图文电子文档,与视
频相配合,既保障学习效果,又提高了
学习效率。
适合人群
1、软件和高级数据岗位求职者
2、大厂中高级算法面试求职者
3、系统化深度提升算法与数据内功的同学
4、大中院校算法和机器人竞赛参赛者
技术储备
1、掌握其中任意一门编程语言(C++/Java/Python)
2、具备基础的算法数据结构知识(如:线性表栈、队列、排序、枚举、递归、递推)
3、算法0基础建议先学习上面推荐的:算法与数据结构入门体系课,再学习本课效果更佳
环境参数
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