正版资源算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包
《算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包》任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了【技能收获】学完可掌握：算法、数据结构、面试、评级、复习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、D
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这门课到底在讲什么
《算法与数据结构（C++版）》是一门以 C++ 为实现语言的算法复习课程，定位很明确：面向面试、评级、软考这类需要现场写代码或手推复杂度的场景。它不打算带你从「什么是变量」讲起，而是假设你已经能写基本的 C++ 程序，缺的是把常见数据结构手写出来、把经典算法思路讲清楚的能力。所以整份资料的组织方式是「数据结构 + 算法策略 + 复杂度分析」三条线并行，用 C++ 把链表、栈队列、树、图、排序、查找、动态规划、贪心、回溯这些内容逐一落地成可编译、可测试的代码。
技术栈与代码组织
语言层面基本是 C++11 及以上，用到了模板、STL 容器、迭代器和少量智能指针。这里有个值得注意的取舍：课程会同时给出「手写版本」和「STL 版本」两种写法。手写是为了应付面试里「不用库函数实现一个栈」这类要求，STL 版本则是让你理解标准库在工程里为什么这样设计。数据结构部分通常按「定义—接口—实现—测试」四段展开，算法部分按「问题描述—暴力解—优化思路—复杂度」推进。这种结构的好处是每一块都能单独抽出来复用：链表节点、二叉树遍历框架、并查集、堆这些模块，改个数据类型就能塞进别的项目里。
适合拿来对照实践的模块
如果按可复用程度排一下，几块内容值得重点看：
- 线性结构部分，链表反转、环检测、双指针找中点这类模板，面试出现频率极高，且改动空间小，适合直接背下结构再理解。
- 树与递归部分，前中后序的递归/迭代两套写法，以及二叉搜索树的增删查，是理解递归调用栈最直接的素材。
- 图论部分，邻接表和邻接矩阵两种存储的互换，BFS/DFS 框架，加上拓扑排序和最短路径的几种实现，代码量不大但结构清晰。
- 动态规划部分，从记忆化搜索过渡到递推，再讲状态压缩，这条路径比直接背转移方程更有助于自己推题。
- 排序与查找，快排的分区、归并的合并、二分边界的处理，都是容易在细节上翻车的地方，配套代码可以直接拿去跑测试用例。
这些模块的共性是可测试。建议不要只看，而是把每段代码拷进本地工程，补上自己的 main 和几个边界用例，跑通再往下走。
怎么用它做复习
资料本身带了章节笔记，这对复习节奏影响很大。比较务实的用法是：先按顺序过一遍基础结构和算法策略，每完成两到三节，用自己的话把当节的「适用场景 + 复杂度 + 实现要点」写成一小段小结，而不是照抄笔记。综合实战章节可以当作检验，尝试独立复现一个完整的 Demo，比如带增删改查的二叉搜索树、或一个小型图的最短路径求解，把它放进自己的代码仓库。这样做的价值在于，面试时你能讲出「我实现过」，而不只是「我看过」。
学习路径上的提醒
算法这门东西，看视频的边际收益递减很快，动手写的边际收益反而递增。这份资料更适合当作一本带代码的参考手册：卡在某个结构上时翻出来对照实现，推不出转移方程时看看状态是怎么定义的。如果你正准备软考、面试或内部评级，可以把目录当成清单，逐项打勾，写不出来的就回去补。不需要追求一次学完，按需查阅、反复重写，才是这类资料最合理的打开方式。
任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了
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《算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包》任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了【技能收获】学完可掌握：算法、数据结构、面试、评级、复习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（67 节）
* 1-1 我们究竟为什么要学习算法.mp4
* 1-2 课程介绍.mp4
* 2-1 选择排序法 - Selection Sort.mp4
* 2-2 使用模板（泛型）编写算法.mp4
* 2-3 随机生成算法测试用例.mp4
* 2-4 测试算法的性能.mp4
* 2-5 插入排序法 - Insertion Sort.mp4
* 2-6 插入排序法的改进.mp4
* 2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考.mp4
* 3-1 归并排序法 - Merge Sort.mp4
* 3-2 归并排序法的实现.mp4
* 3-3 归并排序法的优化.mp4
* 3-4 自底向上的归并排序算法.mp4
* 3-5 快速排序法 - Quick Sort.mp4
* 3-6 随机化快速排序法.mp4
* 3-7 双路快速排序法.mp4
* 3-8 三路快速排序法.mp4
* 3-9 归并排序和快速排序的衍生问题.mp4
* 4-1 为什么使用堆？.mp4
* 4-2 堆的基本存储.mp4
* 4-3 Shift Up.mp4
* 4-4 Shift Down.mp4
* 4-5 基础堆排序和Heapify.mp4
* 4-6 优化的堆排序（Heap Sort）.mp4
* 4-8 索引堆(Index Heap).mp4
* 4-9 索引堆的优化.mp4
* 4-10 和堆相关的其他问题.mp4
* 4-11 排序算法总结.mp4
* 5-1 二分查找法（Binary Search）.mp4
* 5-2 二分搜索树基础 （Binary Search Tree）.mp4
* 5-3 二分搜索树的节点插入.mp4
* 5-4 二分搜索树的查找.mp4
* 5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）.mp4
* 5-6 层序遍历（广度优先遍历）.mp4
* 5-7 删除最大值，最小值.mp4
* 5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）.mp4
* 5-9 二分搜索树的顺序性.mp4
* 5-10 二分搜索树的局限性.mp4
* 5-11 树形问题和更多树.mp4
* 6-1 并查集基础（Union Find）.mp4
* 6-2 Quick Find.mp4
* 6-3 Quick Union.mp4
* 6-4 基于size的优化.mp4
* 6-5 基于rank的优化.mp4
* 6-6 路径压缩 (Path Compression).mp4
* 7-1 图论基础.mp4
* 7-2 图的表示.mp4
* 7-3 相邻结点迭代器.mp4
* 7-4 图的算法框架.mp4
* 7-5 深度优先遍历和联通分量.mp4
* 7-6 寻路.mp4
* 7-7 广度优先遍历和最短路径.mp4
* 7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用.mp4
* 8-1 有权图.mp4
* 8-2 最小生成树问题和切分定理.mp4
* 8-3 Prim算法的第一个实现 （Lazy Prim）.mp4
* 8-4 Prim算法的优化.mp4
* 8-5 优化后的Prim算法的实现.mp4
* 8-6 Krusk算法.mp4
* 8-7 最小生成树算法的思考.mp4
* 9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）.mp4
* 9-2 Dijkstra算法的思想.mp4
* 9-3 实现Dijkstra算法.mp4
* 9-4 负权边和Bellman-Ford算法.mp4
* 9-5 实现Bellman-Ford算法.mp4
* 9-7 更多和最短路径相关的思考.mp4
* 10-1 总结，算法思想，大家加油.mp4
配套笔记（3 份 PDF）
* 1-3 在学习算法和数据结构的具体知识前，你可能想读一读这两篇文章_慕课网.pdf
* 4-7 【勘误】关于从0开始索引的堆最后一个非叶子结点索引值的计算_慕课网.pdf
* 9-6 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现_慕课网.pdf
