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开篇词.学习数据结构与算法，也可以是件小事
01.编程环境：工欲善其事，必先利其器
02.顺序表（上）：如何实现快速地随机访问？
03.顺序表（下）：常用操作合集与复杂度分析
04.单链表：如何通过指针提升插入、删除数据的速度？
05.双链表：搜索链表中节点的速度还可以更快吗？
06.循环链表：如何更方便地寻找数据？
07.静态链表：用一维数组表达的链表
08.栈：如何实现数据的后进先出？
09.队列：如何实现数据的先进先出？
10.二叉树：二叉树到底长什么样子？
11.二叉树：深度优先和广度优先遍历是什么？
12.二叉树：如何存储二叉树？
13.线索二叉树：如何线索化二叉树以提升访问速度？
14.二叉查找树（BST）：查找速度你最行
15.平衡二叉树（AVL）：平衡如此重要，怎么做到的？
16.平衡二叉树（AVL）：节点删除后的平衡性调整
17.红黑（R-B）树：和平衡二叉树有什么不同？
18.红黑（R-B）树：节点插入后的平衡性调整
19.红黑（R-B）树：节点删除后的平衡性调整（一）
20.红黑（R-B）树：节点删除后的平衡性调整（二）
21.哈夫曼（Huffman）树：将数据压缩后再传输更省带宽
22.树、森林、二叉树：相互之间的转换
23.图：如何用图表达错综复杂的数据？
24.图的存储（上）：邻接矩阵、邻接表和十字链表有什么不同？
25.图的存储（下）：为什么我们还需要邻接多重表和边集数组？
26.图：深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）
27.最小生成树：如何用普里姆（Prim）算法解决修路费用最少的问题？
28.最小生成树：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法与修路费用最少的问题？
29.最短路径：迪杰斯特拉（Dijkstra）算法与选择最节省时间的行走路线问题
30.最短路径：弗洛伊德（Floyd）算法与乘车费用最少的问题
31.图的应用：如何通过拓扑排序找到合理的先后顺序？
32.图的应用：如何通过关键路径估算完成工程需要的最短时间？
33.直接插入排序：为什么数据越有序，排序速度越快？
34.希尔排序：通过部分有序逼近全局有序
35.冒泡排序：大数下沉，小数上浮
36.快速排序：如何通过基准元素改进冒泡排序？
37.简单选择排序与堆排序：多趟排序与利用有序完全二叉树进行排序
38.归并排序：将多个有序序列按其中的元素值大小两两合并
39.串的顺序和链式存储结构：定长数组与动态数组
40.串的朴素模式匹配算法：暴力但容易理解
41.串的KMP模式匹配算法观察：理解困难
42.串的KMP模式匹配算法之实现与性能分析：代码实现简单
43.串的KMP模式匹配算法之改进：通过优化代码解决多次重复比较问题
44.跳表：为什么Redis用跳表实现而MySQL用B+树？
45.哈希表与哈希算法：哈希表适合用在什么样的情景？
46.哈希表与哈希算法：字符串的MD5值是通过哈希算法得到的？
47.多路查找树：B树在数据库中的应用
48.多路查找树：B+树的插入与删除操作详解
49.多路查找树：B树、B+树在数据库中的应用有何不同？
50.折半插入、2路插入、表插入：3种插入类排序类排序有哪些异同？
51.树形选择排序：按照锦标赛的思想进行排序
52.计数排序：不通过比较也可以进行排序
53.基数排序与桶排序：如何通过分配和收集进行排序？
结束语.日拱一卒，功不唐捐