小册描述
目录
- 01 | 为什么要学习数据结构和算法?
- 02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
- 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?
- 04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
- 05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
- 06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
- 07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
- 08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
- 09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
- 10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
- 11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
- 12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
- 13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
- 14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
- 15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
- 16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
- 17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
- 18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
- 19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
- 20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
- 21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
- 22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
- 23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
- 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?
- 25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
- 26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
- 27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
- 28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
- 29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
- 30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
- 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?
- 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?
- 33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
- 34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
- 35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
- 36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
- 37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
- 38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
- 39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
- 40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
- 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
- 42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
- 43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
- 44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
- 45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
- 46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
- 47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
- 48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
- 49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
- 50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
- 51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
- 52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
- 53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
- 54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
- 55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
- 56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?