资源目录
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├── 01 阶段一：算法与数据结构基础/
│ ├── 1-线性查找法/
│ │ ├── 第1章 欢迎大家来到算法与数据结构的世界/
│ │ │ ├── [ 31M] 1-1 欢迎大家来到算法与数据结构的世界
│ │ │ ├── [ 49M] 1-2 学习算法和数据结构到底有没有用？
│ │ │ ├── [ 16M] 1-3 更多课程学习注意事项
│ │ │ ├── [ 35M] 1-4 课程编程环境的搭建
│ │ │ └── [100K] 1-5 JDK 的国内下载链接.pdf
│ │ └── 第2章 线性查找法/
│ │ ├── [ 17M] 2-1 什么是算法
│ │ ├── [5.7M] 2-2 最简单的算法：线性查找法
│ │ ├── [ 36M] 2-3 实现线性查找法
│ │ ├── [ 32M] 2-4 使用泛型
│ │ ├── [ 35M] 2-5 使用自定义类测试我们的算法
│ │ ├── [ 18M] 2-6 循环不变量
│ │ ├── [ 27M] 2-7 简单的复杂度分析
│ │ ├── [ 31M] 2-8 常见的时间复杂度
│ │ ├── [ 40M] 2-9 测试算法性能
│ │ └── [2.8M] 2-10 本章小结
│ ├── 2-排序基础/
│ │ ├── 第1章 选择排序法/
│ │ │ ├── [ 17M] 1-1 最简单的排序算法：选择排序法
│ │ │ ├── [ 23M] 1-2 实现选择排序法
│ │ │ ├── [ 19M] 1-3 使用带约束的泛型
│ │ │ ├── [ 44M] 1-4 使用 Comparable 接口
│ │ │ ├── [ 71M] 1-5 选择排序法的复杂度分析
│ │ │ ├── [2.8M] 1-6 一个作业：换个角度实现选择排序法
│ │ │ └── [ 89K] 1-7 换个角度实现选择排序法，作业分析.pdf
│ │ └── 第2章 插入排序法/
│ │ ├── [ 16M] 2-1 插入排序法
│ │ ├── [ 40M] 2-2 实现插入排序法
│ │ ├── [ 39M] 2-3 插入排序法的一个小优化
│ │ ├── [ 38M] 2-4 插入排序法的特性
│ │ ├── [2.7M] 2-5 一个作业：换个角度实现插入排序法
│ │ ├── [ 94K] 2-6 换个角度实现插入排序法，作业分析.pdf
│ │ └── [4.7M] 2-7 本章小结
│ ├── 3-数据结构基础：动态数组，栈和队列/
│ │ ├── 第1章 数据结构基础：不要小瞧数组/
│ │ │ ├── [ 15M] 1-1 为什么要学习数据结构
│ │ │ ├── [ 15M] 1-2 使用 Java 中的数组
│ │ │ ├── [ 26M] 1-3 二次封装属于我们自己的数组
│ │ │ ├── [ 31M] 1-4 向数组中添加元素
│ │ │ ├── [ 29M] 1-5 数组中查询元素和修改元素
│ │ │ ├── [ 43M] 1-6 数组中的包含，搜索和删除
│ │ │ ├── [ 51M] 1-7 泛型类
│ │ │ ├── [ 34M] 1-8 动态数组
│ │ │ ├── [ 11M] 1-9 简单的复杂度分析
│ │ │ └── [ 24M] 1-10 均摊复杂度和防止复杂度的震荡
│ │ ├── 第2章 栈和队列/
│ │ │ ├── [ 13M] 2-1 栈和栈的应用：撤销操作和系统栈
│ │ │ ├── [ 36M] 2-2 栈的基本实现
│ │ │ ├── [ 37M] 2-3 栈的另一个应用：括号匹配
│ │ │ ├── [ 56M] 2-4 关于 Leetcode 的更多说明
│ │ │ ├── [ 33M] 2-5 数组队列
│ │ │ ├── [ 24M] 2-6 循环队列
│ │ │ ├── [ 49M] 2-7 循环队列的实现
│ │ │ ├── [ 32M] 2-8 数组队列和循环队列的比较
│ │ │ ├── [2.0M] 2-9 作业：换个方式实现队列？
│ │ │ ├── [105K] 2-10 作业解析：不浪费一个空间的循环队列.pdf
│ │ │ ├── [105K] 2-11 作业解析：没有 size 成员变量的循环队列.pdf
│ │ │ ├── [3.1M] 2-12 作业：双端队列
│ │ │ ├── [117K] 2-13 作业解析：实现双端队列.pdf
│ │ │ └── [972K] 2-14 Java 程序员，别用 Stack？！.pdf
│ │ └── 第3章 习题补充：栈和队列其他习题/
│ │ ├── [ 19M] 3-1 作业：用栈实现队列和用队列实现栈
│ │ ├── [202K] 3-2 作业解析：用队列实现栈.pdf
│ │ ├── [181K] 3-3 作业解析：用栈实现队列.pdf
│ │ └── [ 73K] 3-4 更多栈和队列的问题推荐.pdf
│ └── 4-动态数据结构基础：链表/
│ ├── 第1章 最基础的动态数据结构：链表/
│ │ ├── [ 21M] 1-1 什么是链表
│ │ ├── [ 42M] 1-2 在链表中添加元素
│ │ ├── [ 17M] 1-3 使用链表的虚拟头结点
│ │ ├── [ 34M] 1-4 链表的遍历，查询和修改
│ │ ├── [ 31M] 1-5 从链表中删除元素
│ │ ├── [ 30M] 1-6 使用链表实现栈
│ │ ├── [ 46M] 1-7 带有尾指针的链表：使用链表实现队列
│ │ └── [112K] 1-8 链表的性能问题.pdf
│ ├── 第2章 透过链表看递归/
│ │ ├── [ 37M] 2-1 Leetcode中和链表相关的问题
│ │ ├── [ 26M] 2-2 测试自己的Leetcode链表代码
│ │ ├── [ 32M] 2-3 递归基础与递归的宏观语意
│ │ ├── [ 31M] 2-4 链表与递归
│ │ ├── [ 33M] 2-5 递归运行的机制：递归的微观解读
│ │ ├── [ 46M] 2-6 递归算法的调试
│ │ ├── [1.9M] 2-7 作业：链表的递归实现
│ │ ├── [152K] 2-8 作业解析：链表的递归实现.pdf
│ │ ├── [ 36M] 2-9 链表添加元素递归方法的常见问题解析
│ │ ├── [ 16M] 2-10 更多和链表相关的话题
│ │ └── [114K] 2-11 斯坦福大学推荐的 18 个链表相关问题.pdf
│ └── 第3章 补充 链表相关习题/
│ ├── [ 12M] 3-1 链表最经典的问题：翻转链表
│ ├── [ 19M] 3-2 翻转链表的非递归实现
│ ├── [ 23M] 3-3 翻转链表的递归实现
│ └── [ 16M] 3-4 更多链表问题推荐
├── 02 阶段二：递归无处不在/
│ ├── 1-归并排序法/
│ │ ├── 第1章 归并排序法/
│ │ │ ├── [ 15M] 1-1 归并排序法的原理
│ │ │ ├── [ 15M] 1-2 归并过程
│ │ │ ├── [ 29M] 1-3 实现归并过程
│ │ │ ├── [ 40M] 1-4 实现归并排序法
│ │ │ ├── [ 36M] 1-5 归并排序法的微观解读
│ │ │ ├── [7.4M] 1-6 作业：在程序上调试跟踪归并排序法
│ │ │ ├── [144K] 1-7 在程序上调试跟踪归并排序法.pdf
│ │ │ └── [ 36M] 1-8 归并排序法的复杂度分析
│ │ └── 第2章 更多关于归并排序法/
│ │ ├── [ 38M] 2-1 在有序数组，让归并排序法成为 O(n) 算法
│ │ ├── [ 48M] 2-2 使用插入排序法优化归并排序法
│ │ ├── [ 57M] 2-3 归并排序法的内存操作优化
│ │ ├── [ 14M] 2-4 自底向上的归并排序
│ │ ├── [ 64M] 2-5 实现自底向上的归并排序
│ │ ├── [1.3M] 2-6 作业：使用插入排序法优化自底向上的归并排序
│ │ ├── [125K] 2-7 使用插入排序法，优化自底向上的归并排序.pdf
│ │ ├── [ 13M] 2-8 数组的逆序对数量问题
│ │ ├── [ 43M] 2-9 快速求解数组的逆序对数量
│ │ └── [8.2M] 2-10 归并排序法小结
│ ├── 2-快速排序法/
│ │ ├── 第1章 快速排序法/
│ │ │ ├── [ 15M] 1-1 快速排序法的原理
│ │ │ ├── [ 18M] 1-2 Partition
│ │ │ ├── [ 39M] 1-3 第一版快速排序法
│ │ │ ├── [4.0M] 1-4 作业：深入理解快速排序的递归过程
│ │ │ ├── [115K] 1-5 作业解析：使用插入排序法优化快速排序.pdf
│ │ │ ├── [ 28M] 1-6 第一版快速排序法的问题
│ │ │ ├── [ 31M] 1-7 为快速排序添加随机化
│ │ │ ├── [5.1M] 1-8 两个作业：深入玩转快速排序
│ │ │ ├── [112K] 1-9 作业解析：只创建一个 Random 类.pdf
│ │ │ └── [158K] 1-10 作业解析：用算法生成一个特殊的测试用例.pdf
│ │ └── 第2章 更多关于快速排序法/
│ │ ├── [ 22M] 2-1 快速排序算法还有问题
│ │ ├── [ 17M] 2-2 双路快速排序法
│ │ ├── [ 49M] 2-3 实现双路快速排序法
│ │ ├── [ 18M] 2-4 快速排序算法的复杂度分析
│ │ ├── [ 14M] 2-5 三路快速排序法
│ │ ├── [ 65M] 2-6 实现三路快速排序法
│ │ ├── [6.4M] 2-7 作业：一道面试问题，Sort Colors
│ │ ├── [109K] 2-8 Leetcode 75： Sort Colors.pdf
│ │ ├── [ 18M] 2-9 作业：Select K 问题
│ │ ├── [176K] 2-10 和 Select K 相关的三个问题.pdf
│ │ └── [8.9M] 2-11 快速排序小结
│ ├── 3-二分查找法/
│ │ ├── 第1章 二分查找法/
│ │ │ ├── [ 18M] 1-1 二分查找法
│ │ │ ├── [ 27M] 1-2 二分查找法的递归写法
│ │ │ ├── [ 37M] 1-3 二分查找法的非递归写法
│ │ │ ├── [3.0M] 1-4 作业：Select K 的非递归写法
│ │ │ ├── [130K] 1-5 非递归实现 Select K 算法.pdf
│ │ │ ├── [ 24M] 1-6 换个定义实现二分查找法
│ │ │ ├── [6.8M] 1-7 作业：换个定义实现算法
│ │ │ ├── [162K] 1-8 改变定义重写 Select K 算法.pdf
│ │ │ └── [143K] 1-9 改变定义重写归并排序算法.pdf
│ │ ├── 第2章 二分查找法的变种/
│ │ │ ├── [ 17M] 2-1 二分查找法的变种：upper
│ │ │ ├── [ 32M] 2-2 实现 upper
│ │ │ ├── [ 26M] 2-3 二分查找法的变种：ceil
│ │ │ ├── [4.0M] 2-4 作业：二分查找法的变种：lower_ceil
│ │ │ ├── [115K] 2-5 作业解析：实现 lower_ceil.pdf
│ │ │ ├── [9.9M] 2-6 二分查找法的变种：lower
│ │ │ ├── [ 55M] 2-7 实现 lower 和二分查找的大坑
│ │ │ ├── [6.5M] 2-8 作业：二分查找法的变种：lower_floor 和 upper_floor
│ │ │ ├── [134K] 2-9 作业解析：实现 lower_floor 和 upper_floor.pdf
│ │ │ ├── [ 10M] 2-10 二分查找法总结：二分查找模板
│ │ │ └── [103K] 2-11 作业解析：换个方式实现二分查找.pdf
│ │ └── 第3章 补充：二分查找相关习题/
│ │ ├── [ 14M] 3-1 Leetcode 875
│ │ ├── [ 23M] 3-2 编程实现 Leetcode 875
│ │ ├── [ 13M] 3-3 作业：Leetcode 1011
│ │ ├── [137K] 3-4 解决 Leetcode 1011.pdf
│ │ └── [ 11M] 3-5 更多二分查找相关问题
│ └── 4-二分搜索树/
│ ├── 第1章 二分搜索树/
│ │ ├── [ 12M] 1-1 为什么要研究树结构
│ │ ├── [ 29M] 1-2 二分搜索树基础
│ │ ├── [ 35M] 1-3 向二分搜索树中添加元素
│ │ ├── [ 23M] 1-4 改进添加操作：深入理解递归终止条件
│ │ ├── [3.8M] 1-5 作业：和二分搜索树的添加相关的两个问题
│ │ ├── [129K] 1-6 作业解析：和二分搜索树的添加相关的两个问题.pdf
│ │ ├── [ 12M] 1-7 二分搜索树的查询操作
│ │ ├── [ 42M] 1-8 二分搜索树的前序遍历
│ │ ├── [ 21M] 1-9 二分搜索树的中序遍历和后序遍历
│ │ ├── [ 18M] 1-10 深入理解二分搜索树的前中后序遍历
│ │ ├── [ 31M] 1-11 二分搜索树前序遍历的非递归实现
│ │ ├── [ 28M] 1-12 二分搜索树的层序遍历
│ │ ├── [ 65M] 1-13 删除二分搜索树的最大元素和最小元素
│ │ ├── [ 46M] 1-14 删除二分搜索树的任意元素
│ │ └── [ 14M] 1-15 更多二分搜索树相关话题
│ └── 第2章 集合和映射/
│ ├── [ 45M] 2-1 集合基础和基于二分搜索树的集合实现
│ ├── [ 23M] 2-2 基于链表的集合实现
│ ├── [ 32M] 2-3 集合类的复杂度分析
│ ├── [ 25M] 2-4 Leetcode中的集合问题和更多集合相关问题
│ ├── [ 17M] 2-5 映射基础
│ ├── [ 48M] 2-6 基于链表的映射实现
│ ├── [ 50M] 2-7 基于二分搜索树的映射实现
│ ├── [ 24M] 2-8 映射的复杂度分析和更多映射相关问题
│ └── [ 39M] 2-9 Leetcode上更多集合和映射的问题
├── 03 阶段三：算法与数据结构进阶/
│ ├── 1-堆，优先队列和堆排序/
│ │ ├── 第1章 最大堆，最小堆/
│ │ │ ├── [ 17M] 1-1 什么是优先队列
│ │ │ ├── [ 32M] 1-2 堆的基础表示
│ │ │ ├── [ 24M] 1-3 向堆中添加元素和Sift Up
│ │ │ ├── [ 39M] 1-4 从堆中取出元素和Sift Down
│ │ │ ├── [ 28M] 1-5 最直观的堆排序
│ │ │ ├── [ 36M] 1-6 Heapify 和 Replace
│ │ │ ├── [ 31M] 1-7 实现 Heapify
│ │ │ ├── [ 67M] 1-8 优化的堆排序
│ │ │ ├── [1.3M] 1-9 作业：最小堆
│ │ │ └── [121K] 1-10 实现最小堆.pdf
│ │ └── 第2章 优先队列/
│ │ ├── [ 15M] 2-1 基于堆的优先队列
│ │ ├── [ 32M] 2-2 Top K 问题
│ │ ├── [3.0M] 2-3 作业：使用优先队列解决 Select K 问题
│ │ ├── [165K] 2-4 使用优先队列的思想解决 Leetcode 215.pdf
│ │ ├── [ 32M] 2-5 使用 Java 中的 PriorityQueue
│ │ ├── [ 13M] 2-6 使用快排思想和优先队列解决 Top K 问题的比较
│ │ └── [ 24M] 2-7 和堆相关的更多话题和广义队列
│ ├── 2-冒泡排序，希尔排序和排序算法大总结/
│ │ ├── 第1章 冒泡排序法/
│ │ │ ├── [ 15M] 1-1 冒泡排序的基本思想
│ │ │ ├── [ 24M] 1-2 实现冒泡排序法
│ │ │ ├── [ 36M] 1-3 冒泡排序的优化
│ │ │ ├── [ 39M] 1-4 冒泡排序还能优化
│ │ │ ├── [4.3M] 1-5 作业：换个方式实现冒泡排序
│ │ │ ├── [122K] 1-6 换个方式实现冒泡排序.pdf
│ │ │ └── [4.3M] 1-7 冒泡排序的特点
│ │ ├── 第2章 希尔排序法/
│ │ │ ├── [9.4M] 2-1 插入排序法和冒泡排序法的启迪
│ │ │ ├── [ 17M] 2-2 希尔排序法的基本原理
│ │ │ ├── [ 32M] 2-3 实现希尔排序法
│ │ │ ├── [ 37M] 2-4 希尔排序法的性能
│ │ │ ├── [ 27M] 2-5 换个方式实现希尔排序法
│ │ │ ├── [ 27M] 2-6 步长序列
│ │ │ └── [ 19M] 2-7 希尔排序和超参数
│ │ └── 第3章 基于比较排序算法大总结/
│ │ ├── [ 29M] 3-1 基于比较排序算法大总结
│ │ ├── [ 12M] 3-2 什么是排序算法的稳定性
│ │ ├── [ 23M] 3-3 基础排序算法的稳定性
│ │ └── [ 24M] 3-4 高级排序算法的稳定性
│ ├── 3-线段树，Trie 和并查集/
│ │ ├── 第1章 线段树/
│ │ │ ├── [ 19M] 1-1 什么是线段树
│ │ │ ├── [ 38M] 1-2 线段树基础表示
│ │ │ ├── [ 52M] 1-3 创建线段树
│ │ │ ├── [ 44M] 1-4 线段树中的区间查询
│ │ │ ├── [ 40M] 1-5 Leetcode上线段树相关的问题
│ │ │ ├── [ 38M] 1-6 线段树中的更新操作
│ │ │ └── [ 21M] 1-7 更多线段树相关的话题
│ │ ├── 第2章 Trie~/
│ │ │ ├── [ 18M] 2-1 什么是Trie字典树
│ │ │ ├── [ 33M] 2-2 Trie字典树基础
│ │ │ ├── [ 34M] 2-3 Trie字典树的查询
│ │ │ ├── [ 18M] 2-4 Trie字典树的前缀查询
│ │ │ ├── [ 35M] 2-5 Trie字典树和简单的模式匹配
│ │ │ ├── [ 36M] 2-6 Trie字典树和字符串映射
│ │ │ ├── [ 17M] 2-7 更多和Trie字典树相关的话题
│ │ │ └── [144K] 2-8 基于哈希表或者数组的 Trie.pdf
│ │ └── 第3章 并查集/
│ │ ├── [ 16M] 3-1 什么是并查集
│ │ ├── [ 32M] 3-2 Quick Find
│ │ ├── [ 29M] 3-3 Quick Union
│ │ ├── [ 47M] 3-4 基于size的优化
│ │ ├── [ 25M] 3-5 基于rank的优化
│ │ ├── [ 28M] 3-6 路径压缩
│ │ └── [ 29M] 3-7 更多和并查集相关的话题
│ ├── 4-AVL 树和红黑树/
│ │ ├── 第1章 平衡树和AVL/
│ │ │ ├── [ 19M] 1-1 平衡树和AVL
│ │ │ ├── [ 43M] 1-2 计算节点的高度和平衡因子
│ │ │ ├── [ 40M] 1-3 检查二分搜索树性质和平衡性
│ │ │ ├── [ 38M] 1-4 旋转操作的基本原理
│ │ │ ├── [ 42M] 1-5 左旋转和右旋转的实现
│ │ │ ├── [ 54M] 1-6 LR 和 RL
│ │ │ ├── [ 90M] 1-7 从AVL树中删除元素
│ │ │ └── [ 33M] 1-8 基于AVL树的集合和映射
│ │ └── 第2章 红黑树/
│ │ ├── [ 19M] 2-1 红黑树与2-3树
│ │ ├── [ 23M] 2-2 2-3树的绝对平衡性
│ │ ├── [ 42M] 2-3 红黑树与2-3树的等价性
│ │ ├── [ 26M] 2-4 红黑树的基本性质和复杂度分析
│ │ ├── [ 33M] 2-5 保持根节点为黑色和左旋转
│ │ ├── [ 34M] 2-6 颜色翻转和右旋转
│ │ ├── [ 35M] 2-7 红黑树中添加新元素
│ │ ├── [ 42M] 2-8 红黑树的性能测试
│ │ ├── [8.8M] 2-9 更多红黑树相关的话题
│ │ ├── [130K] 2-10 对于红黑树，任何不平衡都会在三次旋转内解决？.pdf
│ │ └── [286K] 2-11 不能白板编程红黑树就是基础差？别扯了。.pdf
│ └── 5-哈希表和 SQRT 分解/
│ ├── 第1章 哈希表/
│ │ ├── [ 32M] 1-1 哈希表基础
│ │ ├── [ 33M] 1-2 哈希函数
│ │ ├── [ 56M] 1-3 Java中的hashCode方法
│ │ ├── [ 14M] 1-4 链地址法 Seperate Chaining
│ │ ├── [ 51M] 1-5 实现属于我们自己的哈希表
│ │ ├── [ 43M] 1-6 哈希表的动态空间处理与复杂度分析
│ │ ├── [ 42M] 1-7 哈希表更复杂的动态空间处理方法
│ │ └── [ 11M] 1-8 更多哈希冲突的处理方法
│ └── 第2章 SQRT 分解/
│ ├── [ 21M] 2-1 什么是 SQRT 分解
│ ├── [ 22M] 2-2 SQRT 分解的区间查询
│ ├── [ 52M] 2-3 实现 SQRT 分解的区间查询
│ ├── [ 19M] 2-4 SQRT 分解的更新操作
│ ├── [7.8M] 2-5 作业以及 SQRT 分解总结
│ ├── [128K] 2-6 使用 SQRT 分解解决区间最大值最小值问题.pdf
│ └── [156K] 2-7 封装更加通用的 SQRT 分解数据结构.pdf
├── 04 阶段四：更广阔的算法和数据结构世界/
│ ├── 1-非比较排序/
│ │ ├── 第1章 计数排序/
│ │ │ ├── [ 18M] 1-1 什么是计数排序
│ │ │ ├── [ 15M] 1-2 使用计数排序解决力扣 75 号问题
│ │ │ ├── [ 31M] 1-3 更一般的计数排序算法
│ │ │ ├── [ 18M] 1-4 实现更一般的计数排序算法
│ │ │ ├── [ 17M] 1-5 计数排序算法的重要性质：稳定性
│ │ │ └── [ 58M] 1-6 验证计数排序算法的稳定性
│ │ ├── 第2章 LSD 基数排序/
│ │ │ ├── [ 22M] 2-1 LSD 字符串排序算法
│ │ │ ├── [ 47M] 2-2 实现 LSD 字符串排序算法
│ │ │ ├── [ 79M] 2-3 LSD 字符串排序算法的性能测试
│ │ │ └── [ 14M] 2-4 更多关于 LSD 字符串排序算法的讨论
│ │ └── 第3章 MSD 基数排序和桶排序/
│ │ ├── [ 21M] 3-1 MSD 基数排序
│ │ ├── [ 59M] 3-2 MSD 基数排序的实现
│ │ ├── [ 56M] 3-3 完成 MSD 基数排序
│ │ ├── [ 40M] 3-4 MSD 基数排序的性能测试
│ │ ├── [ 21M] 3-5 从 MSD 基数排序到桶排序
│ │ ├── [ 67M] 3-6 桶排序的实现
│ │ ├── [ 45M] 3-7 一个更简单的桶排序
│ │ └── [ 35M] 3-8 桶排序的性能测试和总结
│ ├── 2-模式匹配/
│ │ ├── 第1章 字符串匹配和字符串哈希/
│ │ │ ├── [ 16M] 1-1 字符串匹配问题
│ │ │ ├── [ 27M] 1-2 实现字符串暴力匹配
│ │ │ ├── [ 73M] 1-3 字符串暴力匹配的性能并不差
│ │ │ ├── [ 30M] 1-4 哈希是一种思想——字符串哈希解决匹配问题
│ │ │ ├── [ 30M] 1-5 求解段式回文问题
│ │ │ └── [ 68M] 1-6 使用哈希思想求解段式回文
│ │ ├── 第2章 从滚动哈希到 Rabin-Karp 算法/
│ │ │ ├── [ 30M] 2-1 快乐前缀问题
│ │ │ ├── [ 78M] 2-2 使用哈希法求解快乐前缀问题
│ │ │ ├── [ 27M] 2-3 重复的 DNA 问题
│ │ │ ├── [ 14M] 2-4 滚动哈希法
│ │ │ ├── [ 35M] 2-5 使用滚动哈希求解重复 DNA 问题
│ │ │ ├── [ 30M] 2-6 从滚动哈希到 Rabin-Karp 算法
│ │ │ ├── [ 55M] 2-7 实现 Rabin-Karp 算法
│ │ │ └── [ 40M] 2-8 Rabin-Karp 算法的性能分析
│ │ └── 第3章 KMP 算法/
│ │ ├── [ 19M] 3-1 什么是 KMP 算法
│ │ ├── [ 27M] 3-2 KMP 算法的基本原理
│ │ ├── [ 12M] 3-3 KMP 算法正确性的证明
│ │ ├── [ 12M] 3-4 什么是 LPS 数组
│ │ ├── [ 28M] 3-5 LPS 数组的计算
│ │ ├── [ 34M] 3-6 实现 LPS 数组
│ │ ├── [ 64M] 3-7 KMP 算法的实现
│ │ ├── [ 45M] 3-8 KMP 算法的复杂度分析
│ │ └── [ 27M] 3-9 更多和字符串算法相关
│ └── 3-随机算法，外存算法和更多/
│ ├── 第1章 随机算法/
│ │ ├── [ 46M] 1-1 随机算法的简单分类
│ │ ├── [ 16M] 1-2 随机选择中的陷阱：模偏差
│ │ ├── [ 36M] 1-3 实现最基本的公平随机采样
│ │ ├── [ 26M] 1-4 加权采样和操作系统中的彩票调度算法
│ │ ├── [ 44M] 1-5 实现彩票调度算法
│ │ ├── [ 16M] 1-6 拒绝采样
│ │ ├── [ 46M] 1-7 使用 rand7，实现 rand10
│ │ ├── [ 24M] 1-8 洗牌算法
│ │ ├── [ 37M] 1-9 Knuth Shuffle 和多次采样
│ │ ├── [ 31M] 1-10 数据流中采样：蓄水池抽样
│ │ ├── [ 33M] 1-11 实现蓄水池抽样
│ │ └── [9.1M] 1-12 随机采样算法小节
│ └── 第2章 外存算法与外排序/
│ ├── [ 27M] 2-1 传统算法的局限性
│ ├── [ 15M] 2-2 广义理解外存
│ ├── [ 40M] 2-3 外存模型
│ ├── [ 15M] 2-4 从简单的例子开始：外存寻找最小值
│ ├── [ 18M] 2-5 外存二分搜索
│ ├── [ 16M] 2-6 外存排序基础
│ ├── [ 41M] 2-7 外存合并两个有序数组
│ ├── [ 27M] 2-8 从外存算法看：为什么内存越大，计算机性能越好
│ ├── [ 20M] 2-9 外存排序的重要优化
│ ├── [ 49M] 2-10 外存合并 k 个有序数组
│ └── [ 22M] 2-11 k 分数据是一种算法思想
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