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通俗易懂的数据结构和算法教程(含配套资料)

通俗易懂的数据结构和算法教程(含配套资料)
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课程目录
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  • 001-几个经典的算法面试题(1)
  • 002-几个经典的算法面试题(2)
  • 003-内容介绍和授课方式
  • 004-数据结构和算法的关系
  • 005-编程中实际遇到的几个问题
  • 006-线性结构和非线性结构
  • 007-稀疏数组的应用场景
  • 008-稀疏数组转换的思路分析
  • 009-稀疏数组的代码实现
  • 010-队列的应用场景和介绍
  • 011-数组模拟队列的思路分析
  • 012-数组模拟队列代码实现(1)
  • 013-数组模拟队列代码实现(2)
  • 014-数组模拟环形队列思路分析图
  • 015-数组模拟环形队列实现
  • 016-单链表介绍和内存布局
  • 017-单链表创建和遍历的分析实现
  • 018-单链表按顺序插入节点
  • 019-单链表节点的修改
  • 020-单链表节点的删除和小结
  • 021-单链表新浪面试题
  • 022-单链表腾讯面试题
  • 023-单链表百度面试题
  • 024-双向链表增删改查分析图解
  • 025-双向链表增删改查代码实现
  • 026-双向链表功能测试和小结
  • 027-环形链表介绍和约瑟夫问题
  • 028-约瑟夫问题分析图解和实现(1)
  • 029-约瑟夫问题分析图解和实现(2)
  • 030-栈的应用场景和介绍
  • 031-栈的思路分析和代码实现
  • 032-栈的功能测试和小结
  • 033-栈实现综合计算器-思路分析(1)
  • 034-栈实现综合计算器-代码实现(2)
  • 035-栈实现综合计算器-代码实现(3)
  • 036-前缀 中缀 后缀表达式规则
  • 037-逆波兰计算器分析和实现(1)
  • 038-逆波兰计算器分析和实现(2)
  • 039-中缀转后缀表达式思路分析
  • 040-中缀转后缀表达式代码实现(1)
  • 041-中缀转后缀表达式代码实现(2)
  • 042-完整版逆波兰计算器和小结
  • 043-递归应用场景和调用机制
  • 044-递归能解决的问题和规则
  • 045-迷宫回溯问题分析和实现(1)
  • 046-迷宫回溯问题分析和实现(2)
  • 047-八皇后问题分析和实现(1)
  • 048-八皇后问题分析和实现(2)
  • 049-八皇后问题分析和实现(3)
  • 050-排序算法介绍和分类
  • 051-时间频度介绍和特点
  • 052-时间复杂度计算和举例说明
  • 053-平均和最坏时间复杂度介绍
  • 054-冒泡排序算法思路图解
  • 055-冒泡排序算法代码实现
  • 056-冒泡排序算法优化和总结
  • 057-选择排序算法思路图解
  • 058-选择排序算法代码实现
  • 059-选择排序算法速度测试
  • 060-插入排序算法思路图解
  • 061-插入排序算法代码实现
  • 062-插入排序算法速度测试
  • 063-希尔排序算法思路图解
  • 064-希尔排序[交换式]算法实现
  • 065-希尔排序[移位式]算法实现
  • 066-快速排序算法思路图解
  • 067-快速排序算法代码实现
  • 068-快速排序算法速度测试
  • 069-归并排序算法思路图解
  • 070-归并排序算法代码实现
  • 071-归并排序算法速度测试
  • 072-基数排序算法思路图解
  • 073-基数排序算法代码实现(1)
  • 074-基数排序算法代码实现(2)
  • 075-基数排序算法注意事项
  • 076-排序算法时间复杂度比较
  • 077-线性查找分析和实现
  • 078-二分查找算法思路图解
  • 079-二分查找算法代码实现
  • 080-二分查找算法功能完善
  • 081-插值查找算法工作原理
  • 082-插值查找算法代码实现
  • 083-斐波那契查找算法原理
  • 084-斐波那契查找代码实现
  • 085-斐波那契查找算法小结
  • 086-哈希表的介绍和内存布局
  • 087-哈希表实现思路图解
  • 088-哈希表代码实现(1)
  • 089-哈希表代码实现(2)
  • 090-数组 链表 树存储方式分析
  • 091-二叉树的概念和常用术语
  • 092-前序中序后序遍历二叉树图解
  • 093-前序中序后序遍历代码实现(1)
  • 094-前序中序后序遍历代码实现(2)
  • 095-前序中序后序查找思路图解
  • 096-前序中序后序查找代码实现(1)
  • 097-前序中序后序查找代码实现(2)
  • 098-二叉树删除结点思路图解
  • 099-二叉树删除结点代码实现
  • 100-顺序存储二叉树思路图解
  • 101-顺序存储二叉树代码实现
  • 102-线索化二叉树的介绍
  • 103-线索化二叉树思路图解
  • 104-线索化二叉树代码实现1
  • 105-线索化二叉树代码实现2
  • 106-遍历线索化二叉树实现
  • 107-大顶堆和小顶堆图解说明
  • 108-堆排序的思路图解
  • 109-堆排序的代码实现1
  • 110-堆排序的代码实现2
  • 111-堆排序的速度测试和小结
  • 112-赫夫曼树的基本介绍
  • 113-赫夫曼树创建步骤图解
  • 114-赫夫曼树创建代码实现
  • 115-变长编码的举例说明
  • 116-赫夫曼编码的原理图解
  • 117-数据压缩-创建赫夫曼树思路
  • 118-数据压缩-创建赫夫曼树实现
  • 119-数据压缩-生成赫夫曼编码表
  • 120-数据压缩-赫夫曼编码字节数组
  • 121-数据压缩-赫夫曼字节数组封装
  • 122-数据解压-字节转二进制字符串
  • 123-数据解压-赫夫曼解码
  • 124-使用赫夫曼编码压缩文件
  • 125-使用赫夫曼编码解压文件
  • 126-赫夫曼编码注意事项
  • 127-二叉排序树(BST)的介绍
  • 128-二叉排序树(BST)创建和遍历
  • 129-二叉排序树删除结点思路图解
  • 130-二叉排序树删除叶子结点(1)
  • 131-二叉排序树删除叶子结点(2)
  • 132-BST删除有一颗子树的结点
  • 133-BST删除有二颗子树的结点
  • 134-BST删除结点的注意事项
  • 135-平衡二叉树(AVL树)介绍
  • 136-AVL树左旋转思路图解
  • 137-AVL树高度求解
  • 138-AVL树左旋转代码实现
  • 139-AVL树右旋转图解和实现
  • 140-AVL树双旋转图解和实现
  • 141-平衡二叉树(AVL树)小结
  • 142-多叉树原理图解
  • 143-2-3树原理图解
  • 144-B树和B加树原理图解
  • 145-B星树和多路查找树小结
  • 146-图的基本介绍和存储形式
  • 147-图的创建图解和代码实现
  • 148-图的深度优先(DFS)算法图解
  • 149-图的深度优先(DFS)代码实现
  • 150-图的广度优先(BFS)算法图解
  • 151-图的广度优先(BFS)代码实现
  • 152-DFS和BFS比较及图小结
  • 153-二分查找非递归算法分析实现
  • 154-分治算法的设计模式
  • 155-分治算法解决汉诺塔问题
  • 156-动态规划算法基本介绍
  • 157-动态规划算法解决背包问题1
  • 158-动态规划算法解决背包问题2
  • 159-动态规划算法解决背包问题3
  • 160-暴力匹配算法解决字串匹配问题
  • 161-KMP算法解决字串匹配思路图解
  • 162-KMP算法解决字串匹配代码实现
  • 163-动态规划算法和KMP算法小结
  • 164-贪心算法的基本介绍
  • 165-贪心算法解决集合覆盖思路图解
  • 166-贪心算法解决集合覆盖代码实现
  • 167-贪心算法解决集合覆盖注意事项
  • 168-普利姆算法(Prim)和MST介绍
  • 169-Prim算法解决修路问题思路图解
  • 170-Prim算法解决修路问题生成图
  • 171-Prim算法解决修路问题代码实现
  • 172-克鲁斯卡尔((Kruskal)算法图解
  • 173-Kruskal算法解决公交问题(1)
  • 174-Kruskal算法解决公交问题(2)
  • 175-Kruskal算法解决公交问题(3)
  • 176-Kruskal算法解决公交问题(4)
  • 177-Kruskal算法解决公交问题小结
  • 178-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法基本介绍
  • 179-Dijkstra算法思路图解
  • 180-Dijkstra算法解决最短路径问题(1)
  • 181-Dijkstra算法解决最短路径问题(2)
  • 182-Dijkstra算法解决最短路径问题(3)
  • 183-Dijkstra算法解决最短路径问题(4)
  • 184-Dijkstra算法解决最短路径问题(5)
  • 185-弗洛伊德(Floyd)算法基本介绍
  • 186-弗洛伊德(Floyd)算法思路图解
  • 187-Floyd算法解决最短路径问题(1)
  • 188-Floyd算法解决最短路径问题(2)
  • 189-骑士周游问题和游戏说明
  • 190-骑士周游问题思路图解
  • 191-骑士周游回溯算法代码实现(1)
  • 192-骑士周游回溯算法代码实现(2)
  • 193-骑士周游回溯算法代码实现(3)
  • 194-骑士周游回溯算法用贪心算法优化
  • 195-结束语(卖油翁和老黄牛)
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课时介绍

101-顺序存储二叉树代码实现

课程介绍

本教程为授权出品


课程介绍:

1.算法是程序的灵魂,优秀的程序在对海量数据处理时,依然保持高速计算,就需要高效的数据结构和算法支撑。

2.网上数据结构和算法的课程不少,但存在两个问题:

1)授课方式单一,大多是照着代码念一遍,数据结构和算法本身就比较难理解,对基础好的学员来说,还好一点,对基础不好的学生来说,基本上就是听天书了
2)说是讲数据结构和算法,但大多是挂羊头卖狗肉,算法讲的很少。 本课程针对上述问题,有针对性的进行了升级 
3)授课方式采用图解+算法游戏的方式,让课程生动有趣好理解 
4)系统全面的讲解了数据结构和算法, 除常用数据结构和算法外,还包括程序员常用10大算法:二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、马踏棋盘算法。可以解决面试遇到的最短路径、最小生成树、最小连通图、动态规划等问题及衍生出的面试题,让你秒杀其他面试小伙伴

3.如果你不想永远都是代码工人,就需要花时间来研究下数据结构和算法。

教程内容:
本教程是使用Java来讲解数据结构和算法,考虑到数据结构和算法较难,授课采用图解加算法游戏的方式。内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序(桶排序)、堆排序、排序速度分析、二分查找、插值查找、斐波那契查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、AVL树、线索二叉树、赫夫曼树、赫夫曼编码、多路查找树(B树B+树和B*树)、图、图的DFS算法和BFS、程序员常用10大算法、二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法马踏棋盘算法。

学习目标:
通过学习,学员能掌握主流数据结构和算法的实现机制,开阔编程思路,提高优化程序的能力。

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