主要是介绍常见的基础算法，如排序、树的访问、图算法等。刘宇波老师的参考代码
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第1章 当我们谈论算法的时候，我们在谈论什么？
- 1-1 我们究竟为什么要学习算法 (15:33)
- 1-2 课程介绍 (12:22)
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第2章 排序基础
- 2-1 选择排序法 - Selection Sort (08:45)
- 2-2 使用模板（泛型）编写算法 (11:22)
- 2-3 随机生成算法测试用例 (09:46)
- 2-4 测试算法的性能 (08:41)
- 2-5 插入排序法 - Insertion Sort (11:01)
- 2-6 插入排序法的改进 (11:15)
- 2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考 (05:39)
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第3章 高级排序算法
- 3-1 归并排序法 - Merge Sort (12:36)
- 3-2 归并排序法的实现 (12:38)
- 3-3 归并排序法的优化 (08:08)
- 3-4 自底向上的归并排序算法 (08:30)
- 3-5 快速排序法 - Quick Sort (14:31)
- 3-6 随机化快速排序法 (09:50)
- 3-7 双路快速排序法 (12:51)
- 3-8 三路快速排序法 (15:34)
- 3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 (13:10)
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第4章 堆和堆排序
- 4-1 为什么使用堆？ (10:30)
- 4-2 堆的基本存储 (12:10)
- 4-3 Shift Up (11:12)
- 4-4 Shift Down (11:32)
- 4-5 基础堆排序和Heapify (16:04)
- 4-6 优化的堆排序（Heap Sort） (11:49)
- 4-7 排序算法总结 (12:49)
- 4-8 索引堆(Index Heap) (16:20)
- 4-9 索引堆的优化 (12:51)
- 4-10 和堆相关的其他问题 (11:30)
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第5章 二分搜索树
- 5-1 二分查找法（Binary Search） (16:14)
- 5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree） (11:50)
- 5-3 二分搜索树的节点插入 (08:55)
- 5-4 二分搜索树的查找 (13:58)
- 5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历） (15:24)
- 5-6 层序遍历（广度优先遍历） (08:09)
- 5-7 删除最大值，最小值 (13:20)
- 5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion） (16:41)
- 5-9 二分搜索树的顺序性 (10:35)
- 5-10 二分搜索树的局限性 (13:36)
- 5-11 树形问题和更多树 (07:57)
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第6章 并查集
- 6-1 并查集基础（Union Find） (09:05)
- 6-2 Quick Find (11:30)
- 6-3 Quick Union (13:24)
- 6-4 基于size的优化 (07:33)
- 6-5 基于rank的优化 (06:35)
- 6-6 路径压缩 (Path Compression) (14:09)
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第7章 图的基础
- 7-1 图论基础 (12:54)
- 7-2 图的表示 (19:27)
- 7-3 相邻结点迭代器 (15:07)
- 7-4 图的算法框架 (08:41)
- 7-5 深度优先遍历和联通分量 (17:44)
- 7-6 寻路 (13:48)
- 7-7 广度优先遍历和最短路径 (15:01)
- 7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用 (14:28)
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第8章 最小生成树
- 8-1 有权图 (18:10)
- 8-2 最小生成树问题和切分定理 (08:35)
- 8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim） (18:55)
- 8-4 Prim算法的优化 (12:02)
- 8-5 优化后的Prim算法的实现 (11:58)
- 8-6 Krusk算法 (14:36)
- 8-7 最小生成树算法的思考 (05:46)
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第9章 最短路径
- 9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation） (08:24)
- 9-2 Dijkstra算法的思想 (12:20)
- 9-3 实现Dijkstra算法 (12:18)
- 9-4 负权边和Bellman-Ford算法 (11:05)
- 9-5 实现Bellman-Ford算法 (10:10)
- 9-6 更多和最短路径相关的思考 (11:15)