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。

　　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

　　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

　　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

　　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BFSDFS/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

　　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

　　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

　　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

　　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查看完整目录-->

　　每个慕课网课程，都是一个专业的技术社区个性化增值服务，学习有保障更高效答疑专区+技术社区连百度谷歌都搜不到的问题，在这里讲

　　务的镜像、项目源代码。独家“动态”教辅材料丰富的专属教辅资料上传更新，通过课程

　　各种教材，保障你的学习效果。实用图文资料课程配置了相应的图文电子文档，与视