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• 1.5.1 105)突破计算极限.mp4
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• 1.6.1 106)什么是抽象和实现.mp4
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• 1.7.1 107)为什么研究数据结构与算法.mp4
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• 1.8.1 从C转换到Python #01.mp4
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• 1.8.2 从C转换到Python #02.mp4
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• 1.8.3 从C转换到Python #03.mp4
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• 1.8.4 从C转换到Python #04.mp4
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• 2.1.1 201)什么是算法分析.mp4
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• 2.2.1 202)大O表示法.mp4
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• 2.3.1 203)“变位词”判断问题(上).mp4
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• 2.5.1 205)Python数据类型的性能(上).mp4
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• 2.7.1 怎么做慕课Python在线评测OJ作业.mp4
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• 3.1.1 301)什么是线性结构.mp4
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• 3.2.1 302)栈抽象数据类型及Python实现.mp4
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• 3.3.1 303)栈的应用:简单括号匹配.mp4
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• 3.4.1 304)栈的应用:十进制转换为二进制.mp4
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• 3.6.1 306)栈的应用:表达式转换(下).mp4
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• 3.7.1 307)栈的应用:后缀表达式求值.mp4
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• 4.1.1 队列抽象数据类型及Python实现.mp4
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• 4.1.2 队列抽象数据类型及Python实现.pdf
• 4.2.1 队列的应用:热土豆.mp4
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• 4.3.1 队列的应用:打印任务(上).mp4
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• 4.4.1 队列的应用:打印任务(下).mp4
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• 4.5.1 双端队列抽象数据类型及Python实现+回文词判定.mp4
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• 4.5.2 双端队列抽象数据类型及Python实现+回文词判定.pdf
• 4.6.1 无序表抽象数据类型及Python实现.mp4
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• 4.6.2 无序表抽象数据类型及Python实现.pdf
• 4.7.1 无序表的链表实现.mp4
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• 4.7.2 无序表的链表实现.pdf
• 4.8.1 有序表抽象数据类型及Python实现.mp4
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• 4.8.2 有序表抽象数据类型及Python实现.pdf
• 4.9.1 线性结构小结.mp4
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• [Python教程]数据结构与算法Python版 - 北京大学/
• 1 概述/
• 2 算法分析/
• 3 基本结构(上)/
• 4 基本结构(下)/
• 5 递归(上)/
• 6 递归(下)/
• 7 排序与查找(上)/
• 8 排序与查找(下)/
• 9 树及算法(上)/
• 10 树及算法(下)/
• 11 图及算法(上)/
• 12 图及算法(下)/
• 1.1 引子:数据时代 9m53s/
• 1.2 问题求解的计算之道 12m20s/
• 1.3 图灵机计算模型 14m49s/
• 1.4 算法和计算复杂性 14m28s/
• 1.5 突破计算极限 9m08s/
• 1.6 什么是抽象和实现 9m00s/
• 1.7 为什么研究数据结构与算法 10m02s/
• 1.8 从C转换到Python/
• 2.1 什么是算法分析 16m49s/
• 2.2 大O表示法 13m06s/
• 2.3 “变位词”判断问题(上) 10m27s/
• 2.4 “变位词”判断问题(下) 9m54s/
• 2.5 Python数据类型的性能(上) 12m37s/
• 2.6 Python数据类型的性能(下) 10m18s/
• 2.7 怎么做慕课Python在线评测OJ作业/
• 3.1 什么是线性结构 6m59s/
• 3.2 栈抽象数据类型及Python实现 10m14s/
• 3.3 栈的应用:简单括号匹配 11m19s/
• 3.4 栈的应用:十进制转换为二进制 9m34s/
• 3.5 表达式转换(上) 11m24s/
• 3.6 表达式转换(下) 12m36s/
• 3.7 后缀表达式求值 8m18s/
• 4.1 队列抽象数据类型及Python实现 10m01s/
• 4.2 队列的应用:热土豆 7m52s/
• 4.3 队列的应用:打印任务(上) 7m37s/
• 4.4 队列的应用:打印任务(下) 17m23s/
• 4.5 双端队列抽象数据类型及Python实现+回文词判定 7m25s/
• 4.6 无序表抽象数据类型及Python实现 11m03s/
• 4.7 无序表的链表实现 12m54s/
• 4.8 有序表抽象数据类型及Python实现 13m14s/
• 4.9 线性结构小结 6m08s/
• 5.1 什么是递归 13m20s/
• 5.2 递归的应用:任意进制转换 6m32s/
• 5.3 递归调用的实现 8m32s/
• 5.4 递归可视化:分形树 10m54s/
• 5.5 递归可视化:谢尔宾斯基三角 10m31s/
• 5.6 递归的应用:汉诺塔 10m37s/
• 5.7 递归的应用:探索迷宫 16m35s/
• 6.1 分治策略 5m34s/
• 6.2 优化问题和贪心策略 7m49s/
• 6.3 找零兑换问题的递归解法 12m32s/
• 6.4 找零兑换问题的动态规划解法 13m26s/
• 6.5 动态规划案例分析 17m53s/
• 6.6 递归小结 6m51s/
• 7.1 顺序查找算法及分析 9m41s/
• 7.2 二分查找算法及分析 12m20s/
• 7.3 冒泡和选择排序算法及分析 12m14s/
• 7.4 插入排序算法及分析 7m06s/
• 7.5 谢尔排序算法及分析 6m15s/
• 7.6 归并排序算法及分析 9m13s/
• 7.7 快速排序算法及分析 12m30s/
• 8.1 什么是散列 7m21s/
• 8.2 完美散列函数 15m02s/
• 8.3 区块链技术 17m20s/
• 8.4 散列函数设计 8m47s/
• 8.5 冲突解决方案 11m59s/
• 8.6 映射抽象数据类型及Python实现 14m58s/
• 8.7 排序与查找小结 9m45s/
• 9.1 什么是树 8m37s/
• 9.2 树结构相关术语 8m23s/
• 9.3 树的嵌套列表实现 11m00s/
• 9.4 树的链表实现 6m57s/
• 9.5 树的应用:表达式解析(上) 13m03s/
• 9.6 树的应用:表达式解析(下) 15m15s/
• 9.7 树的遍历 10m11s/
• 9.8 优先队列和二叉堆 11m45s/
• 9.9 二叉堆的Python实现 13m14s/
• 10.1 二叉查找树及操作 8m59s/
• 10.2 二叉查找树实现及算法分析(上) 11m55s/
• 10.3 二叉查找树实现及算法分析(下) 14m39s/
• 10.4 AVL树的定义和性能 7m08s/
• 10.5 AVL树的Python实现 20m04s/
• 10.6 树结构小结 7m39s/
• 11.1 图的基本概念及相关术语 11m51s/
• 11.2 图抽象数据类型 5m57s/
• 11.3 图抽象数据类型的Python实现 5m26s/
• 11.4 图的应用:词梯问题 8m20s/
• 11.5 实现广度优先搜索 15m07s/
• 11.6 图的应用:骑士周游问题 6m37s/
• 11.7 骑士周游问题算法实现 7m56s/
• 11.8 骑士周游问题算法分析与改进 8m45s/
• 12.1 通用的深度优先搜索 10m27s/
• 12.2 图的应用:拓扑排序 9m30s/
• 12.3 图的应用:强连通分支 11m16s/
• 12.4 图的应用:最短路径 16m54s/
• 12.5 图的应用:最小生成树 12m08s/
• 12.6 图结构小结 6m33s/