image.png课程目录

acwing-算法基础课

01-第一章 基础算法(二).mp4

01-第一章 基础算法(三).mp4

01-第一章 基础算法(一).mp4

01-基础算法课-习题课.mp4

02-第二章 数据结构(二).mp4

02-第二章 数据结构(三).mp4

02-第二章 数据结构(一).mp4

02-基础算法课-习题课.mp4

03-第三章 搜索与图论(二).mp4

03-第三章 搜索与图论(三).mp4

03-第三章 搜索与图论(一).mp4

03-基础算法课-习题课.mp4

04-第四章 数学知识(二).mp4

04-第四章 数学知识(三).mp4

04-第四章 数学知识(四).mp4

04-第四章 数学知识(一).mp4

04-基础算法课-习题课.mp4

05-第五章 动态规划(二).mp4

05-第五章 动态规划(三).mp4

05-第五章 动态规划(一).mp4

05-基础算法课-习题课.mp4

06-第六章 贪心算法(二).mp4

06-第六章 贪心算法(一).mp4

06-第六章 习题课(三).mp4

07-第七章 时空复杂度分析.mp4

07-算法基础课-习题课.mp4

资料.zip

acwing-算法提高课

1.1 数字三角形模型.mp4

1.1.1 最长上升子序列模型.mp4

1.10 斜率优化的DP问题.mp4

1.2 最长上升子序列模型.mp4

1.2.1 最长上升子序列模型.mp4

1.3 背包模型.mp4

1.3.1 背包模型.mp4

1.3.2.mp4

1.4 状态机模型.mp4

1.5 状态压缩DP.mp4

1.6 区间DP.mp4

1.7 树形DP.mp4

1.8 数位DP.mp4

1.9 单调队列优化的DP问题.mp4

2.1.1 FloodFill和最短路.mp4

2.2 多源BFS-双端队列BFS.mp4

2.2.1 DFS之连通性和搜索顺序.mp4

2.2.2 DFS之剪枝.mp4

2.2.3 迭代加深-IDA-star.mp4

2.3 双向广搜和A-star.mp4

3.1.1 单源最短路的建图方式.mp4

3.1.2 单源最短路的综合应用.mp4

3.1.3 单源最短路的扩展应用.mp4

3.10 欧拉路径和欧拉回路.mp4

3.11 拓扑排序.mp4

3.2 floyd算法及其变形.mp4

3.3.1 最小生成树(一).mp4

3.3.2 最小生成树的扩展应用.mp4

3.4 SPFA找负环.mp4

3.5 差分约束.mp4

3.6 最近公共祖先.mp4

3.7 有向图的强连通分量(filter).mp4

3.8 无向图的双连通分量.mp4

3.9 二分图.mp4

4.1 并查集.mp4

4.2 树状数组.mp4

4.3.1 线段树(一).mp4

4.3.2 线段树(二).mp4

4.4 可持久化数据结构.mp4

4.5 平衡树-Treap.mp4

4.6 AC自动机.mp4

5.1 筛质数 分解质因数和快速幂.mp4

acwing-算法基础课+提高课-完结无秘
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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。

内容简介与核心价值

本资源由智圣商学院精选整理,包含ACWing算法基础课与提高课的完整视频目录。课程从零开始,系统讲解基础算法、数据结构、搜索图论、数学知识、动态规划、贪心策略及复杂度分析等关键领域。提高课进一步深入数字三角形、背包模型、状态压缩DP、树形DP、最短路径算法、最小生成树、并查集、线段树等高级主题。通过循序渐进的学习路径,帮助学习者构建扎实的算法思维框架,提升代码编写效率与问题解决能力,是编程进阶的必备教材。

本文重点内容

  • 初学者难以理解动态规划的状态转移方程设计思路
  • 复杂数据结构如线段树、平衡树的实现与应用场景模糊
  • 图论算法中多种最短路径与连通性问题的区分困难
  • 缺乏系统性的算法训练导致面试或实际开发中无从下手

适合什么人

  • 计算机科学与技术专业的大学生及研究生
  • 准备互联网大厂面试的初级程序员
  • 希望提升逻辑思维能力的非技术背景爱好者
  • 需要掌握高效算法解决工程问题的开发者
  • 从事数据分析与人工智能领域的研究人员
  • 自学编程并追求系统化知识体系的独立学习者

哪些情况暂时不适合

  • 完全没有编程基础且不愿投入时间学习的人
  • 仅寻求快速赚钱技巧而无技术提升意愿者
  • 需要即时商业营销方案而非技术课程的用户

建议阅读、学习或使用路线

  1. 第一步:观看基础算法章节,掌握常用模板与解题套路
  2. 第二步:深入学习数据结构,理解数组、链表、树等核心概念
  3. 第三步:攻克搜索与图论模块,熟悉BFS、DFS及各类图算法
  4. 第四步:钻研数学知识与动态规划,建立数学建模思维
  5. 第五步:挑战提高课中的高级模型,如斜率优化与状态压缩
  6. 第六步:结合习题课进行实战演练,巩固所学知识并查漏补缺

内容结构与重点解析

课程目录清晰划分为基础课与提高课两大部分。基础课依次覆盖基础算法、数据结构、搜索图论、数学知识、动态规划、贪心算法及复杂度分析,每章均配有习题课强化训练。提高课则深入探讨数字三角形、最长上升子序列、背包模型、状态机、区间DP、树形DP等进阶主题,并详细讲解最短路径、最小生成树、并查集、线段树、AC自动机等高级数据结构与算法。整体结构由浅入深,逻辑严密,既适合初学者入门,也能为进阶者提供系统化的提升路径。

阅读后可以重点获得什么

  • 能够独立设计并实现常见数据结构的增删改查操作
  • 熟练掌握动态规划、贪心等核心算法的解题框架
  • 具备分析时空复杂度并优化代码性能的实际能力
  • 在技术面试中能够清晰阐述算法思路与边界条件
  • 建立起完整的算法知识体系,应对各类编程挑战
  • 提升解决复杂工程问题的逻辑推理与抽象思维能力

实用提示与注意事项

  • 基础课侧重概念引入与模板记忆,提高课强调模型深化与技巧应用
  • 图论部分区分单源多源、有向无向及连通分量等不同场景处理
  • 动态规划章节按模型分类讲解,避免混淆不同状态转移方程
  • 注意区分并查集与普通树结构在应用场景上的本质差异

阅读与使用建议

建议学习者先完成基础课所有章节,确保对基本概念与模板熟练掌握后再进入提高课。学习过程中应注重动手编码,而非仅观看视频。遇到不懂的算法模型时,可结合习题课进行专项训练。对于商业营销类内容需理性看待,技术提升才是长期发展的核心动力。

原文发布日期:2022年11月21日 原文分类:个人成长

常见问题

这套课程适合零基础入门吗?

基础课部分从零开始讲解,适合有一定编程语法基础的初学者;若完全零基础,建议先学习编程语言基础再入手。

如何提高课的学习效率?

提高课难度较大,建议放慢速度,每看完一节视频立即动手实现代码,并尝试修改参数验证结果。

是否需要额外购买其他资料?

本课程目录已非常完整,配合官方题库与在线评测系统即可满足大部分学习需求,无需额外购买昂贵资料。

导读最近更新时间:2026年10月31日

焦圣希 18818568866

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