算法与数据结构（C++版）面试/评级前的算法复习技能包

软考考证

课程简介

《算法与数据结构（C++版）面试/评级前的算法复习技能包》任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了【技能收获】学完可掌握：算法、数据结构、面试、评级、复习。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、D

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

这套《算法与数据结构（C++版）》的定位很直白——它是给“马上要面试或评级”的人准备的复习包，不是给零基础从头啃教材的人用的。选它之前要先想清楚一件事：你是要拿它当系统学习的教材，还是当考前的查漏补缺工具。资料包本身的组织方式更偏后者，尤其适合已经写过一阵 C++、但知识点有点散、面试前需要快速把盲区补起来的人。

课纲的含金量，看它怎么切分知识点

算法课最怕两件事：一是把 CLRS 那套理论照搬一遍，学完还是不会写代码；二是直接甩一堆 LeetCode 题号，美其名曰“实战”。这套课在结构上走的是中间路线——先讲清楚一个数据结构或算法思想“解决什么问题、复杂度从哪来”，再落到 C++ 的具体实现。判断含金量的关键，是看它讲排序、查找、树、图这几个模块时，有没有把“为什么用这个而不是那个”讲透，而不是只给一段能跑的代码。如果课纲里对递归、分治、动态规划这类思想做了单独拆解，说明它不是按题库拼的，值得认真跟。

这几块内容值得精看，其余可以快进

复杂度分析：很多人面试挂掉不是因为不会写，而是说不清自己代码的时间空间代价。这块如果讲得细，务必精看，它决定了你后面所有题的表达质量。
树与递归：二叉树、递归遍历是面试的高频区，也是很多人“看得懂写不出”的地方。跟着手推一遍比看十遍强。
排序与查找的取舍：不要只记快排怎么写，重点看不同场景下为什么选这个排序、稳定性意味着什么。
动态规划：如果这门课对状态定义和转移方程有铺垫式的讲解，那是它最值钱的部分；如果只是给题，跳过，自己补。

相反，纯概念介绍和背景铺垫类的章节，如果你已经有一定基础，完全可以跳读，把时间留给需要动手的模块。

资料包别整包囤，按用途拆开用

这类复习包通常包含讲解、配套笔记和代码实现几部分。直说：不要按顺序从头看到尾。更高效的拆法是——用讲解视频补认知盲区，用配套笔记做面试前的快速翻查，用代码部分自己重写一遍而不是复制粘贴。笔记尤其值得单独拎出来当“索引”，面试前一晚翻笔记比重新看视频有用得多。如果资料里有完整示例可复现，挑两三个自己独立写一遍，写不出来说明那块没真掌握。

谁适合下手，谁可以先放一放

适合的人：已经能用 C++ 写基本代码、数据结构课学过但忘了大半、近期有面试或评级安排的。这套东西对他们是省时间的。暂时不适合的人：完全没碰过 C++ 指针和模板的，直接上来会卡在语法而不是算法上，先补语言基础更划算。另外，如果指望它覆盖软考考证的理论题型，要留意它的重心在“能写能答面试”，和纯应试的选择题套路不完全重合，按你的目标取舍。

任何时候学习算法都不晚，而且越早越好，这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了

课程推荐

视频目录（67 节）

* 1-1 我们究竟为什么要学习算法.mp4

* 1-2 课程介绍.mp4

* 2-1 选择排序法 - Selection Sort.mp4

* 2-2 使用模板（泛型）编写算法.mp4

* 2-3 随机生成算法测试用例.mp4

* 2-4 测试算法的性能.mp4

* 2-5 插入排序法 - Insertion Sort.mp4

* 2-6 插入排序法的改进.mp4

* 2-7 更多关于O(n^2)排序算法的思考.mp4

* 3-1 归并排序法 - Merge Sort.mp4

* 3-2 归并排序法的实现.mp4

* 3-3 归并排序法的优化.mp4

* 3-4 自底向上的归并排序算法.mp4

* 3-5 快速排序法 - Quick Sort.mp4

* 3-6 随机化快速排序法.mp4

* 3-7 双路快速排序法.mp4

* 3-8 三路快速排序法.mp4

* 3-9 归并排序和快速排序的衍生问题.mp4

* 4-1 为什么使用堆？.mp4

* 4-2 堆的基本存储.mp4

* 4-3 Shift Up.mp4

* 4-4 Shift Down.mp4

* 4-5 基础堆排序和Heapify.mp4

* 4-6 优化的堆排序（Heap Sort）.mp4

* 4-8 索引堆(Index Heap).mp4

* 4-9 索引堆的优化.mp4

* 4-10 和堆相关的其他问题.mp4

* 4-11 排序算法总结.mp4

* 5-1 二分查找法（Binary Search）.mp4

* 5-2 二分搜索树基础（Binary Search Tree）.mp4

* 5-3 二分搜索树的节点插入.mp4

* 5-4 二分搜索树的查找.mp4

* 5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历）.mp4

* 5-6 层序遍历（广度优先遍历）.mp4

* 5-7 删除最大值，最小值.mp4

* 5-8 二分搜索树节点的删除（Hubbard Deletion）.mp4

* 5-9 二分搜索树的顺序性.mp4

* 5-10 二分搜索树的局限性.mp4

* 5-11 树形问题和更多树.mp4

* 6-1 并查集基础（Union Find）.mp4

* 6-2 Quick Find.mp4

* 6-3 Quick Union.mp4

* 6-4 基于size的优化.mp4

* 6-5 基于rank的优化.mp4

* 6-6 路径压缩 (Path Compression).mp4

* 7-1 图论基础.mp4

* 7-2 图的表示.mp4

* 7-3 相邻结点迭代器.mp4

* 7-4 图的算法框架.mp4

* 7-5 深度优先遍历和联通分量.mp4

* 7-6 寻路.mp4

* 7-7 广度优先遍历和最短路径.mp4

* 7-8 迷宫生成，PS抠图——更多无权图的应用.mp4

* 8-1 有权图.mp4

* 8-2 最小生成树问题和切分定理.mp4

* 8-3 Prim算法的第一个实现（Lazy Prim）.mp4

* 8-4 Prim算法的优化.mp4

* 8-5 优化后的Prim算法的实现.mp4

* 8-6 Krusk算法.mp4

* 8-7 最小生成树算法的思考.mp4

* 9-1 最短路径问题和松弛操作（Relaxation）.mp4

* 9-2 Dijkstra算法的思想.mp4

* 9-3 实现Dijkstra算法.mp4

* 9-4 负权边和Bellman-Ford算法.mp4

* 9-5 实现Bellman-Ford算法.mp4

* 9-7 更多和最短路径相关的思考.mp4

* 10-1 总结，算法思想，大家加油.mp4

配套笔记（3 份 PDF）

* 1-3 在学习算法和数据结构的具体知识前，你可能想读一读这两篇文章_慕课网.pdf

* 4-7 【勘误】关于从0开始索引的堆最后一个非叶子结点索引值的计算_慕课网.pdf

* 9-6 【勘误】关于Bellman-Ford算法的实现_慕课网.pdf

算法与数据结构（C++版） 面试/评级前的算法复习技能包

课纲的含金量，看它怎么切分知识点

这几块内容值得精看，其余可以快进

资料包别整包囤，按用途拆开用

谁适合下手，谁可以先放一放

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