由極客時間出品的《資料結構與演算法之美》由前Google工程師王爭所做，在Google從事翻譯系統開發，專研演算法數十年，這是為工程師量身打造的資料結構與演算法私教課。
資料結構與演算法之美專欄介紹
踏上了程式設計之路，也就意味著你選擇了一種終身學習的生活方式。每一個程式設計師都要練就十八般武藝，而掌握資料結構與演算法就像修煉了九陽神功。換句話說，掌握了資料結構與演算法，你的內功修煉速度就會有質的飛躍。
無論你是從事業務開發，想要評估程式碼效能和資源消耗；還是從事架構設計，想要優化設計模式；或者想要快速玩轉熱門技術，比如人工智慧、區塊鏈，都要先搞定資料結構與演算法。因為，任憑新技術如何變化，只要掌握了這些電腦科學的核心“招式”，你就可以見招拆招，始終立於“不敗之地”。
那怎樣才能真正掌握資料結構與演算法呢？是把常用的資料結構與演算法背得滾瓜爛熟嗎？即便如此，面對現實世界的千變萬化，你也不太可能照搬某個演算法解決即將遇到的下一個問題。因此，就像學習設計模式、架構模式一樣，學習資料結構與演算法的關鍵，在於掌握其中的思想和精髓，學會解決實際問題的方法。
資料結構與演算法之美作者介紹
王爭，前Google工程師，從事Google翻譯相關係統的開發，深入研究演算法十餘年。現任某金融公司核心系統資深系統架構師，負責公司核心業務的架構設計和開發。
他將採用最適合工程師的學習方式，不拘泥於某一特定程式語言，從實際開發場景出發，由淺入深教你學習資料結構與演算法的方法，幫你搞懂基本概念和核心理論，深入理解演算法精髓，幫你提升使用資料結構和演算法思維解決問題的能力。
特別提醒：專欄內容相關程式碼，均隨更新進度上傳至GitHub，點選這裡，即可檢視。
資料結構與演算法之美專欄模組
專欄共56期，分為4個由淺入深的模組。
入門篇
為什麼要學習資料結構與演算法？資料結構與演算法該怎麼學？學習的重點又是什麼？這一模組將為你指明資料結構與演算法的學習路徑；並著重介紹貫穿整個專欄學習的重要概念：時間複雜度和空間複雜度，為後面的學習打好基礎。
基礎篇
將介紹最常見、最重要的資料結構與演算法。每種都從“來歷”“特點”“適合解決的問題”“實際的應用場景”出發，進行詳細介紹；並配有清晰易懂的手繪圖解，由淺入深進行講述；還適時總結一些實用“寶典”，教你解決真實開發問題的思路和方法。
高階篇
將從概念和應用的角度，深入剖析一些稍複雜的資料結構與演算法，推演海量資料下的演算法問題解決過程；幫你更加深入理解演算法精髓，開拓視野，訓練邏輯；真正帶你升級演算法思維，修煉深厚的程式設計內功。
實戰篇
將通過實戰案例串講前面講到的資料結構和演算法；並拿一些開源專案和框架，剖析它們背後的資料結構和演算法；並帶你用學過的內容實現一個短網址系統；深化對概念和應用的理解，靈活使用資料結構和演算法。
資料結構與演算法之美專欄詳細目錄
1）作為一名軟體工程師，為什麼要學習資料結構和演算法？
2）如何抓住重點，系統高效地學習資料結構和演算法？
3）複雜度分析（上）：如何分析演算法的執行效率和資源消耗？
4）複雜度分析（下）：淺析最好、最壞、平均、均攤時間複雜度
5）陣列：為什麼很多程式語言中陣列都從0開始編號？
6）連結串列（上）：如何實現LRU快取淘汰演算法？
7）連結串列（下）：如何輕鬆寫出正確的連結串列程式碼？
8）棧：如何實現瀏覽器的前進和後退功能？
9）佇列：如何實現執行緒池等有限資源池的請求排隊功能？
10）遞迴：如何用三行程式碼找到“最終推薦人”？
11）排序（上）：為什麼插入排序比氣泡排序更受歡迎？
12）排序（下）：如何用怏排思想在〇(n)內查詢第K大元素？
13）線性排序：如何根據年齡給100萬使用者資料排序？
14）排序優化：如何實現一個通用的、高效能的排序函式？
15）二分查詢（上）：如何用最省記憶體的方式實現怏速查詢功能？
16）二分查詢（下）：如何怏速定位IP對應的省份地址？
17）眺表：為什麼Redis—定要用跳錶實現有序集合？
18）雜湊表（上）：Word文件的單詞拼寫檢查功能是如何實現的？
19）雜湊表（中）：如何打造一個工業級水平的雜湊表？
20）雜湊表（下）：為什麼經常把雜湊表和連結串列放在一起使用？
21）雜湊演算法（上）：如何防止資料庠中的使用者資訊被脫庫？
22）雜湊演算法（下）：雜湊演算法在分散式系統中有哪些應用？
23）二叉樹基礎（上）：什麼樣的二又樹適合用陣列來儲存？
24）二叉樹基礎（下）：有了高效的雜湊表，為什麼還用二叉樹？
25）紅黑樹（上）：為什麼工程中都喜歡用紅黑樹這種平衡二叉樹？
26）函紅黒樹（下）：掌握這些技巧，你也可以輕鬆實現一個紅黒樹
27）遞迴樹：如何藉助樹來輕鬆分析遞迴演算法的時間複雜度？
28）堆和堆排序：為什麼說堆排序沒有怏速排序怏？
29）堆的應用：如何尋找TOP 10熱門搜尋關鍵詞？
30）圖的表示：如何儲存微博、微信等社交網路中的好友關係？
31）深度和廣度優先搜尋：如何找出社交網路中的三度好友關係？
32）字串匹配（上）：如何藉助雜湊演算法實現高效字串匹配？
33）字串匹配（中）：如何實現文字編輯器中的查詢功能？
34）字串匹配（下）：如何藉助BM演算法理解KMP演算法？
35）Trie樹：如何實現搜尋引擎的搜尋關鍵詞提示功能？
36）AC自動機：如何用多模式串匹配實現敏感詞過濾功能？
37）貪心演算法：如何用貪心演算法實現Huffman壓縮編碼？
38）分治演算法：談一談大規模計算框架MapReduce中的分治思想
39）回溯演算法：從電影《蝴蝶效應》中學習回溯演算法的核心思想
40）初識動態規劃：如何巧妙解決“雙十購物時的湊單問題？
41）動態規劃理論：一篇文章帯你搞憧最優子結構、無後效性和重複子問題
42）動態規劃實戰：如何實現搜尋引擎中的拼寫糾錯功能？
43）拓撲排序：如何確定程式碼原始檔的編譯依賴關係？
44）最短路徑：地圖軟體是如何計算出最優出行路徑的？
45）點陣圖：如何實現網頁爬蟲中的URL去重功能？
46）統計問題：如何利用樸素貝葉斯演算法過濾垃圾簡訊？
47）向量空間：如何實現一個簡單的音樂推薦系統？
48）B+樹：MySQL資料庫索引是如何實現的？
49）搜尋：如何用A*搜尋演算法實現遊戲中的尋路功能？
50）索引：如何在海量資料中快速查詢某個資料？
51）並行演算法：如何利用並行處理提高演算法的執行效率？
52）演算法實戰（一）：剖析Redis常用的資料型別對應的資料結構
53）演算法實戰（二）：剖析搜尋引擎背後的經典資料結構和演算法
54）演算法實戰（三）：剖析高效能佇列Dismptor背後的資料結構和演算法
55）演算法實戰（四）：剖析微服務介面鑑許可權流背後的資料結構和演算法
56）演算法實戰（五）：如何用學過的資料結構和演算法實現一個短網址系統？
訂閱須知：
本專欄適合有資料結構基礎的IT從業者和大學生
專欄出品方：極客時間。訂閱後可在極客時間APP、極客時間小程式學習。
學習形式為圖文 + 音訊，共計 56 期，定價99元。
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