算法与数据结构

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算法与数据结构

用复杂度分析做尺子,把组织数据与设计步骤这两件事学到「能分析、能选型、能实现」。

33知识点7模块695分钟总时长

或在右上角搜索框直接检索(如「哈希」「动态规划」)。

领域简介

算法与数据结构(Algorithms and Data Structures)研究两件事:如何组织数据以便高效访问与修改,以及如何设计求解步骤以便在可接受的资源(时间、空间、通信)内正确解决问题。二者是一体两面:好的算法常常依赖合适的数据结构(Dijkstra 需要“能取最小值”的结构,堆应运而生);好的数据结构本身又是一组算法的封装。本库把「复杂度分析」作为第一公民贯穿始终——不会分析复杂度,就无法在真实工程里做结构选型与性能预判。

本库面向有基础编程经验的学习者(任一语言,能写循环、函数、递归即可),从渐进分析出发,覆盖线性结构、树、堆、图四大结构族,排序与检索两大应用,分治、贪心、动态规划、回溯四大算法思想,并延伸到字符串、并查集、位运算等进阶专题,最后落到工程选型与算法伦理。

先走「最小可用路径」→ 约 315 分钟建立核心骨架

学习进度

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知识模块

01-基础与复杂度分析

5 个知识点 · ≈95 分钟

02-线性数据结构

5 个知识点 · ≈100 分钟

03-树与堆

5 个知识点 · ≈110 分钟

04-图与网络

4 个知识点 · ≈95 分钟

05-排序与检索

4 个知识点 · ≈85 分钟

06-核心算法思想

5 个知识点 · ≈110 分钟

07-进阶专题与工程实践

5 个知识点 · ≈100 分钟