1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、免費提供課后技術支持，保障培訓效果。
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• 第1章
  在這個課程中，我們將從底層實現諸多數據結構，從簡單，到復雜，并且探索他們的應用。在這一章，我們將來看一看數據結構的具體作用，學習數據結構的誤區，學習這個課程的注意事項，和課程環境的基本搭建：） ...
• 1
  1-2 學習數據結構（和算法）到底有沒有用？
  1-3 關于課程學習的更多注意事項
  1-4 課程編程環境搭建
  1-5 關于課程的其他語言支持：Python，C++，JS
  第2章 不要小瞧數組
  數組，看似是最簡單的數據結構，但是，大多數語言為我們提供的都是靜態數組，如何封裝一個屬于我們自己的動態數組，將是這一章討論的重點。同時，我們也將探討泛型，復雜度分析，乃至復雜度的震蕩，等相關高級話題
• 2-1 使用Java中的數組
  2-2 二次封裝屬于我們自己的數組
  2-3 向數組中添加元素
  2-4 數組中查詢元素和修改元素
  2-5 包含，搜索和刪除
  2-6 使用泛型
  2-7 動態數組
  2-8 簡單的復雜度分析
  2-9 均攤復雜度和防止復雜度的震蕩
  第3章 棧和隊列
  棧和隊列都是極其簡單的線性數據結構，其中的操作甚至都是數組操作的子集，但卻在計算機科學中有著極其重要的應用。在這一章，我們就來探索棧和隊列的奧秘。我們將看到使用底層數據結構搭建上層數據結構的過程，同時對于隊列，我們也將改進底層結構，完成循環隊列的實現。...
• 3-1 棧和棧的應用：撤銷操作和系統棧
  3-2 棧的基本實現
  3-3 棧的另一個應用：括號匹配
  3-4 關于Leetcode的更多說明
  3-5 數組隊列
  3-6 循環隊列
  3-7 循環隊列的實現
  3-8 數組隊列和循環隊列的比較
  第4章 最基礎的動態數據結構：鏈表
  在這一章，我們將接觸第一個動態數據結構：鏈表。我們將通過對鏈表的底層實現，更深入的理解對引用（或者是指針）的操作。同時，我們也將利用鏈表，實現棧和隊列，并基于不同的底層實現，進行性能的比較。
• 4-1 什么是鏈表
  4-2 在鏈表中添加元素
  4-3 使用鏈表的虛擬頭結點
  4-4 鏈表的遍歷，查詢和修改
  4-5 從鏈表中刪除元素
  4-6 使用鏈表實現棧
  4-7 帶有尾指針的鏈表：使用鏈表實現隊列
  第5章 鏈表和遞歸
  很多同學都會忽視鏈表和遞歸之間千絲萬縷的聯系。其實，鏈表也擁有著天然的遞歸結構。我們在這一章，就將通過鏈表這種簡單的數據結構，一點一點為大家揭開遞歸，這個在計算機的世界中最為重要的邏輯構成方式的神秘面紗！...
• 5-1 Leetcode中和鏈表相關的問題
  5-2 測試自己的Leetcode鏈表代碼
  5-3 遞歸基礎與遞歸的宏觀語意
  5-4 鏈表的天然遞歸結構性質
  5-5 遞歸運行的機制：遞歸的微觀解讀
  5-6 遞歸算法的調試
  5-7 更多和鏈表相關的問題
  第6章 二分搜索樹
  二分搜索樹將是我們接觸的第一個非線性數據結構。在這一章，我們將通過對二分搜索樹的底層實現，了解對樹結構的基本操作方式。同時，由于樹結構天然的遞歸性質，我們將在這一章，實現諸多遞歸算法，進一步理解遞歸的奧妙。...
• 6-1 為什么要研究樹結構
  6-2 二分搜索樹基礎
  6-3 向二分搜索樹中添加元素
  6-4 改進添加操作：深入理解遞歸終止條件
  6-5 二分搜索樹的查詢操作
  6-6 二分搜索樹的前序遍歷
  6-7 二分搜索樹的中序遍歷和后序遍歷
  6-8 深入理解二分搜索樹的前中后序遍歷
  6-9 二分搜索樹前序遍歷的非遞歸實現
  6-10 二分搜索樹的層序遍歷
  6-11 刪除二分搜索樹的最大元素和最小元素
  6-12 刪除二分搜索樹的任意元素
  6-13 更多二分搜索樹相關話題
  第7章 集合和映射
  在這一章，我們將綜合之前學習的數組，鏈表和二分搜索樹，探索更加高層的數據結構應用：集合（Set）和映射（Map）。通過這一章的學習，我們將對二分搜索樹的復雜度分析，有更加感性的認識，同時看到二分搜索樹的巨大優勢，以及相應的局限性。...
• 7-1 集合基礎和基于二分搜索樹的集合實現
  7-2 基于鏈表的集合實現
  7-3 集合類的復雜度分析
  7-4 _Leetcode中的集合問題和更多集合相關問題
  7-5 映射基礎
  7-6 基于鏈表的映射實現
  7-7 基于二分搜索樹的映射實現
  7-8 映射的復雜度分析和更多映射相關問題
  7-9 Leetcode上更多集合和映射的問題
  第8章 優先隊列和堆
  在這一章，我們將探索一種特殊的樹結構——堆。學習完這一章，同學們將對堆的相關操作有深入的認識，甚至達到白板編程的程度。同時，我們也將拓寬對隊列的認識，理解什么是廣義隊列，什么是優先隊列。
• 8-1 什么是優先隊列
  8-2 堆的基礎表示
  8-3 向堆中添加元素和Sift Up
  8-4 從堆中取出元素和Sift Down
  8-5 Heapify 和 Replace
  8-6 基于堆的優先隊列
  8-7 Leetcode上優先隊列相關問題
  8-8 Java中的PriorityQueue
  8-9 和堆相關的更多話題和廣義隊列
  第9章 線段樹
  線段樹是一種特殊的樹結構。這種數據結構主要用于解決“線段”或者是“區間”這種特殊的數據，是算法競賽中的常客。在這一章，我們將從底層實現屬于我們自己的線段樹，完成線段樹的創建，查詢，更新三個操作，并且通過實際比較，看到線段樹解決“線段”相關問題的巨大優勢。 ...
• 9-1 什么是線段樹
  9-2 線段樹基礎表示
  9-3 創建線段樹
  9-4 線段樹中的區間查詢
  9-5 Leetcode上線段樹相關的問題
  9-6 線段樹中的更新操作
  9-7 更多線段樹相關的話題
  第10章 Trie
  Trie將是我們學習的第一個，也是唯一一個多叉樹結構。Trie用于高效的處理字符串相關的查詢問題，我們將看到，使用Trie，對字符串的查詢效率，將和字符串的多少無關！這樣的效率提升，將絕對震驚你的老板和同事！
• 10-1 什么是Trie字典樹
  10-2 Trie字典樹基礎
  10-3 Trie字典樹的查詢
  10-4 Trie字典樹的前綴查詢
  10-5 Trie字典樹和簡單的模式匹配
  10-6 Trie字典樹和字符串映射
  10-7 更多和Trie字典樹相關的話題
  10-8 基于哈希表或者數組的Trie
  第11章 并查集
  并查集是一種奇怪的樹結構。在并查集中，不是父親指向孩子，而是孩子指向父親。這樣的一種奇怪結構，卻能出奇快的解決集合相關的合并和查詢問題。在這一章，我們將連續優化我們的并查集，釋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的優化
  11-5 基于rank的優化
  11-6 路徑壓縮
  11-7 更多和并查集相關的話題
  第12章 AVL
  我們在這一章將學習最為經典的平衡二叉樹：AVL樹。我們將深入理解AVL樹中的旋轉操作。最后，我們也將看到，使用我們自己實現的AVL樹，在極端情況下，相較普通的二分搜索樹，性能巨大的提升。
• 12-1 平衡樹和AVL
  12-2 計算節點的高度和平衡因子
  12-3 檢查二分搜索樹性質和平衡性
  12-4 旋轉操作的基本原理
  12-5 左旋轉和右旋轉的實現
  12-6 LR 和 RL
  12-7 從AVL樹中刪除元素
  12-8 基于AVL樹的集合和映射
  第13章 紅黑樹
  沒有紅黑樹，可能就沒有數據庫到今天的發展。紅黑樹更是所有語言中樹結構的首選底層實現。在這一章，我們將從2-3樹入手，帶領大家理解2-3樹和紅黑樹的等價性，進而深入理解紅黑樹的各項操作。大家將看到，紅黑樹雖然復雜，但有規律的去理解，也能輕松拿下！...
• 13-1 紅黑樹與2-3樹
  13-2 2-3樹的絕對平衡性
  13-3 紅黑樹與2-3樹的等價性
  13-4 紅黑樹的基本性質和復雜度分析
  13-5 保持根節點為黑色和左旋轉
  13-6 顏色翻轉和右旋轉
  13-7 紅黑樹中添加新元素
  13-8 紅黑樹的性能測試
  13-9 更多和紅黑樹相關的話題
  13-10 對于紅黑樹，任何不平衡都會在三次旋轉內解決？
  第14章 哈希表
  在數據結構的世界里，哈希表可謂影響深遠。哈希的應用早就遠遠超越了數據存儲，在安全領域發揮著重要的作用。就連”區塊鏈“這種魔法黑科技，都離不開哈希的影子。在這一章，我們將具體的看一看，到底什么是哈希表，哈希表比起之前學習的數據結構，到底有怎樣的優勢。...
• 14-1 哈希表基礎
  14-2 哈希函數的設計
  14-3 Java中的 hashCode 方法
  14-4 鏈地址法 Separate Chaining
  14-5 實現屬于我們自己的哈希表
  14-6 哈希表的動態空間處理與復雜度分析。
  14-7 哈希表更復雜的動態空間處理方法
  14-8 更多哈希沖突的處理方法