資料結構與演算法？看這篇就夠了！！！

程式 = 資料結構 + 演算法 

            ——圖靈獎得主，電腦科學家N.Wirth(沃斯)

作為程式設計師，我們做機器學習也好，做Python開發也好，Java開發也好。

有一種對所有程式設計師無一例外的剛需 —— 演算法與資料結構

日常增刪改查 + 貼上複製 + 搜尋引擎可以實現很多東西。

同樣，這樣也是沒有任何競爭力的。

我們只可以貼上複製相似度極高的功能，稍複雜的邏輯沒有任何辦法。

語言有很多，開發框架更是日新月異3個月不學就落後。

我們可以學習很多語言，很多框架，但招聘不會考你用5種語言10種框架實現同一個功能。

真正讓程式設計師有區分度，企業招聘萬年不變的重點 —— 演算法與資料結構

但無論半路出家還是科班出身，除學生時代搞演算法競賽的同學外真正用心學習過演算法與資料結構太少太少

對於後期想要學習演算法與資料結構卻不得不面對以下問題：

• 沒有自己的知識框架，無法關聯知識點，學習效率低

• 有疑問而無人解答，有問題無法理解全靠猜測，一個問題卡好幾天

• 市面上資料題解質量參差不齊，正確性未可知

• ...

於是我們推出了“資料結構與演算法365天特訓營”實時視訊直播+視訊直播回放+1v1問答服務（掃描最底部二維碼聯絡助教或直接報名課程）

“資料結構與演算法365天特訓營”由《趣學演算法》作者陳小玉主講，與美國哈佛大學大資料分析方向雲博士後共同設計。合計365天的超系統資料結構與演算法課程。

從零開始，踏踏實實一年搞定資料結構與演算法。

課程提供什麼服務？

大牛講師授課：《趣學演算法》作者陳小玉授課；

365天的系統學習週期：直播學習，4年內隨時隨地回看直播，答疑係統助力；

優質的1V1答疑服務：全天24小時開放的問答系統與社群交流服務，讓你的每一個問題都能夠得到解答，課程資料隨時下載。

頒發培訓結業證照：通過階段測試和畢業測試，頒發資料結構與演算法培訓結業證照。

刷題 + 實時直播答疑服務：對於資料結構與演算法，我們需要大量的習題實戰才可以更好的吸收理解。有需要的同學同時可以選購“資料結構與演算法365天刷題特訓營”。每週學完基礎知識後帶同學們刷大量與當週內容相關的經典習題。合計約500-800道經典習題讓每一名同學都能快速鞏固消化。（此項為選購，除此之外再無其他選購內容）

怎麼學？學多久？什麼時候學？

合計365+天，每週兩次（每週三19：00-20：00，20：00-21：00）直播，365天資料結構與演算法課程（講師直播答疑，課程7*24小時問答服務，學院社群7*24小時交流，課程資料隨時下載）直播回放4年內隨時隨地回看。

* “資料結構與演算法365天刷題特訓營”上課時間為每週日19：00 - 21：00

跟誰學？

陳小玉（主講、設計、答疑）：《趣學演算法》作者，帶隊學生多次獲得ACM、藍橋杯國際賽金獎。

雲博士（設計、答疑）：美國哈佛大學大資料分析方向博士後，浙江大學電腦科學與技術專業博士，曾任華為高階軟體工程師/專案經理。發明專利多項，軟體著作權多項，國際重要期刊論文數十篇，國家及省部級專案多項，橫向專案數十項。

課程價格？有什麼優惠？

資料結構與演算法365天特訓營價格：2999元

資料結構與演算法365天刷題特訓營價格：2999元

優惠1：拼團活動只限10個名額，報一門可以領200元優惠券

優惠2：兩門聯報打八折，只限6個名額

如何報名？掃描底部二維碼

學什麼？（視訊直播+視訊直播回放+答疑課程）

第一章 - 演算法基礎 

1.1 演算法複雜度計算

1.2 神奇的兔子數列

第二章 - 線性表

2.1 連結串列

2.2 連結串列例項

第三章 - 棧與佇列

3.1 棧

3.2 佇列

第四章 - 陣列

4.1 陣列

4.2 特殊矩陣的壓縮儲存

第五章 - 字串

5.1 字串

5.2 KMP演算法

第六章 - 二叉樹 

6.1 二叉樹儲存

6.2 二叉樹遍歷

第七章 - 樹+貪心 

7.1 哈夫曼樹

7.2 哈夫曼編碼

第八章 - 圖的儲存

8.1 鄰接矩陣

8.2 鄰接表

第九章 - 圖搜尋

9.1 深度優先搜尋

9.2 廣度優先搜尋

第十章 - 圖的連通性

10.1 連通分量

10.2 Tarjan演算法

第一十一章 - 圖+貪心

11.1 最短路徑

11.2 Dijkstra、Floyd演算法

11.3 最小生成樹

11.4 Prim、Kruskal演算法

第一十二章 - 圖的應用 

12.1 拓撲排序（一）

12.2 拓撲排序（二）

12.3 關鍵路徑（一）

12.4 關鍵路徑（二）

第一十三章 - 查詢+分治 

13.1 折半查詢

13.2 雜湊表

第一十四章 - 數表查詢 

14.1 二叉搜尋樹（一）

14.2 二叉搜尋樹（二）

14.3 平衡二叉樹（一）

14.4 平衡二叉樹（二）

第一十五章 - 簡單排序 

15.1 插入排序

15.2 氣泡排序

第一十六章 - 排序+分治 

16.1 快速排序

16.2 歸併排序

第一十七章 - 樹形排序 

17.1 選擇排序

17.2 堆排序

第一十八章 - 分配排序 

18.1 桶排序

18.2 基數排序

第一十九章 - 高階資料結構 

19.1 並查集（一）

19.2 並查集（二）

19.3 優先佇列（一）

19.4 優先佇列（二）

19.5 樹狀陣列（一）

19.6 樹狀陣列（二）

19.7 線段樹（一）

19.8 線段樹（二）

19.9 倍增、ST表、RMQ（一）

19.10 倍增、ST表、RMQ（二）

19.11 LCA（一）

19.12 LCA（二）

19.13 Treap樹（一）

19.14 Treap樹（二）

19.15 樹鏈剖分（一）

19.16 樹鏈剖分（二）

19.17 字典樹（一）

19.18 字典樹（二）

19.19 字尾陣列（一）

19.20 字尾陣列（二）

19.21 分塊（一）

19.22 分塊（二）

19.23 點分治（一）

19.24 點分治（二）

19.25 邊分治（一）

19.26 邊分治（二）

19.27 AC自動機（一）

19.28 AC自動機（二）

19.29 B-樹（一）

19.30 B-樹（二）

19.31 B-樹（三）

19.32 B-樹（四）

19.33 紅黑樹（一）

19.34 紅黑樹（二）

19.35 紅黑樹（三）

19.36 紅黑樹（四）

19.37 伸展樹Splay（一）

19.38 伸展樹Splay（二）

19.39 K-D樹（一）

19.40 K-D樹（二）

19.41 動態樹（一）

19.42 動態樹（二）

19.43 左偏樹（可合併堆）（一）

19.44 左偏樹（可合併堆）（二）

19.45 SBT樹（一）

19.46 SBT樹（二）

19.47 跳錶（一）

19.48 跳錶（二）

19.49 樹套樹（一）

19.50 樹套樹（二）

19.51 可持久化資料結構（一）

19.52 可持久化資料結構（二）

第二十章 - 貪心+動態規劃 

20.1 揹包問題

20.2 01揹包問題

第二十一章 - 動態規劃 

21.1 線性DP

21.2 最長公共子序列、最長上升子序列

21.3 樹形DP

21.4 揹包類樹形DP

21.5 區間DP

21.6 矩陣連乘、石子合併

21.7 數位DP

21.8 數字遊戲

21.9 狀態壓縮DP

21.10 旅行商

21.11 插頭DP

第二十二章 - 動態規劃優化 

22.1 倍增優化

22.2 資料結構優化

22.3 單調佇列優化

22.4 斜率優化

22.5 四邊不等式優化

第二十三章 - 深度搜尋應用 

23.1 回溯法

23.2 01揹包

23.3 地圖著色

23.4 n皇后

23.5 最優加工順序

第二十四章 - 廣度搜尋應用 

24.1 01揹包

24.2 旅行商問題

第二十五章 - 啟發式搜尋

25.1 A*搜尋（一）

25.2 A*搜尋（二）

第二十六章 - 最大流

26.1 最短增廣路演算法

26.2 Dinic演算法

第二十七章 - 最大流改進演算法

27.1 標籤演算法ISPA（一）

27.2 標籤演算法ISPA（二）

第二十八章 - 二分圖最大匹配

28.1 配對方案

28.2 匈牙利演算法

第二十九章 - 最大流最小割 

29.1 最大收益

29.2 方格取數

第三十章 - 最小費用最大流

30.1 最小費用路演算法

30.2 消圈演算法

第三十一章 - 競賽/面試專題

31.1 參加競賽要注意的問題

31.2 參加面試要注意的問題

如何報名？

課程（實時直播+回放+答疑）特惠價：2999元

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