人工精选王道 数据结构强化班 视频教程
数据结构强化班：专为软考与底层逻辑构建的实战推演 为什么你需要专门攻克这门课？ 在当前的就业市场与职业资格考试中，数据结构早已不是那种“学完就能忘”的皮毛知识，而是决定你技术深度的基石。对于准备软考（计算机技术与软件专业技术资格考试）的考生而言，数据结构往往是复习周期中最折磨人、也是最容易拿分的关键
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数据结构强化班：专为软考与底层逻辑构建的实战推演
为什么你需要专门攻克这门课？
在当前的就业市场与职业资格考试中，数据结构早已不是那种“学完就能忘”的皮毛知识，而是决定你技术深度的基石。对于准备软考（计算机技术与软件专业技术资格考试）的考生而言，数据结构往往是复习周期中最折磨人、也是最容易拿分的关键板块。市面上充斥着大量泛泛而谈的科普类视频，它们往往只讲概念定义，却很少深入代码实现与内存管理细节，导致学员看完觉得“懂了”，一做题就“挂了”。这门《王道 数据结构强化班》视频课程，正是为了填补这一巨大的认知与实战鸿沟而存在。它不满足于让你背诵“数组是连续存储”这种结论，而是强制你理解从逻辑结构到物理存储的映射过程，以及算法在内存中具体的执行轨迹。
这门课解决的核心问题，是“懂了原理却写不出代码”以及“遇到综合题无从下手”的痛点。很多学习者自学时，面对链表、树、图、排序这些经典结构，能说出它们的时间复杂度和空间复杂度，但一旦要求手写一个带有特定优化逻辑的算法，或者处理边界情况，往往漏洞百出。课程通过高密度的代码演示与动态图解，将抽象的数据结构具象化。比如，在讲解线性表时，它不仅展示代码，更会剖析在扩容、插入、删除操作时，内存指针是如何跳转的，数组与链表在缓存命中率上的差异是什么。这种深度的剖析，直接对应了软考中级甚至高级科目中对“设计一个数据结构”或“分析算法效率”的考核要求，也满足了职场中解决复杂业务逻辑时对底层逻辑清晰度的需求。
零基础与进阶者如何匹配这门课？
虽然课程名为“强化班”，但其内容编排具有极强的包容性，能够覆盖从入门到精通的不同阶段，但不同基础的学习者需要有不同的切入策略。如果你是完全的编程零基础，或者 C/C++ 基础薄弱，直接硬啃这门课可能会在语法层面卡壳，因为数据结构的学习高度依赖对指针、内存分配、递归等底层语法的熟练度。建议这类同学先花两周时间，系统过一遍 C 语言或 C++ 的指针与内存管理章节，确保能看懂代码中的内存图解，再进入数据结构的学习。因为数据结构的魅力在于“指针的艺术”，看不懂指针的传递与地址变化，后续学习树和图将寸步难行。
对于已经具备一定编程基础（如熟悉 C/C++/Java），并打算冲刺软考或夯实算法内功的学员，这门课则是极佳的强化利器。特别是那些在复习中感到“题感”不对、总是掉坑里的考生，这门课能帮你重塑解题思维。课程不仅仅停留在代码实现，更会花费大量篇幅对比不同实现方案的时间复杂度与空间复杂度，分析在何种数据规模下选择何种结构最优。例如，在讲解排序算法时，课程会详细对比快排、归并排序在最好、最坏、平均情况下的表现，以及它们对数据有序性的敏感度。这种对比思维，正是软考案例分析题和下午题（设计题）的得分关键。学完后，你不仅能写出正确的代码，更能一眼看出面试官出题的意图，知道如何从海量数据中快速定位核心逻辑。
学习路径与核心章节拆解建议
面对庞大的视频资源，切忌从头到尾按顺序线性观看，那样极易在中间某个难点（如哈夫曼编码或最短路径算法）上产生挫败感，导致弃课。建议的学习路径应遵循“线性结构—非线性结构—查找与排序—综合应用”的逻辑链条。首先必须扎实掌握线性表（数组、链表、栈、队列）及其对应的经典应用，如循环队列的判别、链表的逆置等。这部分是后续所有非线性结构的基石，如果这部分代码写不利索，后续学树和图会非常痛苦。在确认线性结构代码能熟练手写后，再进入树和图的章节。树的部分是重灾区，尤其是二叉树的遍历（先序、中序、后序）以及树与森林的转换，这部分内容在软考中常作为大题出现，需要反复推演。
学完基础结构后，必须重点攻克查找与排序章节，这是算法优化的核心。课程中关于二分查找的变体、哈希表的冲突处理、以及各种排序算法的稳定性与原地排序特性，是区分普通程序员与高级工程师的分水岭。对于软考考生，要特别关注课程中关于“外部排序”和“并外部排序”的讲解，这部分内容在软考中属于高频考点，但很多浅层课程会一笔带过，而本课程对此有非常细致的代码模拟与场景分析。此外，课程后半段关于图论的应用，如最小生成树（Prim 与 Kruskal 算法）、最短路径（Dijkstra 与 Floyd 算法）的实现与对比，是解决复杂网络问题、路径规划问题的核心。建议在学习每个章节时，暂停视频，先在纸上推导一遍执行过程，再对照代码验证，最后动手敲一遍代码。这种“推演—对照—复现”的闭环学习法，是掌握这门课精髓的关键。
学完能独立解决什么类型的工作场景？
系统修完这门强化班后，你将具备独立解决中等复杂度算法问题以及应对软考案例分析的能力。在职场中，这意味着你可以独立设计并实现高效的数据存储与检索模块。例如，在设计一个即时通讯系统的消息队列时，你需要根据消息的时效性决定使用优先级队列还是环形缓冲队列；在设计一个浏览器的前进后退功能时，你需要熟练运用栈的特性；在设计一个内存池管理器时，你需要深刻理解内存块的分配与回收机制，避免内存碎片化。这些场景在大型互联网公司的面试与日常开发中都非常常见。掌握这些数据结构的底层逻辑，能让你在面对海量数据处理、缓存设计、路由选择等问题时，迅速构建出最优的解决方案，而不是盲目堆砌代码。
在软考备考场景下，学完这门课意味着你能够独立应对“数据结构与算法”科目的主观题。这些题目通常不会直接考定义，而是给出一个具体的业务场景，要求考生设计数据结构来存储数据，并编写代码实现特定的操作（如插入、删除、查找、遍历），同时分析算法的时间与空间复杂度，甚至给出优化建议。例如，题目可能要求设计一个词频统计系统，你需要根据数据量大小独立决定是使用哈希表还是 Trie 树（前缀树），并写出对应的插入与查询代码。课程中大量的实战案例演练，能帮你建立起这种“场景—结构—代码—复杂度”的分析框架，让你在考试中能够条理清晰地写出解题步骤与核心代码，大大提升通过率。
资料包配合与自主练习策略
这份资料包中的视频资源虽然详尽，但单纯观看是被动输入，必须配合资料包中的代码示例与习题进行主动输出才能产生实质效果。资料包中通常包含对应的源代码文件（如 .c, .cpp, .java 文件）和相关的演示图片（如二叉树结构图、排序过程动图）。在学习每个视频章节时，不要只看，必须立即打开对应的源代码文件，一行一行地阅读，理解每一行代码在视频讲解的哪个时间点被写出，其作用是什么。特别是对于指针操作、动态内存分配等关键部分，要在代码中打上注释，标注出当前指针指向的节点在内存中的状态，将视频中的动态演示与静态代码对应起来，这样能极大地加深理解。
更重要的是，利用资料包中可能包含的练习题或历年真题进行针对性演练。在看完一个章节（如“二叉树”）后，立刻暂停视频，尝试独立手写该章节涉及的所有经典算法（如层序遍历、中序遍历、求最大深度等），不要看代码，完全靠记忆与理解。写完后，再对照资料包中的标准代码，检查自己的代码在指针移动、边界条件处理上与标准代码的差异，分析差异产生的原因。对于软考特有的题型，可以尝试还原题目中的场景，独立设计数据结构并编写代码，限时完成。如果发现无法独立完成，再重新回看视频中的对应部分，寻找思路的断点。此外，对于资料包中提供的复杂度分析表，不要死记硬背，要通过自己编写不同规模的数据进行测试，观察运行时间的变化，从而直观地理解时间复杂度的增长趋势。只有经过这种高强度的代码复现与变体练习，这门课的知识才能从“视频里的内容”真正转化为“你脑子里的能力”。
目录：/王道 强化班 数据结构 [7.3G]
视频目录（340 节）
王道 数据结构强化班 视频教程
课程目录
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价03.mp4 [4.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念01.mp4 [11.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念03.mp4 [4.8M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念04.mp4 [3.7M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念05.mp4 [24.7M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念06.mp4 [5.1M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念07.mp4 [9.8M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念08.mp4 [8.5M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念09.mp4 [14.8M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价01.mp4 [7.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价02.mp4 [5M]
* ┃ ┃ ┣━━1.1数据结构的基本概念02.mp4 [10.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价04.mp4 [12.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价05.mp4 [14.1M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价06.mp4 [13.4M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价07.mp4 [15.3M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价08.mp4 [12.2M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价09.mp4 [5.2M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价10.mp4 [20.5M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价11.mp4 [9.4M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价12.mp4 [6.6M]
* ┃ ┃ ┣━━1.2算法和算法评价13.mp4 [22.7M]
* ┃ ┃ ┗━━1.2算法和算法评价14.mp4 [26.8M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示06.mp4 [3.9M]
* ┃ ┃ ┣━━2.1 线性表的定义和基本操作01.mp4 [4M]
* ┃ ┃ ┣━━2.1 线性表的定义和基本操作03.mp4 [2.6M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示01.mp4 [14.2M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示02.mp4 [5.7M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示03.mp4 [5.8M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示04.mp4 [8.6M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示05.mp4 [2M]
* ┃ ┃ ┣━━2.1 线性表的定义和基本操作02.mp4 [4M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示07.mp4 [27.6M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示08.mp4 [25.3M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示09.mp4 [24.8M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示10.mp4 [27.6M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示11.mp4 [42.7M]
* ┃ ┃ ┣━━2.2 线性表的顺序表示12.mp4 [95.9M]
* ┃ ┃ ┗━━2.2 线性表的顺序表示13.mp4 [29.1M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列05.mp4 [4.9M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈01.mp4 [5.3M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈03.mp4 [8.1M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈04.mp4 [14.6M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈05.mp4 [4.5M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈06.mp4 [5.8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈07.mp4 [5.1M]
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* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈22.mp4 [39.8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈23.mp4 [28.8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈24.mp4 [37.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列01.mp4 [5.4M]
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* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列03.mp4 [4.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列04.mp4 [7.7M]
* ┃ ┃ ┣━━3.1 栈02.mp4 [3.3M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列06.mp4 [8.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列07.mp4 [8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列08.mp4 [14.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列09.mp4 [4.8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列10.mp4 [5.7M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列11.mp4 [5.2M]
* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列12.mp4 [4.7M]
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* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列14.mp4 [13.3M]
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* ┃ ┃ ┣━━3.2 队列17.mp4 [37.8M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用01.mp4 [1.5M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用02.mp4 [5.3M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用03.mp4 [6.1M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用04.mp4 [3.9M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用05.mp4 [7.5M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用06.mp4 [52.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用07.mp4 [28.4M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用08.mp4 [9.5M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用09.mp4 [15.7M]
* ┃ ┃ ┣━━3.3 栈和队列的应用10.mp4 [45.6M]
* ┃ ┃ ┣━━3.4 特殊矩阵的压缩存储01.mp4 [10.2M]
* ┃ ┃ ┣━━3.4 特殊矩阵的压缩存储02.mp4 [17.2M]
* ┃ ┃ ┣━━3.4 特殊矩阵的压缩存储03.mp4 [12.2M]
* ┃ ┃ ┣━━3.4 特殊矩阵的压缩存储04.mp4 [7M]
* ┃ ┃ ┣━━3.4 特殊矩阵的压缩存储05.mp4 [8.9M]
* ┃ ┃ ┗━━队列.mp4 [5.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树27.mp4 [8.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.1 树的基本概念01.mp4 [9.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.1 树的基本概念03.mp4 [8.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.1 树的基本概念04.mp4 [9.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.1 树的基本概念05.mp4 [13.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念01.mp4 [13.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念02.mp4 [13.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念03.mp4 [3.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念04.mp4 [5.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念05.mp4 [10.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念06.mp4 [5.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念07.mp4 [13.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念08.mp4 [13.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念09.mp4 [5.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念10.mp4 [12.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念11.mp4 [6.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念12.mp4 [11M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念13.mp4 [21M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念14.mp4 [33.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.2 二叉树的概念15.mp4 [16.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树01.mp4 [4.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树02.mp4 [5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树03.mp4 [2.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树04.mp4 [11.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树05.mp4 [14.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树06.mp4 [13.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树07.mp4 [3.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树08.mp4 [11.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树09.mp4 [4.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树10.mp4 [5.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树11.mp4 [2M]
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* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树13.mp4 [6.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树14.mp4 [6.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树15.mp4 [9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树16.mp4 [9.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树17.mp4 [4.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树18.mp4 [4.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树19.mp4 [20.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树20.mp4 [7.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树21.mp4 [88.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树22.mp4 [18.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树23.mp4 [42.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树24.mp4 [47.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树25.mp4 [17.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树26.mp4 [13.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.1 树的基本概念02.mp4 [8.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树28.mp4 [18.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树29.mp4 [31.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树30.mp4 [19.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树31.mp4 [16.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树32.mp4 [16.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.3 二叉树的遍历和线索二叉树33.mp4 [24.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林01.mp4 [14.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林02.mp4 [7.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林03.mp4 [12.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林04.mp4 [6.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林05.mp4 [8.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林06.mp4 [3.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林07.mp4 [5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林08.mp4 [18.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林09.mp4 [17.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林10.mp4 [30.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.4 树、森林11.mp4 [15.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用01.mp4 [5.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用02.mp4 [8.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用03.mp4 [4.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用04.mp4 [4.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用05.mp4 [15.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用06.mp4 [11.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用07.mp4 [16.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用08.mp4 [8.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用09.mp4 [6.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用10.mp4 [6.4M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用11.mp4 [3.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用12.mp4 [9.2M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用13.mp4 [5.9M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用14.mp4 [6.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用15.mp4 [6.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用16.mp4 [8.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用17.mp4 [9.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用18.mp4 [14.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用19.mp4 [27.3M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用20.mp4 [8.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用21.mp4 [17.8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用22.mp4 [10.1M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用23.mp4 [8M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用24.mp4 [26.7M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用25.mp4 [11.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用26.mp4 [22.6M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用27.mp4 [4.5M]
* ┃ ┃ ┣━━4.5 树与二叉树的应用28.mp4 [6.6M]
* ┃ ┃ ┗━━4.5 树与二叉树的应用29.mp4 [14.2M]
* ┃ ┃ ┣━━5.3 图的遍历05【 】.mp4 [10.2M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念01【 】.mp4 [7.6M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念03【 】.mp4 [19.8M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念04【 】.mp4 [4.8M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念05【 】.mp4 [10.7M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念06【 】.mp4 [5M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念07【 】.mp4 [6.3M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念08【 】.mp4 [5.5M]
* ┃ ┃ ┣━━5.1 图的基本概念09【 】.mp4 [12.2M]
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