由极客时间出品的《数据结构与算法之美》由前Google工程师王争所做，在Google从事翻译系统开发，专研算法数十年，这是为工程师量身打造的数据结构与算法私教课。
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数据结构与算法之美专栏介绍
踏上了编程之路，也就意味着你选择了一种终身学习的生活方式。每一个程序员都要练就十八般武艺，而掌握数据结构与算法就像修炼了九阳神功。换句话说，掌握了数据结构与算法，你的内功修炼速度就会有质的飞跃。
无论你是从事业务开发，想要评估代码性能和资源消耗；还是从事架构设计，想要优化设计模式；或者想要快速玩转热门技术，比如人工智能、区块链，都要先搞定数据结构与算法。因为，任凭新技术如何变化，只要掌握了这些计算机科学的核心“招式”，你就可以见招拆招，始终立于“不败之地”。
那怎样才能真正掌握数据结构与算法呢？是把常用的数据结构与算法背得滚瓜烂熟吗？即便如此，面对现实世界的千变万化，你也不太可能照搬某个算法解决即将遇到的下一个问题。因此，就像学习设计模式、架构模式一样，学习数据结构与算法的关键，在于掌握其中的思想和精髓，学会解决实际问题的方法。
数据结构与算法之美作者介绍
王争，前Google工程师，从事Google翻译相关系统的开发，深入研究算法十余年。现任某金融公司核心系统资深系统架构师，负责公司核心业务的架构设计和开发。
他将采用最适合工程师的学习方式，不拘泥于某一特定编程语言，从实际开发场景出发，由浅入深教你学习数据结构与算法的方法，帮你搞懂基本概念和核心理论，深入理解算法精髓，帮你提升使用数据结构和算法思维解决问题的能力。
特别提醒：专栏内容相关代码，均随更新进度上传至GitHub，点击这里，即可查看。
数据结构与算法之美专栏模块
专栏共56期，分为4个由浅入深的模块。
入门篇
为什么要学习数据结构与算法？数据结构与算法该怎么学？学习的重点又是什么？这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径；并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念：时间复杂度和空间复杂度，为后面的学习打好基础。
基础篇
将介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景”出发，进行详细介绍；并配有清晰易懂的手绘图解，由浅入深进行讲述；还适时总结一些实用“宝典”，教你解决真实开发问题的思路和方法。
高级篇
将从概念和应用的角度，深入剖析一些稍复杂的数据结构与算法，推演海量数据下的算法问题解决过程；帮你更加深入理解算法精髓，开拓视野，训练逻辑；真正带你升级算法思维，修炼深厚的编程内功。
实战篇
将通过实战案例串讲前面讲到的数据结构和算法；并拿一些开源项目和框架，剖析它们背后的数据结构和算法；并带你用学过的内容实现一个短网址系统；深化对概念和应用的理解，灵活使用数据结构和算法。
数据结构与算法之美专栏详细目录
1）作为一名软件工程师，为什么要学习数据结构和算法？
2）如何抓住重点，系统高效地学习数据结构和算法？
3）复杂度分析（上）：如何分析算法的执行效率和资源消耗？
4）复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
5）数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？
6）链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法？
7）链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？
8）栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？
9）队列：如何实现线程池等有限资源池的请求排队功能？
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）：如何用怏排思想在〇(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怏速查找功能？
16）二分查找（下）：如何怏速定位IP对应的省份地址？
17）眺表：为什么Redis—定要用跳表实现有序集合？
18）散列表（上）：Word文档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）：为什么经常把散列表和链表放在一起使用？
21）哈希算法（上）：如何防止数据庠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）：什么样的二又树适合用数组来存储？
24）二叉树基础（下）：有了高效的散列表，为什么还用二叉树？
25）红黑树（上）：为什么工程中都喜欢用红黑树这种平衡二叉树？
26）函红黒树（下）：掌握这些技巧，你也可以轻松实现一个红黒树
27）递归树：如何借助树来轻松分析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怏速排序怏？
29）堆的应用：如何寻找TOP 10热门搜索关键词？
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（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？
33）字符串匹配（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？
34）字符串匹配（下）：如何借助BM算法理解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“双十购物时的凑单问题？
41）动态规划理论：一篇文章帯你搞憧最优子结构、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）统计问题：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常用的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Dismptor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？
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