Head First 算法与数据结构

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对《Head First 算法与数据结构》的评价
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如何阅读本书：简介
这本书适合谁？
我们知道你在想什么
元认知：关于思考的思考
我们的做法：
你可以做什么来驯服你的大脑
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致谢
1. 比较算法：速度的配方
欢迎来到 Micro-Storage
查看代码
让我们测试一下代码
第二种实现
二分查找是如何工作的
到底什么是算法？
我们需要比配方更精确
更加精确
介绍时间复杂度
绘制时间复杂度图表
绘制对数时间图表
你精彩的算法冒险开始了
2. 算法性能的通用语言：大O
认识大 O
我该怎么读 O(n)？
常数时间
介绍平方时间
理解平方时间
绘制平方时间图表
有人点披萨吗？
让我们编写代码来计算配料组合
走向指数级
需要多久？
就在你以为情况不能再糟时……
最终的图表
欢迎来到算法国！
3. 算法与数据结构：卓越表现的秘密
让我们谈谈数据结构
再次初见数组
理解静态数组
静态数组操作的时间复杂度
动态数组呢？
现实世界中的数组
动态数组操作的时间复杂度
介绍链表
如何操作链表
检查链表的时间复杂度
双向链表
向双向链表插入
中间呢？
好，时间复杂度呢？
抉择，抉择……
回顾 Micro-Storage
4. 递归思维：递归
我们来吃点冰淇淋
变得更加正式
递归是如何工作的
实现阶乘
使用递归实现阶乘
斐波那契数
映射我们的函数调用
理解调用栈
回到我们的斐波那契问题
理解记忆化
斐波那契的大 O 是多少？
5. 排序：理清事物
如何排序数组
认识冒泡排序
插入排序
实现插入排序
介绍归并排序
归并排序代码：分割
归并排序代码：合并
归并排序的时间复杂度
更快的排序方法？
快速排序的一个例子
实现快速排序
比较归并排序和快速排序
简要查看稳定性
排序算法的最终大 O 比较
6. 严肃的数据结构：哈希表、栈和队列
Micro-Storage 能得救吗？
认识哈希表
哈希表是如何工作的
冲突是如何工作的
哈希表的秘密；或者，它为什么这么快？
为书籍制作更好的键
哈希表操作的时间和空间复杂度
与此同时，回到 Micro-Storage
从“快速查找任何事物”到“后进先出”
在实践中使用栈
栈操作的时间复杂度
使用栈管理 Web 历史
我们的浏览器历史如何使用栈
浏览器代码
队列
在实践中使用队列
队列操作的时间复杂度
构建队列
Head First 出租车
7. 图与图遍历：理解图
一切都是关于关系的
什么是图？
什么是路径？
连通性
引入方向
增加一些权重
双向边和权重
循环中的循环
如何存储图
在图中移动
用代码寻找邻居
寻找路线的成本
再次访问算法国
如何表示算法国
广度优先遍历是如何工作的
实现广度优先遍历
寻找最短路径
深度优先地探索算法国
深度优先遍历是如何工作的
实现深度优先遍历
深度优先遍历天生就是递归的
使用邻接矩阵表示图
快速退出算法国
使用邻接矩阵的广度优先搜索
图算法的大 O：顶点和边
数据结构如何影响复杂度
8. 贪心算法：贪婪
贪婪意味着什么？
与此同时，回到算法国，这里变得拥挤起来！
使用 BFS 寻找最短路径
哪里出错了？
Dijkstra算法的秘密
回忆广度优先搜索
认识Dijkstra算法
让我们跟踪 Dijkstra 的过程
Dijkstra算法的复杂度是多少？
计算时间和空间复杂度
理解树和堆
堆
创建堆
堆排序是如何工作的
贪婪无处不在
休息一下
一个贪心挑战：夺取龙族的财宝
为什么暴力法会反噬
寻找快速且贪婪的解决方案
实现背包问题算法
发生了什么？
在背包问题中，贪心方法快多少？
算法填字游戏
算法填字游戏答案
9. 动态规划：去过那里，存储过那些
当贪心失败时
贪心为什么会失败？
发现重叠子问题
认识动态规划
自底向上动态规划
实现自底向上的斐波那契
回到找零问题
如何使用动态规划表
编码找零问题的解决方案
大 O 分析
动态规划的一个新问题
背包问题也有重叠子问题
回到龙穴
识别子问题
构建表格
编码动态规划背包问题解决方案
背包问题的动态规划大 O
获取你自己的动态规划问题
感到强大？
算法填字游戏
算法填字游戏答案
10. 算法的极限：可计算宇宙的边界
A. 遗留主题：十大主题（未曾涵盖）

试读节选

你的应用在处理测试数据时运行完美，但面对真实用户时却崩溃了。在处理 100 个项目时一切看起来都很棒，但在处理 10,000 个时却难以为继。你的评价正在一落千丈，你正手忙脚乱地试图修复你的应用。