你将获得什么？
- 35 类算法实战应用场景
- 6 大领域常用算法知识体系
- 源码剖析 + 手写实现，深入细节
- 清晰图解 + 论文精读，吃透算法
课程介绍
提到算法，不知道你有没有这样的疑惑。
之前花很多时间学的算法和数据结构，好像就是为了应对面试关，对日常的开发工作没有什么帮助。
入职之后，没什么机会和需求要手写一些基础的数据结构，往往做着 CURD 的活；算法的存在感，最多就是调用调用 JDK 的包、STL 的函数，算法就像是只存在于那些开箱即用的中间件和基础库中而已，和我们的日常开发没什么关系。
而且学习算法的过程相当痛苦，不只是学习曲线比较陡峭，主要还是平时可能完全用不到这些知识，边学边忘，没有连续的时间投入和充分的刻意练习。偶尔想起来做一做 LeetCode，发现刚学完的知识点根本记不住，不理解大厂面试为什么问这么多算法题。
其实纠结面试的算法值不值得学，是本末倒置了。算法，在开发者日常工作中无处不在，真正的价值在于，能解决工程实战中存在的真实问题。所以越是薪资高的大厂，越会通过算法题考察面试者的思考问题和解决问题的能力。
这个专栏将从实际工程问题的视角，为你呈上一堂实用、精彩的算法课。
黄清昊老师不仅会和你讨论基础的数据结构和算法思想，更会着重帮你掌握这些算法是如何运行在真实的物理机器上的、是如何解决实际业务系统中的问题的，以及是如何在各个稳定运行的中间件、分布式系统、基础库中实现的。在这个过程中，你的思考问题和解决问题的能力都会得到锻炼，希望能真正帮助到有类似疑惑的你。
课程设计
专栏主要分为偏基础和偏实战的两部分，共 6 个模块，为你精讲开发工作中真正用得上的算法。
正式学习之前，将通过一个简单、有趣、常用的文本差分算法为先导，探索那些就在开发者身边却常常被熟视无睹的算法，体验思维的乐趣。
- 数据结构篇、算法思想篇
这两个模块，包含了工程中常用的基础数据结构和算法思想，比如双向链表、动态数组、哈希表、红黑树、二分搜索、深度优先搜索、贪心算法等，由浅入深，推演算法的来历和特点，分析源码实现思路，不只是了解算法知识，更要理解工业级的算法实现是如何运行在真实的物理机上的。
- 操作系统篇、计算机网络篇
这两个模块，会带你学习两门非常重要的计算机基础课——操作系统和计算机网络中会用到的基础算法，同样会结合真实的网络库、操作系统的源码进行讲解。这样当你了解许多经典算法的发明背景和应用场景时，再结合操作系统和计算机网络的基础知识，你可以对算法有更深入的理解。
- 分布式篇、工程实践篇
学习高流量、高并发、高可用的现代互联网应用中各种算法的应用，解析 Redis、MySQL 和 MapReduce 等系统或者论文的经典源码。深入理解在各场景下如何拆解问题、应用算法，目的是升级编程思维，帮助你排查真实业务开发中的各种问题，做出良好的架构设计。
最后将挑选出几个有趣的算法，在高手番外篇中不定期奉上。
课程目录
开篇词|真实世界的算法，跟你想的不一样
先导篇|诶，这个git diff好像不是很直观?
基础数据结构篇
01 动态数组:按需分配的vector为什么要二倍扩容?
02 双向链表:list如何实现高效地插入与删除?
03 双端队列:如何实现两边开口的deque?
04 栈:函数调用的秘密究竟是什么?
05 HashMap:一个优秀的散列表是怎么来的?
06 TreeMap:红黑树真的有那么难吗?
07 堆:如何实现一个高效的优先队列?
基础算法篇
08 外部排序:如何为TB级数据排序?
09 二分:如何高效查询Kafka中的消息?
10 搜索:一起来写一个简单的爬虫?
11 字符串匹配:如何实现全文搜索功能?
12 拓扑排序:Gomod依赖关系如何可视化?
13 哈夫曼树:如何利用贪心思想进行数据压缩?
操作系统篇
14 调度算法:操作系统中的进程是如何调度的?
15 LRU:在虚拟内存中页面是如何置换的?
16 两阶段提交:文件是如何保证读写完整的?
计算机网络篇
17 选路算法:Dijkstra是如何解决最短路问题的?
18 选路算法:链路状态算法如何分发全局路由信息?
19 选路算法:距离矢量算法为什么会产生环路问题?
20 滑动窗口:TCP如何控制网络拥塞?
分布式篇
21 分而治之:MapReduce如何解决大规模分布式计算问题?
22 PageRank:Google是如何计算网页排名的?
23 Raft:分布式系统间如何达成共识?
24 UUID:如何生成全局的唯一ID?
25 一致性哈希:如何在集群上合理分配流量?
工程实战篇
26 B+ Tree:PostgreSQL的索引是如何建立的?
27 LSM Tree:HBase的索引是如何建立的?
28 MVCC:如何突破数据库的并发读写性能瓶颈?
29 BitMap:如何通过位操作提高大规模数据查询性能?
30 布隆过滤器如何借助redis过滤亿级数据?
31 跳表:Redis是如何存储有序集合的?
32 时间轮:Redis如何实现延迟队列?
33 限流算法:如何防止系统过载?
34 Trie树:Web框架中如何实现路由匹配?
结束语|在技术的世界里享受思维的乐趣
高手番外
35 洗牌算法:只是随机交换K次这么简单吗?
36 Radix:Redis是如何优化Trie树性能的?
37 Thrift编码方法:为什么RPC往往不用JSON作为网络传输格式?
38 垃圾回收算法:现代语言是如何自动管理堆上内存的?
39 倒排索引搜索引擎是如何快速全文检索的?
40 地理位置排序:点外卖的时候如何按照距离对商家进行排序?
讲师介绍
黄清昊（微扰理论），前阿里云、字节跳动、腾讯工程师，毕业于上海交通大学。在 LeetCode 上刷了 800 多道题目，贡献了 200 余篇优秀题解，对算法有深入理解，也因此在毕业后顺利完成了从前端到基础软件研发的方向转变。现任 EMQ X 存储工程师，对函数式编程和分布式系统有丰富的实战经验。
他将带你一起在工程实战中探索算法的魅力，去发现那些就在身边却常常被忽略的有趣算法们；让你不再只是纸上谈