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开始学习
- 1
课程介绍
算法简介
- 1
什么是算法？
- 2
乘法算法
- 3
国会席位分配
- 4
描述算法
- 5
分析算法
- 6
测验：算法简介
基础图算法
- 1
基础图算法简介与历史
- 2
图
- 3
图的表示方法
- 4
任意优先搜索
- 5
重要变体
- 6
图的简化：洪水填充
- 7
挑战：基础图算法
- 8
解决方案：基础图算法
- 9
测验：基础图算法
递归
- 1
归约
- 2
简化并委派
- 3
汉诺塔
- 4
归并排序
- 5
快速排序
- 6
模式
- 7
递归树
- 8
线性时间选择
- 9
快速乘法
- 10
幂运算
- 11
挑战：递归
- 12
解决方案：递归
- 13
测验：递归
深度优先搜索
- 1
深度优先搜索简介
- 2
前序和后序
- 3
检测环路
- 4
拓扑排序
- 5
记忆化与动态规划
- 6
强连通性
- 7
线性时间内的强连通分量
- 8
线性时间内的强连通分量（续）
- 9
挑战：深度优先搜索
- 10
解决方案：深度优先搜索
- 11
测验：深度优先搜索
回溯
- 1
N 皇后问题
- 2
博弈树
- 3
子集和
- 4
通用模式
- 5
文本分词（词间标点）
- 6
最长递增子序列——另一种算法
- 7
最优二叉搜索树
- 8
挑战：回溯算法
- 9
解决方案：回溯法
- 10
测验：回溯算法
最小生成树
- 1
不同的边权重
- 2
最小生成树的通用策略与引理
- 3
Borůvka算法
- 4
Jarník算法（“Prim算法”）
- 5
Kruskal算法
- 6
挑战：最小生成树
- 7
解决方案：最小生成树
- 8
测验：最小生成树
动态规划
- 1
斐波那契数列——递归方法
- 2
斐波那契数列——迭代方法
- 3
文本分割
- 4
最长递增子序列
- 5
编辑距离
- 6
子集和问题-动态规划
- 7
最优二叉搜索树—动态规划
- 8
树上的动态规划
- 9
挑战：动态规划
- 10
解决方案：动态规划
- 11
测验：动态规划
最短路径
- 1
最短路径简介
- 2
唯一的单源最短路径算法
- 3
无权图：广度优先搜索
- 4
有向无环图：深度优先搜索
- 5
最佳优先：Dijkstra算法
- 6
放松所有边：Bellman-Ford
- 7
摩尔的改进
- 8
挑战：最短路径
- 9
解决方案：最短路径
- 10
测验：最短路径
贪心算法
- 1
将文件存储在磁带上
- 2
课程安排
- 3
霍夫曼编码
- 4
稳定匹配
- 5
挑战：贪心算法
- 6
解决方案：贪心算法
- 7
测验：贪心算法
所有节点对最短路径
- 1
所有点对最短路径简介
- 2
约翰逊算法
- 3
动态规划
- 4
分治法
- 5
最短路径与矩阵
- 6
Floyd-Warshall 算法的改进
- 7
挑战：所有节点对的最短路径
- 8
解法：所有节点对的最短路径
- 9
测验：所有节点对之间的最短路径
总结
- 1
结论
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