Python 体系课 2025 版「AI悦创·Python一对一辅导教学」
原创2025/7/26大约 21 分钟...约 6196 字
1. 网易云课堂录播课「待制作」
Python小咖养成计划:
https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1212917814&share=2&shareId=480000002277025
2. 课程大纲
说明
- 每一节,不代表一节课就可以解决。具体看每节的具体内容量和私教学员具体的理解能力。
- 预估时长只是预估,不乏有高效学习者耗时会缩短,也有可能更长。每个人理解能力、学习情况、需求都不同,所以:不要觉得自己学的快还是慢,这不是重点!而是要看自己每节课的内容是否完全理解与掌握,你以为的慢,其实是快!
- 所有的预估时间,基于两点计算:
- 历史所有学员所学的平均时长;
- 保证知识点完全讲完并且有效掌握;
- 从 if 语法开始,就正式进入编程语言的“框架”语法的学习。if、while、for、function、class 等,都如同框架,而框架内的代码则是:if 之前的语法,当然也可以包含嵌套框架。所以学习时一定要学会感受并加上全局观思维,才可以掌握后续的语法;
- “框架”语法较为简单,重点在于逻辑的突破与引导训练;
- 再次强调:不要和别人比速度,要和自己比!!!(很多人搞不清楚~)
- ……
2.1 阶段一:Python 小咖养成计划
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长「取历史学员平均值」 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 环境搭建&新建项目 | 配置 Python 相关的上课环境,已经教学如何新建项目。 | 一般第一节课或试听课解决。 | 1h |
| 第一章 变量和数据类型 | ||||
| 02 | 第一节丨变量 | 讲解变量含义、创建。 | 上课 | 2~3h |
| 03 | 第二节丨初识数据类型 | 了解 Python 所拥有的常见数据类型,使学员在入门使时拥有“全局观”。 | 上课 | 2h |
| 04 | 第三节|章节测试一 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第二章 数据类型(上) | ||||
| 01 | 第一节丨数值 | 深入学习数字型特点与基本语法 | 上课 | 2~3h |
| 02 | 第二节丨字符串 | 学习 Python 字符串语法、内置函数、用户输入等 | 上课 | 4h+ |
| 03 | 作业一丨创建一个问答式简历软件 | 首次的小项目实操,内容待迭代扩展。 | 课后 | - |
| 04 | 作业一讲解 | 讲解项目与分析问题所在 | 上课 | 0.5h |
| 05 | 第三节|章节测试二 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| - | 第四节|何为迭代? | 学习编程中经常出现的概念:迭代。 | 阅读+上课快速带过 | - |
| 第三章 数据类型(中) | ||||
| 01 | 第一节丨列表 | 深入学列表数据类型、内置函数、深浅拷贝等。 | 上课 | 3~4h |
| 02 | 第二节丨元组 | 学习元组特点、在不能修改的情况下如何修改元组、zip 函数使用等。 | 上课 | 1h~2h |
| 03 | 第三节|章节测试三 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| - | ||||
| 第四章 数据类型(下) | ||||
| 01 | 第一节丨字典 | 学习如何创建电话薄、字典多种构建方式、内置函数、深浅拷贝等。 | 上课 | 3~4h |
| 02 | 第二节丨集合 | 结合高中所学集合知识,辅助学习 Python 集合中的创建与操作等。 | 上课 | 1~1.5h |
| 03 | 第三节|章节测试四 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第五章 if条件判断 | ||||
| 01 | 第一节丨布尔表达式 | 学习 True、Fasle 的逻辑,以及逻辑运算符的用法; | 上课 | 2h |
| 02 | 第二节丨if 条件判断 | 从此刻开始学习“框架”式语法,把前面的所有语法汇合、使用在一起。学习条件判断语句,以及连续 if 与 if…elif…else 的区别等。 | 上课 | 3~4h |
| 03 | 第三章|章节测试五 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第六章 while循环 | ||||
| 01 | 第一节|while 循环 | 之前的代码只能单次运行,开始学习程序的重复运行。 | 上课 | 3~4h |
| 02 | 第二节|章节测试六 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第七章 for循环 | ||||
| 01 | 第一节|for 循环 | 开始学习 for 循环、for 嵌套、range 循环、内置函数等; | 上课 | 3~4h |
| 02 | 作业二丨创建一个运势预测软件 | 开始尝试用之前所学的语法,开发一个看起来还不错的运势预测软件。 | 课后+上课 | 1~1.5h |
| 03 | 第二节|章节测试七 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第八章 函数 | ||||
| 01 | 第一节丨计算机函数的概念 | 从数学中的函数到 Python 中的函数,去探究函数存在的价值。 | 上课 | 0.5~1h |
| 02 | 第二节丨函数的定义与调用 | 学习 Python 中的函数创建方法、函数调用、参数传递等。 | 上课 | 3~4h |
| 03 | 第三节|章节测试八 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 第九章 类 | ||||
| 01 | 第一节丨类的概念 | 结合生活中的类,进行类比学习编程中类的概念。 | 上课 | 0.5~1h |
| 02 | 第二节丨类的使用 | 学习类的创建与使用,了解各个部分的语法。 | 上课 | 2~3h |
| 03 | 第三节丨self 参数的使用 | 学习类中 self 的特点与功能,此部分逻辑较难。 | 上课 | 1~2h |
| 04 | 第四节|章节测试九 | 检测所学知识,内容待迭代。 | 课后、选择性讲解 | - |
| 05 | 项目作业丨对话式对战游戏设计 | 结合之前所学的所有 Python 语法,开发一个文字对话游戏,从中掌握:程序员是如何从 0~1 进行开发的。 | 上课 | 3~4h |
| 第十章 文件操作 | ||||
| 01 | 文件读取 | |||
| 02 | 简易 NLP | |||
| 03 | 异常处理 | |||
| 04 | 简易文件笔记搜索器 | |||
| 阶段测试 | ||||
| 01 | Python-基础课程结业测试 | |||
| 课程重点总结及答疑 | ||||
| 01 | 课程重点总结及答疑 |
2.2 阶段二:办公自动化
2.3 阶段三:数据分析
Step 1:数据分析思维「前置」
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
| 导论 | ||||
| 01 | 你有没有数据时代的通行证? | 数据时代普通人的必修课,用故事讲透数据思维,让你不学编程也能读懂世界。 | 待定 | |
| 02 | 数据思维的三个常见误解 | 数据思维不是技能,是用数据解决问题的能力。 | 待定 | |
| 第一章 感知数据 | ||||
| 01 | 转型:如何培养数据敏感度? | |||
| 02 | 背景:为什么孤立的数据没有意义? | |||
| 03 | 推理:怎么发现数据隐藏的信息? | |||
| 04 | 差异:为什么同样的数据感受不一样? | |||
| 05 | 估算:为什么要敢于不精确? | |||
| 06 | 映射:数据究竟是什么? | |||
| 第二章 收集数据 | ||||
| 01 | 类型:为什么要对数据区别对待? | |||
| 02 | 测量:如何定量地把握一个事物? | |||
| 03 | 抽样:怎么确保样本能推断总体? | |||
| 04 | 问卷:为什么说含金量最高的是操作化? | |||
| 05 | 实验:怎么定量地确定因果关系? | |||
| 06 | 大数据:到底有什么不一样? | |||
| 第三章 理解数据 | ||||
| 01 | 表征:如何确定你到底是谁? | |||
| 02 | 分类:谁是他?谁是我? | |||
| 03 | 分解:究竟谁对你影响最大? | |||
| 04 | 因果:如何缓解反事实难题? | |||
| 第四章 操纵数据 | ||||
| 01 | 行动:如何用数据指导决策? | |||
| 02 | 可视化:如何塑造受众的感觉? | |||
| 03 | 误导:怎样识别数据中的认知陷阱? | |||
| 第五章 结语 | ||||
| 01 | 数据思维背后的三个基本信念 |
Step 2:数据分析思维「核心」
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 导入 | ||||
| 01 | 数据给你一双看透本质的眼睛 | |||
| 02 | 万物背后的规律都是数据 | |||
| 03 | 目标思维:90% 的职场人都没有这个能力 | |||
| 04 | 客观严谨:避免"拍脑袋"决策,四点打造专业人设 | |||
| 05 | 指标思维:究竟用什么样的数据来准确地描述业务现状? | |||
| 06 | 逻辑思维:招聘要求里的逻辑思维能力到底指什么? | |||
| 07 | 结构化思维:如何像高手一样看问题? | |||
| 08 | 业务思维:究竟什么叫做懂业务? | |||
| 09 | 用户思维:如何站在用户的角度来思考业务问题? | |||
| 第二章 数据分析基础 | ||||
| 01 | 平均值:不要被骗了,它不能代表整体水平 | |||
| 02 | 大数定律与小数陷阱:生活是随机还是有定数的? | |||
| 03 | 数据的期望值:为什么你坐的飞机总是晚点? | |||
| 04 | 随机对照试验:章鱼保罗真的是“预言帝”么? | |||
| 05 | 直方图与幂分布:为什么全世界1%的人掌握着50%的财富? | |||
| 06 | 数据分布:房子应该是买贵的还是买便宜的? | |||
| 07 | 散点图和相关性:怎样快速从数据当中找到规律? | |||
| 08 | 标准差:这人是不是“靠谱”其实看标准差? | |||
| 09 | 数据抽样:大数据来了还需要抽样么? | |||
| 10 | 指数和 KPI:智商是怎么计算出来的? | |||
| 11 | 因果倒置:星座真的可以判定你的性格吗? | |||
| 第三章 数据算法基础 | ||||
| 01 | 精确率与置信区间:两种预测,你究竟应该相信哪一个? | |||
| 02 | 趋势分析与回归:父母高,孩子一定高么? | |||
| 03 | 初识聚类算法:物以类聚,让复杂事物简单化 | |||
| 04 | 初识分类算法:分而治之,不断进化 | |||
| 05 | 关联规则:为什么啤酒和尿布一起卖? | |||
| 06 | 蒙特卡洛与拉斯维加斯:有限时间内如何获得最优解? | |||
| 07 | 马尔可夫链:你的未来,只取决于你当下做什么 | |||
| 08 | 协同过滤:你看到的短视频都是集体智慧的结晶 | |||
| 09 | 人工智能初探:阿尔法狗是怎样的一只“狗”? | |||
| 第四章 如何用数据说话 | ||||
| 01 | 确定问题:与利益无关的问题都不值得数据分析和挖掘 | |||
| 02 | 采集数据:用好一手数据和二手数据 | |||
| 03 | 写好故事线:你能用好数字推翻众人的理解吗? | |||
| 04 | 实践你的理论:数据驱动最终就是用结果说话 | |||
| 05 | 数据分析:15 种数据思维图(上) | |||
| 06 | 数据分析:15 种数据思维图(下) | |||
| 第五章 分析工具 | ||||
| 01 | 我常用的数据分析工具图谱 | |||
| 02 | 让你数据分析瞬间提效的18个基础功法(上) | |||
| 03 | 让你数据分析瞬间提效的18个基础功法(下) | |||
| 04 | 快速实现数据分析基础课中的分析模型 | |||
| 05 | 最先进的数据分析工具展望 | |||
| 第六章 AI 时代下的数据分析思维 | ||||
| 01 | AI浪潮下的数据分析思维 | |||
| 02 | 什么是大模型,它能帮我们做什么? | |||
| 03 | 如何使用大模型帮我们做数据分析? | |||
| 04 | 如何利用大模型生成专业数据分析报告? | |||
| 第七章 结束 | ||||
| 01 | 我们不是神:数据分析既是天使也是魔鬼 | |||
| 02 | 期末测试|来赴一场满分之约! | |||
| 03 | 悦创手记 | 让生活多一些科学,少一些神学 | |||
| 04 | 数据分析基础回顾 | |||
| 05 | 数据算法基础回顾 | |||
| 06 | 书单推荐 | |||
| 07 | 升级头脑,用数据思维点亮生活 |
Step 3:数据分析快速入门
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 导学 | ||||
| 01 | 你为什么需要数据分析能力? | 介绍数据分析重要性、学习方法及模块,助提升能力获机遇。 | 阅读 | - |
| 第二章 数据分析基础篇 | ||||
| 01 | 数据分析全景图及修炼指南 | 介绍数据分析全景图,含数据采集、挖掘、可视化三部分,强调认知、工具与实战结合的学习法,提 “不重复造轮子” 等原则,助初学者入门。 | ||
| 02 | 学习数据挖掘的最佳路径是什么? | 介绍学习数据挖掘的最佳路径,涵盖基本流程、十大经典算法(如 C4.5、Apriori 等)及所需数学原理(概率论、线性代数等),助读者系统入门,还设思考题引导实践应用。 | ||
| 03 | Python 基础语法:开始你的Python 之旅 | 学习 Python 基础语法,含安装、IDE 选择,讲解输入输出、判断循环等,强调练习重要性,助入门数据分析。(快速、大概回顾) | 阅读 | |
| 04 | Python 科学计算:用 NumPy 快速处理数据 | |||
| 05 | Python 科学计算:Pandas | |||
| 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念? | |||
| 07 | 用户画像:标签化就是数据的抽象能力 | |||
| 08 | 数据采集:如何自动化采集数据? | |||
| 09 | 数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论 | |||
| 10 | Python 爬虫:如何自动化下载王祖贤海报? | |||
| 11 | 数据科学家 80% 时间都花费在了这些清洗任务上? | |||
| 12 | 数据集成:这些大号一共20亿粉丝? | |||
| 13 | 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么? | |||
| 14 | 数据可视化:掌握数据领域的万金油技能 | |||
| 15 | 一次学会Python数据可视化的10种技能 | |||
| 16 | 数据分析基础篇答疑 | |||
| 第三章 数据分析算法篇 | ||||
| 01 | 决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你 | |||
| 02 | 决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树 | |||
| 03 | 决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测 | |||
| 04 | 朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女? | |||
| 05 | 朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类? | |||
| 06 | SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开? | |||
| 07 | SVM(下):如何进行乳腺癌检测? | |||
| 08 | KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型? | |||
| 09 | KNN(下):如何对手写数字进行识别? | |||
| 10 | K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类? | |||
| 11 | K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割? | |||
| 12 | EM 聚类(上):如何将一份菜等分给两个人? | |||
| 13 | EM 聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分 | |||
| 14 | 关联规则挖掘(上):如何用 Apriori 发现用户购物规则? | |||
| 15 | 关联规则挖掘(下):导演如何选择演员? | |||
| 16 | PageRank(上):搞懂 Google 的 PageRank 算法 | |||
| 17 | PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系 | |||
| 18 | AdaBoost(上):如何使用 AdaBoost 提升分类器性能? | |||
| 19 | AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测? | |||
| 20 | 数据分析算法篇答疑 | |||
| 第三章 数据分析实战篇 | 实战随时更新,内容在暂定! | |||
| 01 | 数据采集实战:如何自动化运营微博? | |||
| 02 | 数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示? | |||
| 03 | 数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析 | |||
| 04 | 数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析 | |||
| 05 | 数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测? | |||
| 06 | 当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么? | |||
| 07 | 深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别? | |||
| 第四章 数据分析工作篇 | ||||
| 01 | 如何培养你的数据分析思维? | |||
| 02 | 求职简历中没有相关项目经验,怎么办? |
Step 4:数据分析系统学习「待更新」
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
Step 5:AI 数据分析 V0.1 版本
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 导学 | ||||
| 01 | AIGC 时代,数据分析可以很简单 | |||
| 第二章 数据清洗与预处理 | ||||
| 01 | 数据分析入门:从掌握基础流程开始 | |||
| 02 | 大模型基础:掌握核心原理,知其所以然 | |||
| 03 | Prompt 提示词:与大模型交互的主要方式 | |||
| 04 | 让大模型帮你干活:数据清洗之前自动识别数据格式与纠正异常 | |||
| 05 | 让大模型帮你干活:数据清洗之处理数据存储形式不一致 | |||
| 06 | AI 工具:不用再写代码,主流模型有搞定爬虫 | |||
| 第三章 数据探索与分析 | ||||
| 01 | 让大模型为你教 SQL 基础:学会数据提取、查询与管理 | |||
| 02 | 让大模型扮演你的数据分析专家:跨越通用方法的障碍 | |||
| 03 | 数据探索:用和大模型交互的方式做探索性数据分析 | |||
| 第四章 数据可视化与报告自动化 | ||||
| 01 | 让大模型为你绘图:利用 ChatGPT 创建直观且有洞察力的图表 | |||
| 02 | 让大模型提升你的数据故事力:ChatGPT 帮助你打造更有说服力的数据报告 | |||
| 03 | 数据导入及清洗:ChatGPT 在数据处理过程中的完整应用(上) | |||
| 04 | 数据分析及展示:ChatGPT 在数据处理过程中的完整应用(下) | |||
| 第五章 增强决策支持 | ||||
| 01 | 预测与优化:ChatGPT 在数据驱动决策中的综合应用(上) | |||
| 02 | 预测与优化:ChatGPT 在数据驱动决策中的综合应用(下) | |||
| 03 | 增强洞察体验:ChatGPT 在 SWOT 与 PEST 分析中的实用性 | |||
| 04 | 用户洞察全面探索:ChatGPT 在用户行为分析中的应用 | |||
| 05 | 数据驱动的产品策略:利用 ChatGPT 优化产品生命周期 | |||
| 第六章 交互式分析工具 | ||||
| 01 | 构建知识库:利用 Coze 通过自然语言查询数据(上) | |||
| 02 | 深度化作:为 Coze 和知识库实现更准确的数据查询(中) | |||
| 03 | 联网与实时更新:利用技能模块为 Coze 知识库提高查询准确性(下) | |||
| 04 | 打造专属助手:用 OpenAI Playground 构建可控的数据分析工具 | |||
| 05 | 对话智能:使用 OpenAI Assistants 构建支持文件搜索的机器人 | |||
| 06 | 全面探测:三种方式让 ChatGPT 接入网络,提高回答精度 | |||
| 07 | 自动化数据处理:利用 AgentGPT 进行数据任务拆解与分析 | |||
| 第七章 数据集成 | ||||
| 01 | 数据一体化:集成不同来源的数据资产,打造统一的数据湖支持大模型分析 | |||
| 02 | 云上构建:利用云计算的弹性和可扩展性,构建高性能的大模型数据分析平台 | |||
| 第八章 数据隐私与保护 | ||||
| 01 | 数据加密:利用 ChatGPT 实现数据脱敏和匿名化 | |||
| 02 | 数据伦理与隐私保护:确保数据使用的道德与合法性 |
2.4 阶段四:数据结构
| 序号 | 名称 | 内容简介 | 安排 | 时长 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 入门篇 | ||||
| 01 | 作为一名软件工程师,为什么要学习数据结构和算法? | |||
| 02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构和算法? | |||
| 03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗? | |||
| 04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 | |||
| 第二章 基础篇 | ||||
| 01 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从 0 开始编号? | |||
| 02 | 链表(上):如何实现 LRU 缓存淘汰算法? | |||
| 03 | 链表(下):如何轻松写出链表相关的代码? | |||
| 04 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能? | |||
| 05 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用 | |||
| 06 | 递归(上):如何理解递归? | |||
| 07 | 递归(下):如何将递归代码改写为非递归代码? | |||
| 08 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎? | |||
| 09 | 排序(下):如何用快排思想在 O(n) 内查找第 K 大元素? | |||
| 10 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序? | |||
| 11 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数? | |||
| 12 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能? | |||
| 13 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址? | |||
| 14 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合? | |||
| 15 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的? | |||
| 16 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表? | |||
| 17 | 散列表(下):如何防止散列表中的冲突攻击? | |||
| 18 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库? | |||
| 19 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用? | |||
| 20 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储? | |||
| 21 | 二叉树基础(下):有了指针引用,为什么还需要父指针? | |||
| 22 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树而不是 AVL 树? | |||
| 23 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树 | |||
| 24 | 递归树:如何借助树来分析递归算法的时间复杂度? | |||
| 25 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快? | |||
| 26 | 堆的应用:如何寻找TOP 10热门搜索关键词? | |||
| 27 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系? | |||
| 28 | 深度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系? | |||
| 29 | 字符串匹配(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配? | |||
| 30 | 字符串匹配(中):如何实现文本编辑器中的查找功能? | |||
| 31 | 字符串匹配(下):如何借助 BM 算法提高字符串匹配效率? | |||
| 32 | Trie 树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能? | |||
| 33 | AC 自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能? | |||
| 34 | 贪心算法:如何实现霍夫曼编码? | |||
| 35 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架 MapReduce 中的分治思想 | |||
| 36 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》聊起 | |||
| 37 | 算法总结:如何系统地进行算法学习? | |||
| 第三章 高级篇 | ||||
| 01 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系? | |||
| 02 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路线的? | |||
| 03 | 位图:如何实现网页 URL 去重功能? | |||
| 04 | 统计学方法:如何通过用户日志判断网站流量是否正常? | |||
| 05 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统? | |||
| 06 | B 树:MySQL 数据库索引是如何实现的? | |||
| 07 | 搜索:如何用 A* 搜索算法实现游戏中的寻路功能? | |||
| 08 | 索引:如何在海量数据中快速查找想要的数值? | |||
| 09 | 并行算法:如何利用并行处理提升算法的执行效率? | |||
| 10 | 算法实战(一):剖析 Redis 常用的数据类型及对应的数据结构 | |||
| 11 | 算法实战(二):剖析搜索引擎中的经典数据结构和算法 | |||
| 12 | 算法实战(三):剖析高性能队列 Disruptor 背后的数据结构和算法 | |||
| 13 | 算法实战(四):剖析微博、微信消息时间线背后的数据结构和算法 | |||
| 14 | 算法实战(五):如何用学过的知识实现一个短网址系统? |
| 周次 | 标题 |
|---|---|
| Week1 | Python 基础数据类型和链表 |
| Week2 | 链表和抽象数据类型 |
| Week3 | 渐近分析1 |
| Week4 | 渐近分析2 |
| Week5 | 并查集抽象数据结构 |
| Week6 | 二叉搜索树 |
| Week7 | 平衡二叉搜索树 |
| Week8 | 哈希表 |
| Week9 | 优先队列及堆 |
| Week10 | 树结构的进阶 |
| Week11 | 排序算法 |
| Week12 | 图论介绍 |
| Week13 | 图的遍历 |
| Week14 | 最短路径 |
| Week15 | 字典树 |
| Week16 | 动态规划 |
你可以得到:
- PPT
- 零基础快速入门
- 三个小实战
- 一对一教学
- 笔记(脑图):使你专注学习!
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更新日志
2025/9/29 22:07
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贡献者
AndersonHJBAI悦创