ACM Fellow 带你学算法：从理论到实战（基于《算法（第 4 版）》）

• 掌握经典算法的设计与实现。

• 理解算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

• 学会将算法应用于实际问题解决。

• 为参加编程竞赛（如 ACM-ICPC）或面试算法题做准备。

  
  

• 算法导论

  
  

• 什么是算法？

• 算法的重要性与应用领域

• 《算法（第 4 版）》简介

  
  

算法分析

• 时间复杂度与空间复杂度

• 渐进符号（O、Ω、Θ）

• 递归算法的分析方法

  
  

数据结构回顾

• 数组、链表、栈、队列

• 树与图的基本概念

• 哈希表与优先队列

  
  

• 排序算法

  
  

• 冒泡排序、选择排序、插入排序

• 归并排序、快速排序

• 堆排序与基数排序

• 排序算法的性能比较

  
  

查找算法

• 二分查找

• 二叉搜索树

• 平衡二叉树（AVL 树、红黑树）

  
  

图算法

• 图的表示（邻接矩阵、邻接表）

• 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）

• 最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）

• 最小生成树算法（Kruskal、Prim）

  
  

动态规划

• 动态规划的基本思想

• 经典问题：背包问题、最长公共子序列

• 状态转移方程的设计

  
  

贪心算法

• 贪心算法的基本思想

• 经典问题：活动选择问题、霍夫曼编码

  
  

分治算法

• 分治算法的基本思想

• 经典问题：归并排序、快速排序、最近点对问题

  
  

• 字符串算法

  
  

• 字符串匹配算法（KMP、Boyer-Moore）

• 字典树（Trie）

• 正则表达式与有限状态机

  
  

数论与组合数学

• 最大公约数（GCD）与最小公倍数（LCM）

• 素数筛法

• 组合数学基础

  
  

高级数据结构

• 并查集（Disjoint Set Union）

• 线段树与树状数组

• 跳表与布隆过滤器

  
  

并行与分布式算法

• 并行算法的基本概念

• MapReduce 模型

• 分布式一致性算法（Paxos、Raft）

  
  

• 算法竞赛实战

  
  

• ACM-ICPC 竞赛简介

• 常见竞赛题型与解题技巧

• 经典竞赛题目解析

  
  

面试算法题

• 常见面试算法题类型（数组、字符串、动态规划等）

• 解题思路与代码实现

• 面试中的算法优化技巧

  
  

算法在实际项目中的应用

• 算法在机器学习中的应用

• 算法在大数据处理中的应用

• 算法在区块链技术中的应用

  
  

• 理论与实践结合

  
  

• 每节课都包含理论讲解和代码实现。

• 提供大量练习题和实战项目。

  
  

ACM Fellow 指导

• 由 ACM Fellow 或资深算法专家授课。

• 分享算法研究的前沿动态与实战经验。

  
  

基于《算法（第 4 版）》

• 以经典教材《算法（第 4 版）》为核心参考书。

• 补充最新算法研究成果。

  
  

互动式学习

• 提供在线编程环境，实时运行代码。

• 定期举办线上竞赛与讨论会。

  
  

• 课程时长: 12 周（每周 2 次课，每次 1.5 小时）

• 学习形式: 视频课程 + 在线编程练习 + 课后作业

• 适合人群: 计算机专业学生、算法竞赛爱好者、准备面试的开发者

  
  

• 《算法（第 4 版）》（Algorithms, 4th Edition）
  作者：Robert Sedgewick, Kevin Wayne
  出版社：Addison-Wesley

  
  

• 掌握经典算法的设计与实现。

• 提升算法分析与优化能力。

• 为参加编程竞赛或面试打下坚实基础。

• 获得由 ACM Fellow 签发的课程证书。