先问自己:为了面试突击还是为了解决实际问题?

这门课的核心价值在于帮你打通“数据结构”与“算法”之间的认知壁垒,而非单纯灌输代码模板。很多职场人学算法容易陷入“背公式”的误区,导致面试时连变种的链表题都接不住。王争老师的这套内容,从底层逻辑出发,专门解决“为什么这么设计”以及“实际场景怎么用”的问题。如果你只为了应付笔试,市面上充斥着大量刷题班的模板课可能更快,但这门课能赋予你底层思维,让你在面对复杂的工程问题时,能独立分析出最优解,而不是盲目套用现成函数。

适合零基础入门,建议按此顺序攻克核心难点

课程对基础要求不高,无需深厚的计算机背景即可开启,但数学逻辑需跟上。建议优先精听前两部分的“开篇词”与“入门篇”,尤其是关于“复杂度分析”的两讲,这是判断代码好坏的标尺,必须吃透。进入“基础篇”后,不要按部就班地听完所有章节,应重点攻克“链表”、“树”、“排序”和“散列表”四大模块。例如,通过“如何实现浏览器前进后退”理解栈,通过“查找推荐人”理解递归,这些场景化讲解能极大降低理解门槛。若时间紧迫,可跳过部分偏理论推导的章节,直接针对简历高频考点进行针对性复习。

资料使用指南:以“场景”驱动代码实践

配套的资料包并非用来泛读,而应作为“场景案例库”使用。当你学到“散列表”章节时,不要只看文字,应立刻动手实现一个简易的单词拼写检查器(对应资料中提到的 Word 功能),对比手写代码与语言自带函数的差异。在“链表”部分,尝试用代码重写 LRU 缓存淘汰逻辑,这比看十遍理论都管用。资料中的 PDF 文档主要承载了思维推导过程,代码练习建议直接在本地 IDE 中复现,遇到逻辑卡壳处再对照资料中的图解和伪代码,将“理解”转化为“肌肉记忆”。学完这套内容,你应能独立设计并实现一个小型的缓存系统或高频查询模块,这才是真正的掌握。

课程目录

课程目录73 条
  • 01-开篇词 (1讲)
  • 00丨开篇词丨从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎.pdf 1.74M
  • 02-入门篇 (4讲)
  • 01丨为什么要学习数据结构和算法?.pdf 1.84M
  • 02丨如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.pdf 4.82M
  • 03丨复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?.pdf 2.20M
  • 04丨复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度.pdf 1.29M
  • 03-基础篇 (38讲)
  • 05丨数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?.pdf 1.71M
  • 06丨链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?.pdf 2.39M
  • 07丨链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?.pdf 1.64M
  • 08丨栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?.pdf 2.67M
  • 09丨队列:队列在线程池等有限资源池中的应用.pdf 2.33M
  • 10丨递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?.pdf 1.72M
  • 11丨排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?.pdf 3.29M
  • 12丨排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?.pdf 2.57M
  • 13丨线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?.pdf 2.58M
  • 14丨排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?.pdf 1.44M
  • 15丨二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?.pdf 1.77M
  • 16丨二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?.pdf 2.59M
  • 17丨跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?.pdf 2.53M
  • 18丨散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?.pdf 2.07M
  • 19丨散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?.pdf 1.69M
  • 20丨散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?.pdf 2.07M
  • 21丨哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?.pdf 5.27M
  • 22丨哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?.pdf 1.90M
  • 23丨二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?.pdf 2.79M
  • 24丨二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?.pdf 2.88M
  • 25丨红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?.pdf 1.99M
  • 26丨红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树.pdf 3.04M
  • 27丨递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?.pdf 1.99M
  • 28丨堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?.pdf 3.36M
  • 29丨堆的应用:如何快速获取到Top10最热门的搜索关键词?.pdf 1.89M
  • 30丨图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?.pdf 2.33M
  • 31丨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?.pdf 2.45M
  • 32丨字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?.pdf 2.27M
  • 33丨字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?.pdf 3.09M
  • 34丨字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?.pdf 2.49M
  • 35丨Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?.pdf 2.54M
  • 36丨AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?.pdf 1.99M
  • 37丨贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?.pdf 2.05M
  • 38丨分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想.pdf 2.08M
  • 39丨回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.pdf 2.06M
  • 40丨初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?.pdf 2.16M
  • 41丨动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题.pdf 2.06M
  • 42丨动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?.pdf 2.53M
  • 04-高级篇 (9讲)
  • 43丨拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?.pdf 1.52M
  • 44丨最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?.pdf 2.33M
  • 45丨位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?.pdf 1.59M
  • 46丨概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?.pdf 3.00M
  • 47丨向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?.pdf 2.42M
  • 48丨B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?.pdf 3.41M
  • 49丨搜索:如何用A搜索算法实现游戏中的寻路功能?.pdf 1.57M
  • 50丨索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?.pdf 1.12M
  • 51丨并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?.pdf 1.50M
  • 05-实战篇 (5讲)
  • 52丨算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构.pdf 1.77M
  • 53丨算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法.pdf 1.89M
  • 54丨算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法.pdf 2.60M
  • 55丨算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法.pdf 3.59M
  • 56丨算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?.pdf 2.12M
  • 06-加餐:不定期福利 (6讲)
  • 《数据结构与算法之美》学习指导手册.pdf 2.69M
  • 不定期福利第二期丨王争:羁绊前行的,不是肆虐的狂风,而是内心的迷茫.pdf 3.12M
  • 不定期福利第三期丨测一测你的算法阶段学习成果.pdf 1.68M
  • 不定期福利第四期丨刘超:我是怎么学习《数据结构与算法之美》的?.pdf 2.11M
  • 不定期福利第一期丨数据结构与算法学习书单.pdf 2.30M
  • 总结课丨在实际开发中,如何权衡选择使用哪种数据结构和算法?.pdf 2.32M
  • 07-加餐:春节7天练 (7讲)
  • 春节7天练丨Day1:数组和链表.pdf 1.76M
  • 春节7天练丨Day2:栈、队列和递归.pdf 1.78M
  • 春节7天练丨Day3:排序和二分查找.pdf 2.03M
  • 春节7天练丨Day4:散列表和字符串.pdf 1.39M
  • 春节7天练丨Day5:二叉树和堆.pdf 1.18M
  • 春节7天练丨Day6:图.pdf 1.65M
  • 春节7天练丨Day7:贪心、分治、回溯和动态规划.pdf 1.68M
  • 08-加餐:用户学习故事 (2讲)
  • 用户故事丨Jerry银银:这一年我的脑海里只有算法.pdf 5.91M
  • 用户故事丨zixuan:站在思维的高处,才有足够的视野和能力欣赏“美”.pdf 1.78M
  • 09-结束语 (1讲)
  • 结束语丨送君千里,终须一别.pdf 1.85M