1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
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• 第1章
  在这个课程中，我们将从底层实现诸多数据结构，从简单，到复杂，并且探索他们的应用。在这一章，我们将来看一看数据结构的具体作用，学习数据结构的误区，学习这个课程的注意事项，和课程环境的基本搭建：） ...
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  1-2 学习数据结构（和算法）到底有没有用？
  1-3 关于课程学习的更多注意事项
  1-4 课程编程环境搭建
  1-5 关于课程的其他语言支持：Python，C++，JS
  第2章 不要小瞧数组
  数组，看似是最简单的数据结构，但是，大多数语言为我们提供的都是静态数组，如何封装一个属于我们自己的动态数组，将是这一章讨论的重点。同时，我们也将探讨泛型，复杂度分析，乃至复杂度的震荡，等相关高级话题
• 2-1 使用Java中的数组
  2-2 二次封装属于我们自己的数组
  2-3 向数组中添加元素
  2-4 数组中查询元素和修改元素
  2-5 包含，搜索和删除
  2-6 使用泛型
  2-7 动态数组
  2-8 简单的复杂度分析
  2-9 均摊复杂度和防止复杂度的震荡
  第3章 栈和队列
  栈和队列都是极其简单的线性数据结构，其中的操作甚至都是数组操作的子集，但却在计算机科学中有着极其重要的应用。在这一章，我们就来探索栈和队列的奥秘。我们将看到使用底层数据结构搭建上层数据结构的过程，同时对于队列，我们也将改进底层结构，完成循环队列的实现。...
• 3-1 栈和栈的应用：撤销操作和系统栈
  3-2 栈的基本实现
  3-3 栈的另一个应用：括号匹配
  3-4 关于Leetcode的更多说明
  3-5 数组队列
  3-6 循环队列
  3-7 循环队列的实现
  3-8 数组队列和循环队列的比较
  第4章 最基础的动态数据结构：链表
  在这一章，我们将接触第一个动态数据结构：链表。我们将通过对链表的底层实现，更深入的理解对引用（或者是指针）的操作。同时，我们也将利用链表，实现栈和队列，并基于不同的底层实现，进行性能的比较。
• 4-1 什么是链表
  4-2 在链表中添加元素
  4-3 使用链表的虚拟头结点
  4-4 链表的遍历，查询和修改
  4-5 从链表中删除元素
  4-6 使用链表实现栈
  4-7 带有尾指针的链表：使用链表实现队列
  第5章 链表和递归
  很多同学都会忽视链表和递归之间千丝万缕的联系。其实，链表也拥有着天然的递归结构。我们在这一章，就将通过链表这种简单的数据结构，一点一点为大家揭开递归，这个在计算机的世界中最为重要的逻辑构成方式的神秘面纱！...
• 5-1 Leetcode中和链表相关的问题
  5-2 测试自己的Leetcode链表代码
  5-3 递归基础与递归的宏观语意
  5-4 链表的天然递归结构性质
  5-5 递归运行的机制：递归的微观解读
  5-6 递归算法的调试
  5-7 更多和链表相关的问题
  第6章 二分搜索树
  二分搜索树将是我们接触的第一个非线性数据结构。在这一章，我们将通过对二分搜索树的底层实现，了解对树结构的基本操作方式。同时，由于树结构天然的递归性质，我们将在这一章，实现诸多递归算法，进一步理解递归的奥妙。...
• 6-1 为什么要研究树结构
  6-2 二分搜索树基础
  6-3 向二分搜索树中添加元素
  6-4 改进添加操作：深入理解递归终止条件
  6-5 二分搜索树的查询操作
  6-6 二分搜索树的前序遍历
  6-7 二分搜索树的中序遍历和后序遍历
  6-8 深入理解二分搜索树的前中后序遍历
  6-9 二分搜索树前序遍历的非递归实现
  6-10 二分搜索树的层序遍历
  6-11 删除二分搜索树的最大元素和最小元素
  6-12 删除二分搜索树的任意元素
  6-13 更多二分搜索树相关话题
  第7章 集合和映射
  在这一章，我们将综合之前学习的数组，链表和二分搜索树，探索更加高层的数据结构应用：集合（Set）和映射（Map）。通过这一章的学习，我们将对二分搜索树的复杂度分析，有更加感性的认识，同时看到二分搜索树的巨大优势，以及相应的局限性。...
• 7-1 集合基础和基于二分搜索树的集合实现
  7-2 基于链表的集合实现
  7-3 集合类的复杂度分析
  7-4 _Leetcode中的集合问题和更多集合相关问题
  7-5 映射基础
  7-6 基于链表的映射实现
  7-7 基于二分搜索树的映射实现
  7-8 映射的复杂度分析和更多映射相关问题
  7-9 Leetcode上更多集合和映射的问题
  第8章 优先队列和堆
  在这一章，我们将探索一种特殊的树结构——堆。学习完这一章，同学们将对堆的相关操作有深入的认识，甚至达到白板编程的程度。同时，我们也将拓宽对队列的认识，理解什么是广义队列，什么是优先队列。
• 8-1 什么是优先队列
  8-2 堆的基础表示
  8-3 向堆中添加元素和Sift Up
  8-4 从堆中取出元素和Sift Down
  8-5 Heapify 和 Replace
  8-6 基于堆的优先队列
  8-7 Leetcode上优先队列相关问题
  8-8 Java中的PriorityQueue
  8-9 和堆相关的更多话题和广义队列
  第9章 线段树
  线段树是一种特殊的树结构。这种数据结构主要用于解决“线段”或者是“区间”这种特殊的数据，是算法竞赛中的常客。在这一章，我们将从底层实现属于我们自己的线段树，完成线段树的创建，查询，更新三个操作，并且通过实际比较，看到线段树解决“线段”相关问题的巨大优势。 ...
• 9-1 什么是线段树
  9-2 线段树基础表示
  9-3 创建线段树
  9-4 线段树中的区间查询
  9-5 Leetcode上线段树相关的问题
  9-6 线段树中的更新操作
  9-7 更多线段树相关的话题
  第10章 Trie
  Trie将是我们学习的第一个，也是唯一一个多叉树结构。Trie用于高效的处理字符串相关的查询问题，我们将看到，使用Trie，对字符串的查询效率，将和字符串的多少无关！这样的效率提升，将绝对震惊你的老板和同事！
• 10-1 什么是Trie字典树
  10-2 Trie字典树基础
  10-3 Trie字典树的查询
  10-4 Trie字典树的前缀查询
  10-5 Trie字典树和简单的模式匹配
  10-6 Trie字典树和字符串映射
  10-7 更多和Trie字典树相关的话题
  10-8 基于哈希表或者数组的Trie
  第11章 并查集
  并查集是一种奇怪的树结构。在并查集中，不是父亲指向孩子，而是孩子指向父亲。这样的一种奇怪结构，却能出奇快的解决集合相关的合并和查询问题。在这一章，我们将连续优化我们的并查集，释放出并查集的最大能量！
• 11-1 什么是并查集
  11-2 Quick Find
  11-3 Quick Union
  11-4 基于size的优化
  11-5 基于rank的优化
  11-6 路径压缩
  11-7 更多和并查集相关的话题
  第12章 AVL
  我们在这一章将学习最为经典的平衡二叉树：AVL树。我们将深入理解AVL树中的旋转操作。最后，我们也将看到，使用我们自己实现的AVL树，在极端情况下，相较普通的二分搜索树，性能巨大的提升。
• 12-1 平衡树和AVL
  12-2 计算节点的高度和平衡因子
  12-3 检查二分搜索树性质和平衡性
  12-4 旋转操作的基本原理
  12-5 左旋转和右旋转的实现
  12-6 LR 和 RL
  12-7 从AVL树中删除元素
  12-8 基于AVL树的集合和映射
  第13章 红黑树
  没有红黑树，可能就没有数据库到今天的发展。红黑树更是所有语言中树结构的首选底层实现。在这一章，我们将从2-3树入手，带领大家理解2-3树和红黑树的等价性，进而深入理解红黑树的各项操作。大家将看到，红黑树虽然复杂，但有规律的去理解，也能轻松拿下！...
• 13-1 红黑树与2-3树
  13-2 2-3树的绝对平衡性
  13-3 红黑树与2-3树的等价性
  13-4 红黑树的基本性质和复杂度分析
  13-5 保持根节点为黑色和左旋转
  13-6 颜色翻转和右旋转
  13-7 红黑树中添加新元素
  13-8 红黑树的性能测试
  13-9 更多和红黑树相关的话题
  13-10 对于红黑树，任何不平衡都会在三次旋转内解决？
  第14章 哈希表
  在数据结构的世界里，哈希表可谓影响深远。哈希的应用早就远远超越了数据存储，在安全领域发挥着重要的作用。就连”区块链“这种魔法黑科技，都离不开哈希的影子。在这一章，我们将具体的看一看，到底什么是哈希表，哈希表比起之前学习的数据结构，到底有怎样的优势。...
• 14-1 哈希表基础
  14-2 哈希函数的设计
  14-3 Java中的 hashCode 方法
  14-4 链地址法 Separate Chaining
  14-5 实现属于我们自己的哈希表
  14-6 哈希表的动态空间处理与复杂度分析。
  14-7 哈希表更复杂的动态空间处理方法
  14-8 更多哈希冲突的处理方法