人工精选查找与排序算法分析——数据结构专题
先弄清这门课解决什么问题 日常写业务代码，多数人直接调现成函数库，很少自己手写查找和排序。但这门课针对的不是简单调包，而是后台数据量变大、接口响应卡顿时，你需要判断当前用的结构合不合适、换一种查找方式能不能把耗时降下来。资料围绕静态查找、动态查找、哈希散列这几个核心场景展开，解决的是“知道有这些算法
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先弄清这门课解决什么问题
日常写业务代码，多数人直接调现成函数库，很少自己手写查找和排序。但这门课针对的不是简单调包，而是后台数据量变大、接口响应卡顿时，你需要判断当前用的结构合不合适、换一种查找方式能不能把耗时降下来。资料围绕静态查找、动态查找、哈希散列这几个核心场景展开，解决的是“知道有这些算法，但说不清它们各自适合什么数据规模、改代码时无从下手”的问题。如果你正准备技术面试或需要重构底层逻辑，弄懂这些能让你少走弯路。
适合什么基础与建议先看哪几块
这套内容不适合完全没写过代码的新手。你需要具备基本的编程语法基础，最好能看懂简单的循环和指针操作。如果连数组操作都吃力，建议先补基础再看。对于有语法基础的人，建议直接从折半查找和顺序查找的性能对比看起，这两节能帮你快速建立“算法效率差异”的直观感受。接着去看二叉排序树的插入与删除，这是理解动态查找的门槛；最后看哈希函数的构造和冲突处理，这部分在实际工程里用得极多。平衡二叉树和 B 树那几节理论偏深，第一遍看不懂可以先跳过，等做完练习再回头啃。
学完能独立做什么以及资料怎么配合练习
学完后，你应当能针对具体的数据特征，独立选择合适的查找结构，比如判断一段静态数据该用顺序查找还是折半查找，或者面对频繁插入删除的场景该不该上二叉排序树。遇到哈希冲突时，你能自己写出开放定址或链地址的解决方案，而不是只会干瞪眼。资料配合练习的方法是：每看完一个算法的分析视频，立刻关掉教程，自己拿纸笔画一遍数据流转的过程，再尝试徒手敲出核心逻辑。不要照着视频抄代码，重点是先把查找和删除的步骤在脑子里跑通，再去核对写法上的细节。代码跑通只是第一步，能讲清楚为什么这么设计，才算真正掌握。
重点讲解不同的查找和排序算法以及算法分析
课程目录
* 01 查找算法及其分析/
* 01 课程介绍
* 02 查找的概念
* 03 查找算法的代码基础
* 04 静态查找介绍
* 05 顺序查找过程与算法实现
* 06 顺序查找算法改进以及性能分析
* 07 折半查找过程
* 08 折半查找算法描述以及分析
* 09 分块查找过程
* 10 静态查找总结
* 11 动态查找介绍
* 12 二叉排序树的定义与查找过程
* 13 BST树查找算法与分析
* 14 BST树的插入
* 15 BST树的删除
* 16 平衡二叉树（AVL）
* 17 索引查找
* 18 B-树的定义
* 19 B-树的查找和B+树
* 20 动态查找总结
* 21 哈希（散列）查找介绍
* 22 哈希函数的构造（1）
* 23 哈希函数的构造（2）
* 24 冲突处理的方法—开放定址法
* 25 冲突处理的方法—链地址法
* 26 哈希（散列）查找性能分析
* 27 本章总结
* 02 排序算法及其分析/
* 01 排序章节介绍
* 02 排序的概念以及存储结构定义
* 03 直接插入排序思想
* 04 直接插入排序代码以及性能分析
* 05 折半插入排序
* 06 希尔排序
* 07 快速排序
* 08 简单选择排序
* 09 堆排序
* 10 筛选操作
* 11 建堆的过程
* 12 归并排序
* 13 基数排序
* 14 链式基数排序
* 15 各种排序方式比较
* 16 本章总结
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