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分类: 算法与数据结构

发布时间: 2020-07-18 07:46:12

最近更新: 2024-04-30 11:12:42

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课程介绍

算法与数据结构完整版视频教程,由优库it资源网整理发布。面向基础,从0开始,只需掌握Java基础,深入浅出,讲得能直接在实际工作应用,大量的算法实践、对比、优化,给你是思想与实用并重的算法能力,带你成为算法与数据结构“小牛”。

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资源目录

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├──  01 阶段一:算法与数据结构基础/
│   ├──  1-线性查找法/
│   │   ├──  第1章  欢迎大家来到算法与数据结构的世界/
│   │   │   ├── [ 31M]  1-1 欢迎大家来到算法与数据结构的世界
│   │   │   ├── [ 49M]  1-2 学习算法和数据结构到底有没有用?
│   │   │   ├── [ 16M]  1-3 更多课程学习注意事项
│   │   │   ├── [ 35M]  1-4 课程编程环境的搭建
│   │   │   └── [100K]  1-5 JDK 的国内下载链接.pdf
│   │   └──  第2章 线性查找法/
│   │       ├── [ 17M]  2-1 什么是算法
│   │       ├── [5.7M]  2-2 最简单的算法:线性查找法
│   │       ├── [ 36M]  2-3 实现线性查找法
│   │       ├── [ 32M]  2-4 使用泛型
│   │       ├── [ 35M]  2-5 使用自定义类测试我们的算法
│   │       ├── [ 18M]  2-6 循环不变量
│   │       ├── [ 27M]  2-7 简单的复杂度分析
│   │       ├── [ 31M]  2-8 常见的时间复杂度
│   │       ├── [ 40M]  2-9 测试算法性能
│   │       └── [2.8M]  2-10 本章小结
│   ├──  2-排序基础/
│   │   ├──  第1章 选择排序法/
│   │   │   ├── [ 17M]  1-1 最简单的排序算法:选择排序法
│   │   │   ├── [ 23M]  1-2 实现选择排序法
│   │   │   ├── [ 19M]  1-3 使用带约束的泛型
│   │   │   ├── [ 44M]  1-4 使用 Comparable 接口
│   │   │   ├── [ 71M]  1-5 选择排序法的复杂度分析
│   │   │   ├── [2.8M]  1-6 一个作业:换个角度实现选择排序法
│   │   │   └── [ 89K]  1-7 换个角度实现选择排序法,作业分析.pdf
│   │   └──  第2章 插入排序法/
│   │       ├── [ 16M]  2-1 插入排序法
│   │       ├── [ 40M]  2-2 实现插入排序法
│   │       ├── [ 39M]  2-3 插入排序法的一个小优化
│   │       ├── [ 38M]  2-4 插入排序法的特性
│   │       ├── [2.7M]  2-5 一个作业:换个角度实现插入排序法
│   │       ├── [ 94K]  2-6 换个角度实现插入排序法,作业分析.pdf
│   │       └── [4.7M]  2-7 本章小结
│   ├──  3-数据结构基础:动态数组,栈和队列/
│   │   ├──  第1章 数据结构基础:不要小瞧数组/
│   │   │   ├── [ 15M]  1-1 为什么要学习数据结构
│   │   │   ├── [ 15M]  1-2 使用 Java 中的数组
│   │   │   ├── [ 26M]  1-3 二次封装属于我们自己的数组
│   │   │   ├── [ 31M]  1-4 向数组中添加元素
│   │   │   ├── [ 29M]  1-5 数组中查询元素和修改元素
│   │   │   ├── [ 43M]  1-6 数组中的包含,搜索和删除
│   │   │   ├── [ 51M]  1-7 泛型类
│   │   │   ├── [ 34M]  1-8 动态数组
│   │   │   ├── [ 11M]  1-9 简单的复杂度分析
│   │   │   └── [ 24M]  1-10 均摊复杂度和防止复杂度的震荡
│   │   ├──  第2章 栈和队列/
│   │   │   ├── [ 13M]  2-1 栈和栈的应用:撤销操作和系统栈
│   │   │   ├── [ 36M]  2-2 栈的基本实现
│   │   │   ├── [ 37M]  2-3 栈的另一个应用:括号匹配
│   │   │   ├── [ 56M]  2-4 关于 Leetcode 的更多说明
│   │   │   ├── [ 33M]  2-5 数组队列
│   │   │   ├── [ 24M]  2-6 循环队列
│   │   │   ├── [ 49M]  2-7 循环队列的实现
│   │   │   ├── [ 32M]  2-8 数组队列和循环队列的比较
│   │   │   ├── [2.0M]  2-9 作业:换个方式实现队列?
│   │   │   ├── [105K]  2-10 作业解析:不浪费一个空间的循环队列.pdf
│   │   │   ├── [105K]  2-11 作业解析:没有 size 成员变量的循环队列.pdf
│   │   │   ├── [3.1M]  2-12 作业:双端队列
│   │   │   ├── [117K]  2-13 作业解析:实现双端队列.pdf
│   │   │   └── [972K]  2-14 Java 程序员,别用 Stack?!.pdf
│   │   └──  第3章 习题补充:栈和队列其他习题/
│   │       ├── [ 19M]  3-1 作业:用栈实现队列和用队列实现栈
│   │       ├── [202K]  3-2 作业解析:用队列实现栈.pdf
│   │       ├── [181K]  3-3 作业解析:用栈实现队列.pdf
│   │       └── [ 73K]  3-4 更多栈和队列的问题推荐.pdf
│   └──  4-动态数据结构基础:链表/
│       ├──  第1章 最基础的动态数据结构:链表/
│       │   ├── [ 21M]  1-1 什么是链表
│       │   ├── [ 42M]  1-2 在链表中添加元素
│       │   ├── [ 17M]  1-3 使用链表的虚拟头结点
│       │   ├── [ 34M]  1-4 链表的遍历,查询和修改
│       │   ├── [ 31M]  1-5 从链表中删除元素
│       │   ├── [ 30M]  1-6 使用链表实现栈
│       │   ├── [ 46M]  1-7 带有尾指针的链表:使用链表实现队列
│       │   └── [112K]  1-8 链表的性能问题.pdf
│       ├──  第2章 透过链表看递归/
│       │   ├── [ 37M]  2-1 Leetcode中和链表相关的问题
│       │   ├── [ 26M]  2-2 测试自己的Leetcode链表代码
│       │   ├── [ 32M]  2-3 递归基础与递归的宏观语意
│       │   ├── [ 31M]  2-4 链表与递归
│       │   ├── [ 33M]  2-5 递归运行的机制:递归的微观解读
│       │   ├── [ 46M]  2-6 递归算法的调试
│       │   ├── [1.9M]  2-7 作业:链表的递归实现
│       │   ├── [152K]  2-8 作业解析:链表的递归实现.pdf
│       │   ├── [ 36M]  2-9 链表添加元素递归方法的常见问题解析
│       │   ├── [ 16M]  2-10 更多和链表相关的话题
│       │   └── [114K]  2-11 斯坦福大学推荐的 18 个链表相关问题.pdf
│       └──  第3章 补充 链表相关习题/
│           ├── [ 12M]  3-1 链表最经典的问题:翻转链表
│           ├── [ 19M]  3-2 翻转链表的非递归实现
│           ├── [ 23M]  3-3 翻转链表的递归实现
│           └── [ 16M]  3-4 更多链表问题推荐
├──  02 阶段二:递归无处不在/
│   ├──  1-归并排序法/
│   │   ├──  第1章  归并排序法/
│   │   │   ├── [ 15M]  1-1 归并排序法的原理
│   │   │   ├── [ 15M]  1-2 归并过程
│   │   │   ├── [ 29M]  1-3 实现归并过程
│   │   │   ├── [ 40M]  1-4 实现归并排序法
│   │   │   ├── [ 36M]  1-5 归并排序法的微观解读
│   │   │   ├── [7.4M]  1-6 作业:在程序上调试跟踪归并排序法
│   │   │   ├── [144K]  1-7 在程序上调试跟踪归并排序法.pdf
│   │   │   └── [ 36M]  1-8 归并排序法的复杂度分析
│   │   └──  第2章 更多关于归并排序法/
│   │       ├── [ 38M]  2-1 在有序数组,让归并排序法成为 O(n) 算法
│   │       ├── [ 48M]  2-2 使用插入排序法优化归并排序法
│   │       ├── [ 57M]  2-3 归并排序法的内存操作优化
│   │       ├── [ 14M]  2-4 自底向上的归并排序
│   │       ├── [ 64M]  2-5 实现自底向上的归并排序
│   │       ├── [1.3M]  2-6 作业:使用插入排序法优化自底向上的归并排序
│   │       ├── [125K]  2-7 使用插入排序法,优化自底向上的归并排序.pdf
│   │       ├── [ 13M]  2-8 数组的逆序对数量问题
│   │       ├── [ 43M]  2-9 快速求解数组的逆序对数量
│   │       └── [8.2M]  2-10 归并排序法小结
│   ├──  2-快速排序法/
│   │   ├──  第1章 快速排序法/
│   │   │   ├── [ 15M]  1-1 快速排序法的原理
│   │   │   ├── [ 18M]  1-2 Partition
│   │   │   ├── [ 39M]  1-3 第一版快速排序法
│   │   │   ├── [4.0M]  1-4 作业:深入理解快速排序的递归过程
│   │   │   ├── [115K]  1-5 作业解析:使用插入排序法优化快速排序.pdf
│   │   │   ├── [ 28M]  1-6 第一版快速排序法的问题
│   │   │   ├── [ 31M]  1-7 为快速排序添加随机化
│   │   │   ├── [5.1M]  1-8 两个作业:深入玩转快速排序
│   │   │   ├── [112K]  1-9 作业解析:只创建一个 Random 类.pdf
│   │   │   └── [158K]  1-10 作业解析:用算法生成一个特殊的测试用例.pdf
│   │   └──  第2章 更多关于快速排序法/
│   │       ├── [ 22M]  2-1 快速排序算法还有问题
│   │       ├── [ 17M]  2-2 双路快速排序法
│   │       ├── [ 49M]  2-3 实现双路快速排序法
│   │       ├── [ 18M]  2-4 快速排序算法的复杂度分析
│   │       ├── [ 14M]  2-5 三路快速排序法
│   │       ├── [ 65M]  2-6 实现三路快速排序法
│   │       ├── [6.4M]  2-7 作业:一道面试问题,Sort Colors
│   │       ├── [109K]  2-8 Leetcode 75: Sort Colors.pdf
│   │       ├── [ 18M]  2-9 作业:Select K 问题
│   │       ├── [176K]  2-10 和 Select K 相关的三个问题.pdf
│   │       └── [8.9M]  2-11 快速排序小结
│   ├──  3-二分查找法/
│   │   ├──  第1章 二分查找法/
│   │   │   ├── [ 18M]  1-1 二分查找法
│   │   │   ├── [ 27M]  1-2 二分查找法的递归写法
│   │   │   ├── [ 37M]  1-3 二分查找法的非递归写法
│   │   │   ├── [3.0M]  1-4 作业:Select K 的非递归写法
│   │   │   ├── [130K]  1-5 非递归实现 Select K 算法.pdf
│   │   │   ├── [ 24M]  1-6 换个定义实现二分查找法
│   │   │   ├── [6.8M]  1-7 作业:换个定义实现算法
│   │   │   ├── [162K]  1-8 改变定义重写 Select K 算法.pdf
│   │   │   └── [143K]  1-9 改变定义重写归并排序算法.pdf
│   │   ├──  第2章 二分查找法的变种/
│   │   │   ├── [ 17M]  2-1 二分查找法的变种:upper
│   │   │   ├── [ 32M]  2-2 实现 upper
│   │   │   ├── [ 26M]  2-3 二分查找法的变种:ceil
│   │   │   ├── [4.0M]  2-4  作业:二分查找法的变种:lower_ceil
│   │   │   ├── [115K]  2-5 作业解析:实现 lower_ceil.pdf
│   │   │   ├── [9.9M]  2-6 二分查找法的变种:lower
│   │   │   ├── [ 55M]  2-7 实现 lower 和二分查找的大坑
│   │   │   ├── [6.5M]  2-8 作业:二分查找法的变种:lower_floor 和 upper_floor
│   │   │   ├── [134K]  2-9 作业解析:实现 lower_floor 和 upper_floor.pdf
│   │   │   ├── [ 10M]  2-10 二分查找法总结:二分查找模板
│   │   │   └── [103K]  2-11 作业解析:换个方式实现二分查找.pdf
│   │   └──  第3章 补充:二分查找相关习题/
│   │       ├── [ 14M]  3-1 Leetcode 875
│   │       ├── [ 23M]  3-2 编程实现 Leetcode 875
│   │       ├── [ 13M]  3-3 作业:Leetcode 1011
│   │       ├── [137K]  3-4 解决 Leetcode 1011.pdf
│   │       └── [ 11M]  3-5 更多二分查找相关问题
│   └──  4-二分搜索树/
│       ├──  第1章  二分搜索树/
│       │   ├── [ 12M]  1-1 为什么要研究树结构
│       │   ├── [ 29M]  1-2 二分搜索树基础
│       │   ├── [ 35M]  1-3 向二分搜索树中添加元素
│       │   ├── [ 23M]  1-4 改进添加操作:深入理解递归终止条件
│       │   ├── [3.8M]  1-5 作业:和二分搜索树的添加相关的两个问题
│       │   ├── [129K]  1-6 作业解析:和二分搜索树的添加相关的两个问题.pdf
│       │   ├── [ 12M]  1-7 二分搜索树的查询操作
│       │   ├── [ 42M]  1-8 二分搜索树的前序遍历
│       │   ├── [ 21M]  1-9 二分搜索树的中序遍历和后序遍历
│       │   ├── [ 18M]  1-10 深入理解二分搜索树的前中后序遍历
│       │   ├── [ 31M]  1-11 二分搜索树前序遍历的非递归实现
│       │   ├── [ 28M]  1-12 二分搜索树的层序遍历
│       │   ├── [ 65M]  1-13 删除二分搜索树的最大元素和最小元素
│       │   ├── [ 46M]  1-14 删除二分搜索树的任意元素
│       │   └── [ 14M]  1-15 更多二分搜索树相关话题
│       └──  第2章 集合和映射/
│           ├── [ 45M]  2-1 集合基础和基于二分搜索树的集合实现
│           ├── [ 23M]  2-2 基于链表的集合实现
│           ├── [ 32M]  2-3 集合类的复杂度分析
│           ├── [ 25M]  2-4 Leetcode中的集合问题和更多集合相关问题
│           ├── [ 17M]  2-5 映射基础
│           ├── [ 48M]  2-6 基于链表的映射实现
│           ├── [ 50M]  2-7 基于二分搜索树的映射实现
│           ├── [ 24M]  2-8 映射的复杂度分析和更多映射相关问题
│           └── [ 39M]  2-9 Leetcode上更多集合和映射的问题
├──  03 阶段三:算法与数据结构进阶/
│   ├──  1-堆,优先队列和堆排序/
│   │   ├──  第1章 最大堆,最小堆/
│   │   │   ├── [ 17M]  1-1 什么是优先队列
│   │   │   ├── [ 32M]  1-2 堆的基础表示
│   │   │   ├── [ 24M]  1-3 向堆中添加元素和Sift Up
│   │   │   ├── [ 39M]  1-4 从堆中取出元素和Sift Down
│   │   │   ├── [ 28M]  1-5 最直观的堆排序
│   │   │   ├── [ 36M]  1-6 Heapify 和 Replace
│   │   │   ├── [ 31M]  1-7 实现 Heapify
│   │   │   ├── [ 67M]  1-8 优化的堆排序
│   │   │   ├── [1.3M]  1-9 作业:最小堆
│   │   │   └── [121K]  1-10 实现最小堆.pdf
│   │   └──  第2章 优先队列/
│   │       ├── [ 15M]  2-1 基于堆的优先队列
│   │       ├── [ 32M]  2-2 Top K 问题
│   │       ├── [3.0M]  2-3 作业:使用优先队列解决 Select K 问题
│   │       ├── [165K]  2-4 使用优先队列的思想解决 Leetcode 215.pdf
│   │       ├── [ 32M]  2-5 使用 Java 中的 PriorityQueue
│   │       ├── [ 13M]  2-6 使用快排思想和优先队列解决 Top K 问题的比较
│   │       └── [ 24M]  2-7 和堆相关的更多话题和广义队列
│   ├──  2-冒泡排序,希尔排序和排序算法大总结/
│   │   ├──  第1章 冒泡排序法/
│   │   │   ├── [ 15M]  1-1 冒泡排序的基本思想
│   │   │   ├── [ 24M]  1-2 实现冒泡排序法
│   │   │   ├── [ 36M]  1-3 冒泡排序的优化
│   │   │   ├── [ 39M]  1-4 冒泡排序还能优化
│   │   │   ├── [4.3M]  1-5 作业:换个方式实现冒泡排序
│   │   │   ├── [122K]  1-6 换个方式实现冒泡排序.pdf
│   │   │   └── [4.3M]  1-7 冒泡排序的特点
│   │   ├──  第2章 希尔排序法/
│   │   │   ├── [9.4M]  2-1 插入排序法和冒泡排序法的启迪
│   │   │   ├── [ 17M]  2-2 希尔排序法的基本原理
│   │   │   ├── [ 32M]  2-3 实现希尔排序法
│   │   │   ├── [ 37M]  2-4 希尔排序法的性能
│   │   │   ├── [ 27M]  2-5 换个方式实现希尔排序法
│   │   │   ├── [ 27M]  2-6 步长序列
│   │   │   └── [ 19M]  2-7 希尔排序和超参数
│   │   └──  第3章 基于比较排序算法大总结/
│   │       ├── [ 29M]  3-1 基于比较排序算法大总结
│   │       ├── [ 12M]  3-2 什么是排序算法的稳定性
│   │       ├── [ 23M]  3-3 基础排序算法的稳定性
│   │       └── [ 24M]  3-4 高级排序算法的稳定性
│   ├──  3-线段树,Trie 和并查集/
│   │   ├──  第1章 线段树/
│   │   │   ├── [ 19M]  1-1 什么是线段树
│   │   │   ├── [ 38M]  1-2 线段树基础表示
│   │   │   ├── [ 52M]  1-3 创建线段树
│   │   │   ├── [ 44M]  1-4 线段树中的区间查询
│   │   │   ├── [ 40M]  1-5 Leetcode上线段树相关的问题
│   │   │   ├── [ 38M]  1-6 线段树中的更新操作
│   │   │   └── [ 21M]  1-7 更多线段树相关的话题
│   │   ├──  第2章 Trie~/
│   │   │   ├── [ 18M]  2-1 什么是Trie字典树
│   │   │   ├── [ 33M]  2-2 Trie字典树基础
│   │   │   ├── [ 34M]  2-3 Trie字典树的查询
│   │   │   ├── [ 18M]  2-4 Trie字典树的前缀查询
│   │   │   ├── [ 35M]  2-5 Trie字典树和简单的模式匹配
│   │   │   ├── [ 36M]  2-6 Trie字典树和字符串映射
│   │   │   ├── [ 17M]  2-7 更多和Trie字典树相关的话题
│   │   │   └── [144K]  2-8 基于哈希表或者数组的 Trie.pdf
│   │   └──  第3章  并查集/
│   │       ├── [ 16M]  3-1 什么是并查集
│   │       ├── [ 32M]  3-2 Quick Find
│   │       ├── [ 29M]  3-3 Quick Union
│   │       ├── [ 47M]  3-4 基于size的优化
│   │       ├── [ 25M]  3-5 基于rank的优化
│   │       ├── [ 28M]  3-6 路径压缩
│   │       └── [ 29M]  3-7 更多和并查集相关的话题
│   ├──  4-AVL 树和红黑树/
│   │   ├──  第1章 平衡树和AVL/
│   │   │   ├── [ 19M]  1-1 平衡树和AVL
│   │   │   ├── [ 43M]  1-2 计算节点的高度和平衡因子
│   │   │   ├── [ 40M]  1-3 检查二分搜索树性质和平衡性
│   │   │   ├── [ 38M]  1-4 旋转操作的基本原理
│   │   │   ├── [ 42M]  1-5 左旋转和右旋转的实现
│   │   │   ├── [ 54M]  1-6 LR 和 RL
│   │   │   ├── [ 90M]  1-7 从AVL树中删除元素
│   │   │   └── [ 33M]  1-8 基于AVL树的集合和映射
│   │   └──  第2章 红黑树/
│   │       ├── [ 19M]  2-1 红黑树与2-3树
│   │       ├── [ 23M]  2-2 2-3树的绝对平衡性
│   │       ├── [ 42M]  2-3 红黑树与2-3树的等价性
│   │       ├── [ 26M]  2-4 红黑树的基本性质和复杂度分析
│   │       ├── [ 33M]  2-5 保持根节点为黑色和左旋转
│   │       ├── [ 34M]  2-6 颜色翻转和右旋转
│   │       ├── [ 35M]  2-7 红黑树中添加新元素
│   │       ├── [ 42M]  2-8 红黑树的性能测试
│   │       ├── [8.8M]  2-9 更多红黑树相关的话题
│   │       ├── [130K]  2-10 对于红黑树,任何不平衡都会在三次旋转内解决?.pdf
│   │       └── [286K]  2-11 不能白板编程红黑树就是基础差?别扯了。.pdf
│   └──  5-哈希表和 SQRT 分解/
│       ├──  第1章 哈希表/
│       │   ├── [ 32M]  1-1 哈希表基础
│       │   ├── [ 33M]  1-2 哈希函数
│       │   ├── [ 56M]  1-3 Java中的hashCode方法
│       │   ├── [ 14M]  1-4 链地址法 Seperate Chaining
│       │   ├── [ 51M]  1-5 实现属于我们自己的哈希表
│       │   ├── [ 43M]  1-6 哈希表的动态空间处理与复杂度分析
│       │   ├── [ 42M]  1-7 哈希表更复杂的动态空间处理方法
│       │   └── [ 11M]  1-8 更多哈希冲突的处理方法
│       └──  第2章 SQRT 分解/
│           ├── [ 21M]  2-1 什么是 SQRT 分解
│           ├── [ 22M]  2-2 SQRT 分解的区间查询
│           ├── [ 52M]  2-3 实现 SQRT 分解的区间查询
│           ├── [ 19M]  2-4 SQRT 分解的更新操作
│           ├── [7.8M]  2-5 作业以及 SQRT 分解总结
│           ├── [128K]  2-6 使用 SQRT 分解解决区间最大值最小值问题.pdf
│           └── [156K]  2-7 封装更加通用的 SQRT 分解数据结构.pdf
├──  04 阶段四:更广阔的算法和数据结构世界/
│   ├──  1-非比较排序/
│   │   ├──  第1章  计数排序/
│   │   │   ├── [ 18M]  1-1 什么是计数排序
│   │   │   ├── [ 15M]  1-2 使用计数排序解决力扣 75 号问题
│   │   │   ├── [ 31M]  1-3 更一般的计数排序算法
│   │   │   ├── [ 18M]  1-4 实现更一般的计数排序算法
│   │   │   ├── [ 17M]  1-5 计数排序算法的重要性质:稳定性
│   │   │   └── [ 58M]  1-6 验证计数排序算法的稳定性
│   │   ├──  第2章  LSD 基数排序/
│   │   │   ├── [ 22M]  2-1 LSD 字符串排序算法
│   │   │   ├── [ 47M]  2-2 实现 LSD 字符串排序算法
│   │   │   ├── [ 79M]  2-3 LSD 字符串排序算法的性能测试
│   │   │   └── [ 14M]  2-4 更多关于 LSD 字符串排序算法的讨论
│   │   └──  第3章  MSD 基数排序和桶排序/
│   │       ├── [ 21M]  3-1 MSD 基数排序
│   │       ├── [ 59M]  3-2 MSD 基数排序的实现
│   │       ├── [ 56M]  3-3 完成 MSD 基数排序
│   │       ├── [ 40M]  3-4 MSD 基数排序的性能测试
│   │       ├── [ 21M]  3-5 从 MSD 基数排序到桶排序
│   │       ├── [ 67M]  3-6 桶排序的实现
│   │       ├── [ 45M]  3-7 一个更简单的桶排序
│   │       └── [ 35M]  3-8 桶排序的性能测试和总结
│   ├──  2-模式匹配/
│   │   ├──  第1章 字符串匹配和字符串哈希/
│   │   │   ├── [ 16M]  1-1 字符串匹配问题
│   │   │   ├── [ 27M]  1-2 实现字符串暴力匹配
│   │   │   ├── [ 73M]  1-3 字符串暴力匹配的性能并不差
│   │   │   ├── [ 30M]  1-4 哈希是一种思想——字符串哈希解决匹配问题
│   │   │   ├── [ 30M]  1-5 求解段式回文问题
│   │   │   └── [ 68M]  1-6 使用哈希思想求解段式回文
│   │   ├──  第2章 从滚动哈希到 Rabin-Karp 算法/
│   │   │   ├── [ 30M]  2-1 快乐前缀问题
│   │   │   ├── [ 78M]  2-2 使用哈希法求解快乐前缀问题
│   │   │   ├── [ 27M]  2-3 重复的 DNA 问题
│   │   │   ├── [ 14M]  2-4 滚动哈希法
│   │   │   ├── [ 35M]  2-5 使用滚动哈希求解重复 DNA 问题
│   │   │   ├── [ 30M]  2-6 从滚动哈希到 Rabin-Karp 算法
│   │   │   ├── [ 55M]  2-7 实现 Rabin-Karp 算法
│   │   │   └── [ 40M]  2-8 Rabin-Karp 算法的性能分析
│   │   └──  第3章 KMP 算法/
│   │       ├── [ 19M]  3-1 什么是 KMP 算法
│   │       ├── [ 27M]  3-2 KMP 算法的基本原理
│   │       ├── [ 12M]  3-3 KMP 算法正确性的证明
│   │       ├── [ 12M]  3-4 什么是 LPS 数组
│   │       ├── [ 28M]  3-5 LPS 数组的计算
│   │       ├── [ 34M]  3-6 实现 LPS 数组
│   │       ├── [ 64M]  3-7 KMP 算法的实现
│   │       ├── [ 45M]  3-8 KMP 算法的复杂度分析
│   │       └── [ 27M]  3-9 更多和字符串算法相关
│   └──  3-随机算法,外存算法和更多/
│       ├──  第1章 随机算法/
│       │   ├── [ 46M]  1-1 随机算法的简单分类
│       │   ├── [ 16M]  1-2 随机选择中的陷阱:模偏差
│       │   ├── [ 36M]  1-3 实现最基本的公平随机采样
│       │   ├── [ 26M]  1-4 加权采样和操作系统中的彩票调度算法
│       │   ├── [ 44M]  1-5 实现彩票调度算法
│       │   ├── [ 16M]  1-6 拒绝采样
│       │   ├── [ 46M]  1-7 使用 rand7,实现 rand10
│       │   ├── [ 24M]  1-8 洗牌算法
│       │   ├── [ 37M]  1-9 Knuth Shuffle 和多次采样
│       │   ├── [ 31M]  1-10 数据流中采样:蓄水池抽样
│       │   ├── [ 33M]  1-11 实现蓄水池抽样
│       │   └── [9.1M]  1-12 随机采样算法小节
│       └──  第2章 外存算法与外排序/
│           ├── [ 27M]  2-1 传统算法的局限性
│           ├── [ 15M]  2-2 广义理解外存
│           ├── [ 40M]  2-3 外存模型
│           ├── [ 15M]  2-4 从简单的例子开始:外存寻找最小值
│           ├── [ 18M]  2-5 外存二分搜索
│           ├── [ 16M]  2-6 外存排序基础
│           ├── [ 41M]  2-7 外存合并两个有序数组
│           ├── [ 27M]  2-8 从外存算法看:为什么内存越大,计算机性能越好
│           ├── [ 20M]  2-9 外存排序的重要优化
│           ├── [ 49M]  2-10 外存合并 k 个有序数组
│           └── [ 22M]  2-11 k 分数据是一种算法思想
└──  资料代码/