数据结构与算法之美
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《数据结构与算法之美》学习指导手册
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01__为什么要学习数据结构和算法?
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01-数据结构与算法之美
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02__如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
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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?
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04__复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
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05__数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
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06__链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法_
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07__链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
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08__栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
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09__队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
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10__递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
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11__排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
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12__排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
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13__线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
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14__排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
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15__二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
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16__二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
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17__跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
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18__散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
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19__散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
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20__散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
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21__哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
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22__哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
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23__二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
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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?
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25__红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
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26__红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
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27__递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
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28__堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
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29__堆的应用:如何快速获取到Top_10最热门的搜索关键词?
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30__图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
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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?
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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?
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33__字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
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34__字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
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35__Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
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36__AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
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37__贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
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38__分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
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39__回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
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40__初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
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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
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42__动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
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43__拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
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44__最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
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45__位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
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46__概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
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47__向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
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48__B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?