- 1.1.1]--101)引子:数据时代
- [1.2.1]--102)问题求解的计算之道
- [1.3.1]--103)图灵机计算模型
- [1.4.1]--104)算法和计算复杂性
- [1.5.1]--105)突破计算极限
- [1.6.1]--106)什么是抽象和实现
- [1.7.1]--107)为什么研究数据结构与算法
- [2.1.1]--201)什么是算法分析
- [2.2.1]--202)大O表示法
- [2.3.1]--203)“变位词”判断问题(上)
- [2.4.1]--204)“变位词”判断问题(下)
- [2.5.1]--205)Python数据类型的性能(上)
- [2.6.1]--206)Python数据类型的性能(下)
- [3.1.1]--301)什么是线性结构
- [3.2.1]--302)栈抽象数据类型及Python实现
- [3.3.1]--303)栈的应用:简单括号匹配
- [3.4.1]--304)栈的应用:十进制转换为二进制
- [3.5.1]--305)栈的应用:表达式转换(上)
- [3.6.1]--306)栈的应用:表达式转换(下)
- [3.7.1]--307)栈的应用:后缀表达式求值
- [4.1.1]--308队列抽象数据类型及Python实现
- [4.2.1]--309队列的应用:热土豆
- [4.3.1]--310队列的应用:打印任务(上)
- [4.4.1]--311队列的应用:打印任务(下)
- [4.5.1]--312双端队列抽象数据类型及Python实现+回文词判定
- [4.6.1]--313无序表抽象数据类型及Python实现
- [4.7.1]--314无序表的链表实现
- [4.8.1]--315有序表抽象数据类型及Python实现
- [4.9.1]--316线性结构小结
- [5.1.1]--401什么是递归
- [5.2.1]--402递归的应用:任意进制转换
- [5.3.1]--403递归调用的实现
- [5.4.1]--404递归可视化:分形树
- [5.5.1]--405递归可视化:谢尔宾斯基三角
- [5.6.1]--406递归的应用:汉诺塔
- [5.7.1]--407递归的应用:探索迷宫
- [5.7.2]--海龟探索迷宫过程演示
- [5.8.1]--第1次直播答疑
- [6.1.1]--408分治策略
- [6.2.1]--409优化问题和贪心策略
- [6.3.1]--410找零兑换问题的递归解法
- [6.4.1]--411找零兑换问题的动态规划解法
- [6.5.1]--412动态规划案例分析
- [6.6.1]--413递归小结
- [7.1.1]--501顺序查找算法及分析
- [7.2.1]--502二分查找算法及分析
- [7.3.1]--503冒泡和选择排序算法及分析
- [7.4.1]--504插入排序算法及分析
- [7.5.1]--505谢尔排序算法及分析
- [7.6.1]--506归并排序算法及分析
- [7.7.1]--507快速排序算法及分析
- [8.1.1]--508什么是散列
- [8.2.1]--509完美散列函数
- [8.3.1]--510区块链技术
- [8.4.1]--511散列函数设计
- [8.5.1]--512冲突解决方案
- [8.6.1]--513映射抽象数据类型及Python实现
- [8.7.1]--514排序与查找小结
- [9.1.1]--601什么是树
- [9.2.1]--602树结构相关术语
- [9.3.1]--603树的嵌套列表实现
- [9.4.1]--604树的链表实现
- [9.5.1]--605树的应用:表达式解析(上)
- [9.6.1]--606树的应用:表达式解析(下)
- [9.7.1]--607树的遍历
- [9.8.1]--608优先队列和二叉堆
- [9.9.1]--609二叉堆的Python实现
- [10.1.1]--610二叉查找树及操作
- [10.2.1]--611二叉查找树实现及算法分析(上)
- [10.3.1]--612二叉查找树实现及算法分析(下)
- [10.4.1]--613AVL树的定义和性能
- [10.5.1]--614AVL树的Python实现
- [10.6.1]--615树结构小结
- [11.1.1]--701图的基本概念及相关术语
- [11.2.1]--702图抽象数据类型
- [11.3.1]--703图抽象数据类型的Python实现
- [11.4.1]--704图的应用:词梯问题
- [11.5.1]--705实现广度优先搜索
- [11.6.1]--706图的应用:骑士周游问题
- [11.7.1]--707骑士周游问题算法实现
- [11.8.1]--708骑士周游问题算法分析与改进
- [12.1.1]--709通用的深度优先搜索
- [12.2.1]--710图的应用:拓扑排序
- [12.3.1]--711图的应用:强连通分支
- [12.4.1]--712图的应用:最短路径
- [12.5.1]--713图的应用:最小生成树
- [12.6.1]--714图结构小结
北大计算机王牌课:数据结构与算法精要全解析
作为国内计算机教育的标杆,北京大学的数据结构与算法课程一直都是无数理工科学生的必修课。这门课从美国Donald E.Knuth教授开创的体系发展至今,已经成为程序员的"内功心法"。下面这份超详细笔记,带你一探这门硬核课程的精华!
为什么这门课如此重要?
在程序设计中,数据结构就像建筑师的蓝图,算法则是施工方案。举个例子,处理百万级用户数据时,选用哈希表还是红黑树,执行效率可能相差百倍。这门课会带你深入理解:
- 如何根据不同场景选择最优数据结构
- 算法时间复杂度的实战评估技巧
- C++/Python等语言的底层实现原理
课程核心模块详解
基础篇 - 构建认知框架
从数组、链表这些"乐高积木"开始,通过迷宫求解等趣味案例,掌握递归、分治等基础思维。实验课会要求用不同数据结构实现同一个功能,在对比中深化理解。
进阶篇 - 攻克重难点
红黑树的旋转操作、Dijkstra最短路径算法、动态规划的状态转移方程...这些让初学者头疼的知识点,课程都配有原创动画演示和分步骤代码演练。
实战篇 - 真实项目拆解
最精彩的是期末大作业:需要优化一个真实开源项目的核心算法。去年有同学把某电商平台的推荐算法响应时间从3秒压缩到200毫秒,这种实战经验比刷题管用得多。
完整课程目录
整个学期16周的安排非常紧凑:
- 导论:计算思维与程序效率(2课时)
- 线性结构:数组/链表/栈/队列(4课时+2实验)
- 树结构:二叉树/AVL树/B树(6课时+3实验)
- 图论:遍历/最短路径/拓扑排序(6课时)
- 查找与排序:10+种算法对比(4课时)
- 高级专题:跳表/布隆过滤器等(4课时)
适合哪些同学学习?
根据往年经验,这三类人群收获最大:
- 计算机专业低年级学生:打好专业基础
- 准备技术面试的应届生:掌握400+大厂真题
- 转型程序员的职场人:系统建立算法思维
需要提醒的是,课程对数学基础有一定要求,建议先复习离散数学和概率统计。不过配套的OJ平台有分级练习题,不同基础的同学都能找到合适的学习路径。
每次结课时都有同学感叹:"要是大一就学得这么透彻,能少走多少弯路啊!"这或许就是北大这门经典课程的最大价值——它不仅教会你写代码,更培养用计算机思维解决实际问题的能力。








