玩转算法系列--图论精讲 （Java版）
《玩转算法系列--图论精讲 （Java版）》image.webp (51.49 KB, 下载次数: 107) 下载附件 保存到相册 2025-6-21 15:03 上传【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。
这套《玩转算法系列--图论精讲（Java版）》在资源库里挂了不短时间，下载量一直稳在三位数，但真正把它啃完的人恐怕不多。原因不复杂：图论本身就是算法面试和竞赛里的硬骨头，而市面上一半的图论课要么停在概念演示，要么直接甩一堆 LeetCode 题解，中间那层"为什么这么建模"的推导基本是空的。这门课的价值，恰恰在中间那层。
课纲的取舍：它把图论当"建模工具"讲，而不是当题库讲
从章节结构看，它没有按"并查集、最短路、最小生成树"这种考点清单平铺，而是先花力气在图的基本表示和遍历上——邻接矩阵、邻接表的取舍、DFS 与 BFS 的递归/迭代写法差异。这一步看起来很基础，但它决定了后面所有算法的代码复杂度。很多自学者卡在 Dijkstra 写不出来，根子其实在邻接表的封装没想清楚。这门课把这块单独拎出来讲，是懂行人的做法。
值得精看的几段
- 图的遍历与连通分量：别跳过。它在这里引入了"递归回溯的状态管理"，后面所有基于 DFS 的算法都靠这套心智模型撑着。
- 最短路径的递进逻辑：从无权 BFS 到 Dijkstra，再到带负权边的 Bellman-Ford，重点看它怎么解释"为什么 Dijkstra 不能处理负权"。这是面试里区分度极高的一问。
- 最小生成树两套算法的对比：Kruskal 与 Prim 的取舍不是背结论，而是看它对稀疏图和稠密图的复杂度分析。笔记区有对应的复杂度表格，值得抄一遍。
- 综合实战章节：如果时间紧，这一章反而是最该做完的。它把前面零散的算法串成一个完整问题的求解链路，做一遍胜过看三遍讲解。
资料包怎么拆开用
配套资料里，笔记的价值高于视频本身。视频适合第一遍建立直觉，笔记适合第二遍做减法和索引。建议的用法是：视频只看算法思路和关键代码，笔记用来做二次整理，把每个算法的"适用场景—复杂度—代码模板"压成一张自己的速查卡。图论这部分，速查卡比笔记本身更耐用，面试前翻这个就够了。
Java 版的代码风格比较克制，没有过度使用泛型和设计模式，类结构清晰，可以直接改写成 C++ 或 Python 版本练手。对同时准备软考和面试的人来说，这份代码的复用性比想象中高。
一点提醒
这门课不解决"算法思维从零起步"的问题。如果你连递归和栈的关系都还模糊，先补基础再来。另外它偏重经典图论算法，对 Tarjan 强连通、网络流这类进阶内容覆盖有限，指望它打通竞赛难度会失望。把它定位成"面试图论部分的系统梳理"，用起来最顺手。
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课程推荐
《玩转算法系列--图论精讲 （Java版）》image.webp 下载附件 保存到相册 2025-6-21 15:03 上传【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（123 节）
* 1-1 欢迎大家来到《玩转图论算法》 (1952).mp4
* 1-2 图论到底有什么用？ (1957).mp4
* 1-3 课程编程环境的搭建 (1224).mp4
* 2-1 图的分类 (1344).mp4
* 2-2 图的基本概念 (2009).mp4
* 2-3 图的基本表示：邻接矩阵 (2006).mp4
* 2-4 更多图的方法 (1402).mp4
* 2-5 图的基本表示：邻接表 (1936).mp4
* 2-6 邻接表的实现 (1736).mp4
* 2-7 邻接表的问题和改进 (1509).mp4
* 2-8 实现邻接表的改进 (1732).mp4
* 2-9 图的基本表示的比较 (1413).mp4
* 3-1 数据结构遍历的意义 (1309).mp4
* 3-2 从树的深度优先遍历，到图的深度优先遍历 (1305).mp4
* 3-3 DFS逻辑的微观解读 (2021).mp4
* 3-4 实现图的深度优先遍历 (1448).mp4
* 3-5 图的深度优先遍历的改进 (1606).mp4
* 3-6 更多关于图的深度优先遍历 (1018).mp4
* 4-1 图的连通分量的个数 (0943).mp4
* 4-2 DFS中的一个技巧 (1432).mp4
* 4-3 求解联通分量 (1036).mp4
* 4-4 单源路径问题 (1001).mp4
* 4-5 单源路径问题的编程实现 (2134).mp4
* 4-8 提前结束递归：路径问题的另一个优化 (1906).mp4
* 4-9 无向图的环检测 (1631).mp4
* 4-10 二分图检测 (1102).mp4
* 4-11 实现二分图检测 (1215).mp4
* 4-12 本章小结和更多拓展 (1512).mp4
* 5-1 从树的广度优先遍历，到图的广度优先遍历 (1407).mp4
* 5-2 图的 BFS 的实现 (1321).mp4
* 5-3 使用 BFS 求解路径问题 (2023).mp4
* 5-8 BFS 的重要性质 (1629).mp4
* 5-9 无权图的最短路径 (1433).mp4
* 5-10 BFS 和 DFS 的神奇联系，与本章小结 (1344).mp4
* 6-1 算法笔试面试中的图论问题书写 (1826).mp4
* 6-2 图的建模和二维网格中的小技巧 (2021).mp4
* 6-3 编程实现图的建模 (2006).mp4
* 6-4 floodfill 算法 (1547).mp4
* 6-5 更多 floodfill 的问题 (1617).mp4
* 7-1 算法笔试面试中的 BFS 问题 (2115).mp4
* 7-2 图论建模的核心：状态表达 (1542).mp4
* 7-3 实现转盘锁问题 (2441).mp4
* 7-4 一道智力题 (1914).mp4
* 7-5 代码实现一道智力题 (2252).mp4
* 7-6 Leetcode 上一个困难的问题 (1707).mp4
* 7-7 实现滑动谜题 (1313).mp4
* 7-8 图论搜索和人工智能 (1816).mp4
* 8-1 什么是桥 (1130).mp4
* 8-2 寻找桥的算法思路 (1433).mp4
* 8-3 模拟寻找桥算法 (1743).mp4
* 8-4 实现寻找桥算法 (2134).mp4
* 8-5 图的遍历树 (1512).mp4
* 8-6 寻找割点的算法思路 (1400).mp4
* 8-7 实现寻找割点算法 (1533).mp4
* 8-8 本章小结：关于变量语义，和如何书写正确的算法 (1004).mp4
* 9-1 哈密尔顿回路和 TSP (1653).mp4
* 9-2 求解哈密尔顿回路的算法 (1452).mp4
* 9-3 实现哈密尔顿回路的算法 (2039).mp4
* 9-4 哈密尔顿回路算法的一个优化 (1227).mp4
* 9-6 Leetcode 上的哈密尔顿问题 (1833).mp4
* 9-7 状态压缩 (2148).mp4
* 9-8 基于状态压缩的哈密尔顿算法 (1402).mp4
* 9-9 记忆化搜索 (1844).mp4
* 9-10 哈密尔顿回路和哈密尔顿路径小结 (0510).mp4
* 10-1 什么是欧拉回路 (1345).mp4
* 10-2 欧拉回路的存在性及证明 (1935).mp4
* 10-3 实现欧拉回路存在性的判断 (0937).mp4
* 10-4 求解欧拉回路的三种算法 (1713).mp4
* 10-5 Hierholzer 算法模拟 (1351).mp4
* 10-6 实现 Hierholzer 算法 (2126).mp4
* 10-7 欧拉路径和本章小结 (0748).mp4
* 11-1 带权图及实现 (1832).mp4
* 11-2 Map 的遍历 (0950).mp4
* 11-3 最小生成树和 Kruskal 算法; (1200).mp4
* 11-4 切分定理 (1355).mp4
* 11-5 Kruskal 算法的实现 (1610).mp4
* 11-6 并查集动态环检测 (1603).mp4
* 11-7 Prim 算法的原理及模拟 (0905).mp4
* 11-8 实现 Prim 算法 (1322).mp4
* 11-9 Prim 算法的优化 (1815).mp4
* 11-10 本章小结和更多关于最小生成树问题的讨论 (1052).mp4
* 12-1 有权图的最短路径问题 (1128).mp4
* 12-2 Dijkstra 算法的原理和模拟 (1829).mp4
* 12-3 实现 Dijkstra 算法 (1919).mp4
* 12-4 Dijkstra 算法的优化 (1829).mp4
* 12-5 更多关于 Dijkstra 算法的讨论 (1603).mp4
* 12-6 Bellman-Ford 算法 (1441).mp4
* 12-7 负权环 (2133).mp4
* 12-8 实现 Bellman-Ford 算法. (1722).mp4
* 12-9 更多关于 Bellman-Ford 算法的讨论 (1413).mp4
* 12-10 Floyd 算法 (2105).mp4
* 12-11 实现 Floyd 算法 (1501).mp4
* 12-12 本章小结和更多关于最短路径问题的讨论 (1258).mp4
* 13-1 有向图的实现 (2055).mp4
* 13-2 有向图算法 (2018).mp4
* 13-3 有向图环检测和 DAG (1903).mp4
* 13-4 有向图的度入度和出度 (1237).mp4
* 13-5 有向图求解欧拉回路 (1900).mp4
* 13-6 拓扑排序 (1706).mp4
* 13-7 拓扑排序算法的实现 (1254).mp4
* 13-8 另一个拓扑排序算法 (1125).mp4
* 13-9 另一个拓扑排序算法的实现 (0840).mp4
* 13-10 有向图的强连通分量 (2037).mp4
* 13-11 Kosaraju 算法 (1939).mp4
* 13-12 Kosaraju 算法的实现 (2309).mp4
* 13-13 有向图算法小节 (1025).mp4
* 14-1 网络流模型和最大流问题 (1543).mp4
* 14-2 Ford-Fulkerson 思想 (2108).mp4
* 14-3 Edmonds-Karp 算法 (1526).mp4
* 14-4 最大流算法的基本架构 (1915).mp4
* 14-5 实现 Edmonds-Karp 算法 (1945).mp4
* 14-6 Edmonds-Karp 算法的测试和更多讨论 (1254).mp4
* 14-7 网络流问题建模 (1945).mp4
* 14-8 本章小结和更多相关讨论 (0810).mp4
* 15-1 最大匹配和完美匹配 (0836).mp4
* 15-2 使用最大流算法解决匹配问题 (0851).mp4
* 15-3 实现二分图匹配算法 (2035).mp4
* 15-4 通过 Leetcode 的一个 Hard 问题，看匹配算法建模 (2418).mp4
* 15-5 匈牙利算法 (2437).mp4
* 15-6 匈牙利算法的实现 (2546).mp4
* 15-7 基于递归实现的匈牙利算法 (1738).mp4
* 15-8 匹配问题小结 (0541).mp4
* 16-1 更广阔的图论算法世界 (2358).mp4
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