重学数据结构与算法

内容简介

从容应对实战场景，轻松掌握刷题技巧。PS:发现拉勾的课程总是那么短小精悍哈。这里没有第5部分，请勿催更！

优秀的软件工程师，必须具备过硬的代码开发能力。而代码开发的能力，则体现在对数据结构、算法思维、代码效率优化等知识的储备上。

目前，数据结构与算法是国内一线互联网公司面试的必考的环节。很多程序员为了快速提升代码能力，会选择通过公开的题库刷题，但初学者在没有掌握套路时，常常会被那些千变万化的代码题搞得晕头转向、不明所以。

专栏解读

这门课会从方法论、基础知识、真题演练、面试技巧这四个方面，为你提供成为刷题技巧，掌握优秀工程师学习的完整路径。具体包括以下五部分内容：

第一部分：把“烂”代码优化为高效率代码的方法和路径。 代码的目标，除了完成任务，还要求把某项任务高效率地完成。

第二部分，带你补充必备的数据结构基础知识。 时间/空间复杂度的降低，要求对数据有超强的组织方式，这些能力需要你对数据结构的基础知识有极为深刻的理解，只有理解他们的优劣才能灵活选用合适的数据结构。

第三部分，这部分是你学习的重点，也就是用算法思考问题的逻辑和程序设计方法。 通过对递归、二分法、排序算法等介绍，教你一些不会改变数据的组织方式，就可以用巧妙的方法计算代码复杂度。

第四部分，侧重在 BAT 高频面试真题详解。 这一部分，带你运用前面所学来深入剖析高频真题的解题方法和思路，为你的大厂面试助力。

第五部分，面试现场， 给你求职时的切实建议。很多工程师有个共性问题，那就是明明有能力，却说不出来，表现得就像是个初学者一样。这部分，我通过补充面试经验，包括现场手写代码、问题分析、面试官注重的软素质等内容，来帮你解决这个问题。

课程目录

开篇词

开篇词 | 数据结构与算法，应该这样学！

模块一：代码效率优化方法论

01 | 复杂度：如何衡量程序运行的效率？

02 | 数据结构：将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度

模块二：数据结构基础

03 | 增删查：掌握数据处理的基本操作,以不变应万变

04 | 如何完成线性表结构下的增删查？

05 | 栈：后进先出的线性表，如何实现增删查？

06 | 队列：先进先出的线性表，如何实现增删查？

07 | 数组：如何实现基于索引的查找？

08 | 字符串：如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法？

09 | 树和二叉树：分支关系与层次结构下，如何有效实现增删查？

10 | 哈希表：如何利用好高效率查找的“利器”？

模块三：算法思维基础

11 | 递归：如何利用递归求解汉诺塔问题？

12 | 分治：如何利用分治法完成数据查找？

13 | 排序：经典排序算法原理解析与优劣对比

14 | 动态规划：如何通过最优子结构，完成复杂问题求解？

模块四：面试真题 = 实践问题的“缩影”

15 | 定位问题才能更好地解决问题：开发前的复杂度分析与技术选型

16 | 真题案例（一）：算法思维训练

17 | 真题案例（二）：数据结构训练

18 | 真题案例（三）：力扣真题训练

19 | 真题案例（四）：大厂真题实战演练

资源目录-2021年6月更新

07拉勾/021-185-重学数据结构与算法/