827 小白算法集训营

后端开发

课程简介

统一框架下的算法思维重构这门课程的核心痛点并非题目数量，而是缺乏结构化的解题范式。传统刷题往往陷入“见题解题”的碎片化困境，导致算法记忆负担极重且无法迁移。该课程试图通过底层逻辑的抽象，将复杂问题归纳为两大核心骨架：以有向无环图（DAG）为统一视角解析四大数据结构，以动态规划（DP）为通用容器整合四大经典算法。这种“归一化”的教学策略，旨在帮助开发者建立…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

统一框架下的算法思维重构

这门课程的核心痛点并非题目数量，而是缺乏结构化的解题范式。传统刷题往往陷入“见题解题”的碎片化困境，导致算法记忆负担极重且无法迁移。该课程试图通过底层逻辑的抽象，将复杂问题归纳为两大核心骨架：以有向无环图（DAG）为统一视角解析四大数据结构，以动态规划（DP）为通用容器整合四大经典算法。这种“归一化”的教学策略，旨在帮助开发者建立可复用的思维模型，而非机械背诵题解。课程适合具备基础编程能力、能独立编写简单函数，但在面对中等难度以上算法题时缺乏切入点、逻辑混乱的开发者。你不需要是算法天才，但需要能够理解图论基本定义和递归/迭代状态转移的数学表达。建议优先研读第一部分关于 DAG 统一模型的理论章节，这是后续所有案例推演的地基。紧接着进入动态规划框架的拆解，重点观察状态定义、转移方程及边界条件是如何被标准化提取的。最后才是实战演练，将前两者的抽象映射到具体代码实现中。学完并消化该框架后，你应具备独立分析新未知算法题的能力，能在二十分钟内从题面提取出对应的图模型或 DP 状态，并编写出时间复杂度可控的代码。对于后端开发而言，这意味着你在处理复杂缓存策略、依赖调度或实时数据流计算时，能直接调用底层算法思想，而无需重新查阅教程。

从题海战术到方法论落地的实操路径

这门课的价值在于提供了一套可执行的工程化学习路径，而非单纯的视频堆砌。资料包中的方法论讲义是你练习时的核心参照系，建议采用“理论对照+代码复盘”的双线练习法。不要试图一次性通读所有文档，而是针对每一类算法模型，先手写伪代码，再对照课程中的统一框架检查自己的状态划分是否遗漏了关键节点。例如，在练习 DAG 相关题目时，务必手动画出拓扑排序的依赖关系，验证其是否真的符合有向无环的约束条件。动态规划部分则要求你明确写出状态转移方程的推导过程，而非直接给出最终代码。资料包中通常包含典型题目的解析，这些解析展示了如何从自然语言描述迅速映射到标准算法模板，这是最宝贵的参考。练习时，先遮住解析独立思考，再对照其逻辑漏洞，逐步建立自己的“算法直觉”。避免孤立地做题目，而是将做过的题按 DAG 模型和 DP 模式进行分类归档，形成个人的案例库。当你能够不依赖外部资料，快速将一个新问题分解为已知模型并给出最优解时，说明真正内化了这套方法论。这门课解决的是“如何思考”的问题，而非“如何记忆”的问题，因此它的效果取决于你是否愿意跳出舒适区，去剖析每一个题解背后的统一逻辑，而不是仅仅满足于跑通代码。对于追求技术深度的后端工程师，这种结构化思维将显著提升你在架构设计中的决策能力，使你能在复杂系统中精准识别瓶颈并选用恰当的算法策略，从而在实际工程中实现性能与资源的最优平衡。

课程介绍

独家算法方法论首发（1000+全球一线科技大厂学员亲测有效）面对海量的算法题，你是否：不知道怎么刷，刷一道只会一道，方法基本靠背；越刷越痛苦，越刷越没信心？针对以上问题，慕课网邀请算法专家，独创全新算法教学方法，将四大数据结构统一于有向无环图 DAG，四大算法统一于动态规划 DP，统一化算法框架，让你又快又好又轻松的掌握算法思想精髓，拒绝死记硬背，没有记忆负担；拒绝题海战术，一通百通，越刷越有底气，无惧大厂算法面试。

课程目录

QQ_1765274664403.png (37.26 KB, 下载次数: 0) 2025-12-9 18:04 上传 课程介绍： 独家算法方法论首发（1000+全球一线科技大厂学员亲测有效） 面对海量的算法题，你是否：不知道怎么刷，刷一道只会一道，方法基本靠背；越刷越痛苦，越刷越没信心？针对以上问题，慕课网邀请算法专家，独创全新算法教学方法，将四大数据结构统一于有向无环图 DAG，四大算法 统一于动态规划 DP，统一化算法框架，让你又快又好又轻松的掌握算法思想精髓，拒绝死记硬背，没有记忆负担；拒绝题海战术，一通百通，越刷越有底气，无惧大厂算法面试。 课程目录： ├─
第1章 课程导学-统一化的算法框架优势，如何让你得记忆没负担？ │ 1-1 课程导学-统一化的算法框架优势，如何让你得记忆没负担？.mp4 │ ├─
第2章 DAY1：贯穿力扣70%题目核心：掌握四大数据结构统一于有向无环图（DAG） │ 2-1 数据传输的三要素.mp4 │ 2-2 入度与出度划分的四大数据结构.mp4 │ 2-3 逻辑结构：四大数据结构统一于有向无环图（DAG）.mp4 │ 2-4 存储结构：一对多关系的四种存储方式.mp4 │ 2-5 拓扑排序序列上的先序数据传输.mp4 │ 2-6 知识结构的线树图集与课程使用指南.mp4 │ 2-7 时间复杂度的六大类型.mp4 │ 2-8 时间复杂度与四大数据结构.mp4 │ 2-9 时间复杂度与四大算法.mp4 │ ├─
第3章 DAY2：灵活使用BFS算法：BFS如何依赖队列实现先序数据传输？ │ 3-1 队列（Queue）与先序数据传输.mp4 │ 3-2 广度优先搜索（BFS）实现先序数据传输.mp4 │ 3-3 207 课程表.mp4 │ 3-4 BFS：线、树、图的对比.mp4 │ 3-5 递推顺序和结构顺序的区分.mp4 │ 3-6 数据传输顺序的三大特性.mp4 │ ├─
第4章 DAY3：灵活使用DFS算法：DFS如何依赖栈实现双序数据传输？ │ 4-1 栈（Stack）与双序数据传输.mp4 │ 4-2 递归与递归栈模拟.mp4 │ 4-3 递归的双序数据传输.mp4 │ 4-4 深度优先搜索（DFS）.mp4 │ 4-5 二叉树与二叉树遍历.mp4 │ 4-6 二叉树三种遍历的递归与模拟的统一.mp4 │ 4-7 斐波那契 先序 DFS 递归与模拟.mp4 │ 4-8 斐波那契 后序 DFS 递归与模拟.mp4 │ 4-9 斐波那契中的线 树 图 集.mp4 │ ├─
第5章 DAY4：DAG上同时存在四对顺序的数据传输要怎么解决呢？ │ 5-1 四对顺序的实现方式.mp4 │ 5-2 四对顺序导致的DFS代码复杂性.mp4 │ 5-3 结构顺序：重谈邻接顺序与访问顺序.mp4 │ 5-4 结构顺序：重谈邻接顺序与访问顺.mp4 │ 5-5 结构顺序：重谈邻接顺序与访问顺.mp4 │ 5-6 递推顺序：先序与后序的本质区别-.mp4 │ 5-7 排序算法：先序快排与后序归并.mp4 │ ├─
第6章 DAY5：回溯与动态规划有什么样的关系呢？ │ 6-1 回溯本质：先序邻接数据传输的空间优化.mp4 │ 6-2 环路判断：先序与后序处理的便捷性.mp4 │ 6-3 动规与回溯：DAG的全部路径与路径统计.mp4 │ ├─
第7章 [刷题] 四对顺序秒杀题解析：彻底掌握利用DFS和BFS在DAG上实现数据传输 │ 7-1 作业-1 树的最大深度 先序BFS.mp4 │ 7-2 作业-2 树的最大深度 先序 DFS.mp4 │ 7-3 作业-3 树的最大深度 后序DFS.mp4 │ 7-4 作业-4 树的最大深度 双序 DFS.mp4 │ ├─
第8章 DAY6：为何四大算法统一于动态规划？ │ 8-1 减治与二分查找.mp4 │ 8-2 三种数组的两段性.mp4 │ 8-3 两段性数组的查询优化.mp4 │ 8-4 二分查找左右边界的通用写法.mp4 │ 8-5 动态规划的定义.mp4 │ 8-6 动规空间优化：先序与后序.mp4 │ 8-7 动规时间优化：动态规划统一四大算法.mp4 │ ├─
第9章 DAY7：回溯枚举的五大类型 │ 9-1 排列组合回溯：无重复数字1.mp4 │ 9-2 排列组合回溯：无重复数字2.mp4 │ 9-3 排列组合回溯：有重复数字1.mp4 │ 9-4 排列组合回溯：有重复数字2.mp4 │ 9-5 组合回溯三大类型：组合、选择、分割.mp4 │ 9-6 组合回溯.mp4 │ 9-7 选择回溯.mp4 │ 9-8 分割回溯.mp4 │ 9-9 排列回溯两大类型：选择排列与分割排列.mp4 │ └─
第10章 DAY8：动态规划的三大特性和五大类型 10-1 重叠性：组合问题重叠性分析.mp4 10-2 重叠性：排列问题重叠性分析.mp4 10-3 重叠性：状态的实体维度.mp4 10-4 连续性：状态的限制维度.mp4 10-5 选择性：递推公式.mp4 10-6 无序 组合DP.mp4 10-7 定序 选择DP.mp4 10-8 定序 分割DP.mp4 10-9 有序 排列DP.mp4 10-10 有序 博弈DP.mp4 10-11 五大动态规划改编.mp4