人工精选算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包
如果你正在准备 C++ 岗的笔试面试，或者公司内部有技术评级要过算法这一关，这个资料包是那种“可以拿来就用”的复习材料。它不讲开发环境怎么配、不教 C++ 语法入门，默认你已经能写基本的 C++ 代码，问题出在“题做不出来”或“写得不规范”上。如果你的情况正好相反，连指针和引用都还没理清，那先补语言
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如果你正在准备 C++ 岗的笔试面试，或者公司内部有技术评级要过算法这一关，这个资料包是那种“可以拿来就用”的复习材料。它不讲开发环境怎么配、不教 C++ 语法入门，默认你已经能写基本的 C++ 代码，问题出在“题做不出来”或“写得不规范”上。如果你的情况正好相反，连指针和引用都还没理清，那先补语言基础，这个包对你偏难。
它解决的是哪个具体场景
面试和评级里的算法环节，考的不是你会不会背快排，而是在有限时间里把思路讲清楚、把边界处理对、把复杂度说准。这个资料包围绕的就是这个场景，内容集中在几类高频考点：数组与字符串处理、链表操作、栈与队列的应用、二叉树遍历与递归、哈希表的使用、排序与二分、动态规划入门题。它不会带你从零推导红黑树，也不会讲竞赛级别的图论难题，取舍上更贴近平常一轮技术面或内部评级笔试的实际难度。
另一个明显偏向是 C++ 本身。同一道题，用 C++ 写就要考虑 vector 和 list 的取舍、指针与引用的传参方式、STL 容器的接口细节，这些恰恰是面试官会追着问的地方。资料里对这部分有专门的示例，不是拿伪代码糊弄过去。
学完能独立做什么
按资料走完一遍，实际能达到的状态是：拿到一道中等难度的题，能先判断它属于哪类结构、该用哪种思路，然后动手写出可编译、可过样例的代码；写完能自己说出时间空间复杂度，并解释为什么不用另一种做法。再具体一点，链表反转、二叉树层序遍历、两数之和这类题应该能做到不查资料直接写出来；动态规划部分能独立完成背包和最长子序列一类的经典变形。
这也意味着它不承诺“刷完就能进大厂”。算法面试还涉及临场表达、项目追问、系统设计，这个包只负责把算法这一块的底子补上，其余环节得靠你自己另外准备。
资料结构和使用顺序
整体是按知识模块推进的，前半段打基础，后半段进入综合练习。比较务实的用法是这样：
- 先快速过一遍数据结构的操作部分，重点看 C++ 里的实现细节，不要停在“我知道链表是什么”的层面；
- 每个模块配的练习自己先写，写不出来再看参考解法，看完隔一天再默写一遍；
- 综合练习部分不要一次性刷完，按题型分批，每批结束后把错题和卡住的思路记下来；
- 面试前一周只看自己整理的小结和错题，不要再开新题。
资料里有章节笔记，作用就是在你隔了一段时间回来复习时，能快速回忆起这类题的切入点，而不是从头再看一遍讲解。
什么基础适合用，什么情况先别买
适合的人：学过 C++ 基本语法，能独立写出一个包含类定义和 STL 使用的完整小程序；准备秋招、社招算法环节，或公司技术评级笔试；之前零散刷过题但不成体系，想按模块补一遍。不太适合的人：完全没接触过 C++，或者指望靠这个包转行做算法工程师——后者需要的是数学、机器学习方向的系统训练，不是一份面试复习包能覆盖的。
如果你属于适合的那一类，这个包的价值在于帮你把散落的知识点收拢成一条线，用最少的资料完成考前这一轮复习，而不是陪你从零开始学算法。
任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了
课程推荐
《算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包》任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了【技能收获】学完可掌握：算法、数据结构、面试、评级、复习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（67 节）
课程目录
* 1-1 我们究竟为什么要学习算法.mp4
* 1-2 课程介绍.mp4
* 2-1 选择排序法 - Selection Sort.mp4
* 2-2 使用模板（泛型）编写算法.mp4
* 2-3 随机生成算法测试用例.mp4
* 2-4 测试算法的性能.mp4
* 2-5 插入排序法 - Insertion Sort.mp4
* 2-6 插入排序法的改进.mp4
* 2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考.mp4
* 3-1 归并排序法 - Merge Sort.mp4
* 3-2 归并排序法的实现.mp4
* 3-3 归并排序法的优化.mp4
* 3-4 自底向上的归并排序算法.mp4
* 3-5 快速排序法 - Quick Sort.mp4
* 3-6 随机化快速排序法.mp4
* 3-7 双路快速排序法.mp4
* 3-8 三路快速排序法.mp4
* 3-9 归并排序和快速排序的衍生问题.mp4
* 4-1 为什么使用堆？.mp4
* 4-2 堆的基本存储.mp4
* 4-3 Shift Up.mp4
* 4-4 Shift Down.mp4
* 4-5 基础堆排序和Heapify.mp4
* 4-6 优化的堆排序（Heap Sort）.mp4
* 4-8 索引堆(Index Heap).mp4
* 4-9 索引堆的优化.mp4
* 4-10 和堆相关的其他问题.mp4
* 4-11 排序算法总结.mp4
* 5-1 二分查找法（Binary Search）.mp4
* 5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）.mp4
* 5-3 二分搜索树的节点插入.mp4
* 5-4 二分搜索树的查找.mp4
* 5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）.mp4
* 5-6 层序遍历（广度优先遍历）.mp4
* 5-7 删除最大值，最小值.mp4
* 5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）.mp4
* 5-9 二分搜索树的顺序性.mp4
* 5-10 二分搜索树的局限性.mp4
* 5-11 树形问题和更多树.mp4
* 6-1 并查集基础（Union Find）.mp4
* 6-2 Quick Find.mp4
* 6-3 Quick Union.mp4
* 6-4 基于size的优化.mp4
* 6-5 基于rank的优化.mp4
* 6-6 路径压缩 (Path Compression).mp4
* 7-1 图论基础.mp4
* 7-2 图的表示.mp4
* 7-3 相邻结点迭代器.mp4
* 7-4 图的算法框架.mp4
* 7-5 深度优先遍历和联通分量.mp4
* 7-6 寻路.mp4
* 7-7 广度优先遍历和最短路径.mp4
* 7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用.mp4
* 8-1 有权图.mp4
* 8-2 最小生成树问题和切分定理.mp4
* 8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）.mp4
* 8-4 Prim算法的优化.mp4
* 8-5 优化后的Prim算法的实现.mp4
* 8-6 Krusk算法.mp4
* 8-7 最小生成树算法的思考.mp4
* 9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）.mp4
* 9-2 Dijkstra算法的思想.mp4
* 9-3 实现Dijkstra算法.mp4
* 9-4 负权边和Bellman-Ford算法.mp4
* 9-5 实现Bellman-Ford算法.mp4
* 9-7 更多和最短路径相关的思考.mp4
* 10-1 总结，算法思想，大家加油.mp4
配套笔记（3 份 PDF）
* 1-3 在学习算法和数据结构的具体知识前，你可能想读一读这两篇文章_慕课网.pdf
* 4-7 【勘误】关于从0开始索引的堆最后一个非叶子结点索引值的计算_慕课网.pdf
* 9-6 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现_慕课网.pdf
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