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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

难度 中级 时长 40小时 学习人数 100 综合评分 10.00

算法与数据结构高手养成-求职提升特训课

  • 第1章 引言 Introduction 试看 1 节 | 9分钟

    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

    收起列表

    • 视频: 1-1 学前必看——这门课能给你什么 (08:52) 试看
  • 第2章 贪心 Greedy 试看 14 节 | 141分钟

    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...

    收起列表

    • 视频: 2-1 贪心不等于我全都要 (04:28) 试看
    • 视频: 2-2 朴素的贪心法(上)最优化策略 (19:51)
    • 视频: 2-3 朴素的贪心法(中)构造法 (26:03)
    • 视频: 2-4 朴素的贪心法(下)二分答案 (15:50)
    • 视频: 2-5 朴素贪心法的实战演练 (12:21)
    • 视频: 2-6 随机贪心法:多试几次也许会更好 (21:30)
    • 视频: 2-7 随机贪心法的实战演练 (12:03)
    • 视频: 2-8 图论中的贪心:实时导航系统 (09:51)
    • 视频: 2-9 搜索中的贪心:电脑鼠走迷宫大赛 (11:13)
    • 视频: 2-10 本章小结 (03:45)
    • 视频: 2-11 本章作业说明(看完说明再做题) (03:27)
    • 作业: 2-12 夯实基础-朴素贪心法练习 《均分纸牌》
    • 作业: 2-13 巩固提高-朴素贪心法练习《书的复制》
    • 作业: 2-14 迈向进阶-随机贪心法练习《均分数据》
  • 第3章 搜索基础 Basic Searching 11 节 | 127分钟

    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”。...

    收起列表

    • 视频: 3-1 搜索法:看似枚举,但没那么简单 (04:11)
    • 视频: 3-2 搜索基础理论:状态,搜索树与状态关系图 (15:10)
    • 视频: 3-3 深度优先搜索(上):最常用的搜索方法 (23:13)
    • 视频: 3-4 深度优先搜索(下):常见的状态扩展模型 (26:43)
    • 视频: 3-5 深度优先搜索实战:中层领导不好当 (17:35)
    • 视频: 3-6 广度优先搜索:用空间换时间的搜索方法 (15:03)
    • 视频: 3-7 广度优先搜索实战:疫情传播问题 (17:08)
    • 视频: 3-8 本章小结 (04:28)
    • 视频: 3-9 本章作业说明(看完再做题) (02:50)
    • 作业: 3-10 夯实基础-深度优先搜索练习《产生数》
    • 作业: 3-11 巩固提高-广度优先搜索练习《最长路》
  • 第4章 动态规划基础 Dynamic Programming Basics 试看 13 节 | 125分钟

    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...

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    • 视频: 4-1 动态规划DP:超越算法的思维 (06:55) 试看
    • 视频: 4-2 一个简单的例子:跳方格 (07:53)
    • 视频: 4-3 DP两种模式:记忆化搜索,递推+枚举 (10:50)
    • 视频: 4-4 DP三要素:阶段,状态,决策 (17:48)
    • 视频: 4-5 DP两前提:最优子结构,无后效性 (15:01)
    • 视频: 4-6 稍微复杂一点的例子:01背包和多重背包 (13:09)
    • 视频: 4-7 DP分析流程1:划分阶段 (18:17)
    • 视频: 4-8 DP分析流程2:定义状态 (13:24)
    • 视频: 4-9 DP分析流程3:确定决策 (13:05)
    • 视频: 4-10 本章小结 (05:26)
    • 视频: 4-11 本章作业说明(看完再做题) (02:19)
    • 作业: 4-12 夯实基础-动态规划练习《0-N背包》
    • 作业: 4-13 巩固提高-动态规划练习《动物博览会》
  • 第5章 搜索进阶 Advanced Searching 14 节 | 192分钟

    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...

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    • 视频: 5-1 双向广度优先搜索:你踏出1步,我踏出99步 (11:18)
    • 视频: 5-2 双向广度优先搜索实战:走迷宫问题 (25:53)
    • 视频: 5-3 迭代加深搜索:每一次都更深一点- (13:29)
    • 视频: 5-4 迭代加深搜索实战:再战走迷宫问题 (23:07)
    • 视频: 5-5 启发式搜索:让盲目搜索变得智能 (07:56)
    • 视频: 5-6 A*算法:最经典的启发式搜索 (12:53)
    • 视频: 5-7 IDA*算法:迭代加深的A* (09:21)
    • 视频: 5-8 启发式搜索实战:游戏自动寻路 (31:17)
    • 视频: 5-9 搜索优化:若要树长高,剪枝不可少 (25:31)
    • 视频: 5-10 剪枝实战:木棍问题 (24:28)
    • 视频: 5-11 本章小结 (03:54)
    • 视频: 5-12 作业说明 (02:16)
    • 作业: 5-13 迈向进阶-搜索进阶练习《骑士精神》
    • 作业: 5-14 挑战高阶-搜索进阶练习《循环赛》
  • 第6章 动态规划进阶 Advanced Dynamic Programming 15 节 | 203分钟

    打好动态规划的基础之后,相信大家最关心的,就是怎么才能砍瓜切菜地解决高难度问题。本章系统地介绍了动态规划的五大类常见模型,以及如何应用前面讲解的分析流程,对各类典型模型进行DP方法的设计与实现,此外,还讲解了DP的三大优化策略,并分析了他们的适用条件和实现方法,帮你啃下动态规划的最后一块硬骨头...

    收起列表

    • 视频: 6-1 常见模型分析1:线性模型 (18:48)
    • 视频: 6-2 线性模型实战:青蛙过河 (15:20)
    • 视频: 6-3 常见模型分析2:串模型 (22:02)
    • 视频: 6-4 串模型实战:回文路径 (21:47)
    • 视频: 6-5 常见模型分析3:区间模型(上) (21:40)
    • 视频: 6-6 常见模型分析3:区间模型(下) (15:39)
    • 视频: 6-7 区间模型实战:字符串折叠 (19:38)
    • 视频: 6-8 常见模型分析4:树形模型 (12:41)
    • 视频: 6-9 树形模型实战:谷仓涂色 (17:24)
    • 视频: 6-10 常见模型分析5:状态压缩模型 (15:54)
    • 视频: 6-11 状态压缩模型实战:种草 (16:15)
    • 视频: 6-12 本章小结 (03:08)
    • 视频: 6-13 作业说明 (02:08)
    • 作业: 6-14 挑战高阶:动态规划进阶练习《压缩》
    • 作业: 6-15 迈向进阶:动态规划进阶练习《中国象棋》
  • 第7章 算法综合实战——全自动物流系统设计与实现 10 节 | 115分钟

    在学完了贪心、搜索及动态规划三大类算法之后,相信你已经跃跃欲试了。本章我们借助一个实战项目《全自动物流系统》,在用工业界的流程和标准进行规范化的基础上,对前面所学的三大类算法进行系统的,综合的实战演练。相信通过本章的项目实战,你的算法设计和落地能力,将会再上一个台阶...

    收起列表

    • 视频: 7-1 实战项目与章节内容简介 (04:12)
    • 视频: 7-2 需求分析:物件装车 (07:23)
    • 视频: 7-3 算法设计与实现:物件装车 (29:11)
    • 视频: 7-4 需求分析:行车路线规划 (05:35)
    • 视频: 7-5 算法设计与实现:行车路线 (35:03)
    • 视频: 7-6 运行环境:基于Flutter和Nodejs的WebApp (08:02)
    • 视频: 7-7 环境配置:VS Code + Flutter (06:27)
    • 视频: 7-8 环境配置:VS Code + Nodejs (03:41)
    • 视频: 7-9 项目测试,调试,及最终效果演示 (12:51)
    • 视频: 7-10 本章小结 (02:22)
  • 第8章 堆与堆的高级变种 Heap

    堆的应用极为广泛,它不仅是各种优先队列实现的基础数据结构,同时还能作为各种高级算法的辅助和优化工具。本章我们从原理、实现细节和性能分析的角度,对堆进行了全方位的解析,同时还介绍了堆用来支持特殊操作的高级变种,学完本章,相信一提到堆,你绝对可以信手拈来 ...

  • 第9章 二叉搜索树基础 Binary Search Tree

    二叉搜索树是所有树形数据结构中最为重要的一种,可以说只要有数据检索的地方,都离不开二叉搜索树。经过本章的学习,你将能够熟悉并掌握二叉搜索树的全部基本操作,包括建立,插入,删除,查找,以及经典的求第K小元素的应用,并且初步了解平衡化旋转,为后续平衡二叉树以及近似平衡树的学习打好基础...

  • 第10章 二叉搜索树的优化:平衡二叉搜索树

    二叉搜索树虽好,但有可能退化,所以无论实际应用,还是考试面试,平衡二叉搜索树才是重头。本章带你学习两种经典的平衡二叉搜索树——AVL树与红黑树,从原理到实现的每个细节出发,带你彻底理解和掌握这类又快又难的高级数据结构...

  • 第11章 平衡树的平替:近似平衡二叉树

    平衡二叉树性能强大,但缺点是太复杂,如果时间有限,比如面对算法竞赛,又或者对空间要求很苛刻,不能有多余数据,怎么办?本章带你了解一类特殊的二叉搜索树——近似平衡二叉树,它们用较低的实现难度达到接近平衡二叉树的性能。学完本章,相信你能够了解这些近似平衡树各自的实现原理,性能比较,优缺点和适用场景,并且...

  • 第12章 多维树形结构 Multi-Dimensional Tree Structures

    二叉搜索树并非万能,针对特殊的应用场景往往有更好的的选择。本章介绍其他三种常见的多维树形结构——字典树,线段树和树状数组,重点在于他们的适用场景,原理,以及如何在他们的基础上进行拓展,用来处理更多更复杂的问题。学完本章后,你不仅能具备解决更多复杂数据问题的能力,还能体会到树形结构的优美与强大...

  • 第13章 复杂链式结构 Complex Linked Structure

    学完前面几章,你一定会有疑问:“数据结构难道就是各种树吗?”实则不然,各种非树形结构依旧在许多不同的应用场景中占有非常重要的地位。本章我们介绍并查集,块状链表和跳跃表三种非树形的高级数据结构,通过学习,你不仅能够掌握他们的原理,实现细节和适用场景,还能掌握更多的数据结构优化的思路,让自己的思维和眼界...

  • 第14章 数据结构综合实战——数据库的设计与实现

    经过前面章节的学习,你应该已经充分掌握了多种高级数据结构的原理,特征和实现方法。现在,就让我们来通过一个《数据库设计》的项目,来对所学的数据结构进行一个综合实战,检验一下自己对数据类问题的分析和处理的能力。本章我们依旧会按照工业界的标准来进行需求分析,模块设计,数据结构实现和测试,让你真正学以致用...

  • 第15章 NOIP模拟赛(介于普及组和提高组之间的难度)

    本章采用NOIP赛制: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,最后会给出解题报告与备赛策略,提前练习,事半功倍。

  • 第16章 ICPC模拟赛(介于网络预选赛和亚洲区域赛之间的难度)

    本章采用ICPC赛制制定竞赛规则,提前模拟 比赛不慌。

  • 第17章 总结 Conclusion

    总结本课程的所有知识,回顾学习成果,对后续学习的策略和实战平台进行推荐

本课程持续更新中

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讲师

吉他熊 软件工程师

前NOI省队成员,两届NOI奖牌,三届NOIP一等奖,首届APIO银牌获得者 留美9年,先后就职于多家一线科技大厂,主攻算法方向

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