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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
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摘要：本文旨在帮助读者快速上手C++数据结构与算法，通过详细介绍C++的基本语法、常用数据结构以及经典算法，帮助读者掌握C++编程的核心技能，提高编程效率。
1、C++基础语法
C++是一种广泛使用的编程语言，具有高效、灵活、可移植等特点。掌握C++基础语法是学习数据结构与算法的前提。C++基础语法包括变量、数据类型、运算符、控制结构、函数等。通过学习这些基本概念，读者可以更好地理解数据结构与算法的实现原理。
变量是存储数据的容器，C++中变量分为基本数据类型和复合数据类型。基本数据类型包括整型、浮点型、字符型等。复合数据类型包括数组、结构体、联合体等。了解这些数据类型的特点和用法，有助于读者在编程过程中选择合适的数据结构。
运算符是用于对变量进行操作的符号，C++中运算符包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等。掌握这些运算符的用法，可以方便地进行数据运算和逻辑判断。
2、常用数据结构
数据结构是存储和组织数据的方式，常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。每种数据结构都有其独特的特点和应用场景。
数组是一种线性数据结构，用于存储一系列元素。数组具有随机访问的特点，但插入和删除操作较为复杂。链表是一种非线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表具有插入和删除操作方便的特点。
栈和队列是特殊的线性数据结构，分别遵循后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的原则。栈常用于函数调用、递归等场景，队列常用于缓冲区、任务调度等场景。
3、经典算法
算法是解决问题的一系列步骤，经典算法包括排序、查找、动态规划等。掌握这些算法有助于提高编程效率。
排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。查找算法包括顺序查找、二分查找等。动态规划是一种解决优化问题的方法，通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解，以避免重复计算。
了解这些算法的原理和实现方法，有助于读者在实际编程过程中选择合适的算法解决问题。
4、实践应用
学习数据结构与算法的目的在于解决实际问题。通过实践应用，读者可以将所学知识运用到实际项目中。
例如，在开发一个社交网络应用时，可以使用图数据结构来表示用户之间的关系。在开发一个搜索引擎时，可以使用排序算法对搜索结果进行排序。在开发一个游戏时，可以使用栈和队列来实现游戏中的任务调度。
通过实践应用，读者可以加深对数据结构与算法的理解，提高编程能力。
总结：
本文从C++基础语法、常用数据结构、经典算法和实践应用四个方面对快速上手C++数据结构与算法进行了详细阐述。通过学习本文，读者可以掌握C++编程的核心技能，提高编程效率。
本文由nayona.cn整理
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