课程背景
优秀的软件工程师,必须具备过硬的代码开发能力。而代码开发的能力,则体现在对数据结构、算法思维、代码效率优化等知识的储备上。

目前,数据结构与算法是国内一线互联网公司面试的必考的环节。很多程序员为了快速提升代码能力,会选择通过公开的题库刷题,但初学者在没有掌握套路时,常常会被那些千变万化的代码题搞得晕头转向、不明所以。

专栏解读
这门课会从方法论、基础知识、真题演练、面试技巧这四个方面,为你提供成为刷题技巧,掌握优秀工程师学习的完整路径。具体包括以下五部分内容:

第一部分:把“烂”代码优化为高效率代码的方法和路径。 代码的目标,除了完成任务,还要求把某项任务高效率地完成。

第二部分,带你补充必备的数据结构基础知识。 时间/空间复杂度的降低,要求对数据有超强的组织方式,这些能力需要你对数据结构的基础知识有极为深刻的理解,只有理解他们的优劣才能灵活选用合适的数据结构。

第三部分,这部分是你学习的重点,也就是用算法思考问题的逻辑和程序设计方法。 通过对递归、二分法、排序算法等介绍,教你一些不会改变数据的组织方式,就可以用巧妙的方法计算代码复杂度。

第四部分,侧重在 BAT 高频面试真题详解。 这一部分,带你运用前面所学来深入剖析高频真题的解题方法和思路,为你的大厂面试助力。

第五部分,面试现场, 给你求职时的切实建议。很多工程师有个共性问题,那就是明明有能力,却说不出来,表现得就像是个初学者一样。这部分,我通过补充面试经验,包括现场手写代码、问题分析、面试官注重的软素质等内容,来帮你解决这个问题。

课程大纲

目录 /共24节
开篇词
开篇词 | 数据结构与算法,应该这样学!
模块一:代码效率优化方法论
01 | 复杂度:如何衡量程序运行的效率?
02 | 数据结构:将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度
模块二:数据结构基础
03 | 增删查:掌握数据处理的基本操作,以不变应万变
04 | 如何完成线性表结构下的增删查?
05 | 栈:后进先出的线性表,如何实现增删查?
06 | 队列:先进先出的线性表,如何实现增删查?
07 | 数组:如何实现基于索引的查找?
08 | 字符串:如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法?
09 | 树和二叉树:分支关系与层次结构下,如何有效实现增删查?
10 | 哈希表:如何利用好高效率查找的“利器”?
模块三:算法思维基础
11 | 递归:如何利用递归求解汉诺塔问题?
12 | 分治:如何利用分治法完成数据查找?
13 | 排序:经典排序算法原理解析与优劣对比
14 | 动态规划:如何通过最优子结构,完成复杂问题求解?
模块四:面试真题 = 实践问题的“缩影”
15 | 定位问题才能更好地解决问题:开发前的复杂度分析与技术选型
16 | 真题案例(一):算法思维训练
17 | 真题案例(二):数据结构训练
18 | 真题案例(三):力扣真题训练
19 | 真题案例(四):大厂真题实战演练
特别放送:面试现场
20 | 代码之外,技术面试中你应该具备哪些软素质?
21 | 面试中如何建立全局观,快速完成优质的手写代码?
加餐
加餐 | 课后练习题详解
结束语
结束语 | 勤修内功,构建你的核心竞争力

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