（一）引论——为后续章节搭建一个学习平台
（二）算法分析——时间复杂度的分析法则及5个经典算法案例分析
（三）链表——ArrayList与LinkedList源码解析和应用场景以及手写实现LRU缓存淘汰算法
（四）队列——线程池中有限资源请求队列排队功能的实现原理及队列的手写实现
（五）栈——用户界面的前进跳转及回退机制如何实现及栈的手写实现
（六）Hash表——HashMap 的实现原理精讲及Hash思想在ThreadLocal与数据库索引中的应用
（七）Java容器结构总结
（八） 树——基本概念，以及huffman编码、二叉排序树、二叉平衡树的原理及手写实现
（九）散列和优先队列（堆）以及不相交集类
（十）图论（1）——拓扑排序、最短路径算法、网络流问题
（十 一）图论（2）——最小生成树、深度优先搜索的应用、NP-完全性介绍
（十二）算法设计技巧——贪婪算法、分治算法、动态规划算法、随机化算法和回溯算法
（十三）摊还分析——二项队列、斜堆、斐波那契堆、伸展树
（十四）高级数据结构及实现——自顶向下伸展树、红黑树、treap树、后缀数组与后缀树、k-d树、配对树
（十五）【面试】常用算法实战——排序算法、二分查找算法、kmp匹配算法、递归算法、大数据判存算法
（十六）【面试】B+树——MySql数据库索引是如何实现的
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一、贪婪算法传送门：（暂无，后续补上）
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二、分治算法传送门：（暂无，后续补上）
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三、动态规划算法传送门：动态规划？ so easy！！！
动态规划就是将一个大问题，按照同一个模型（通过数学建模得出的一个推导公式），逐层往下拆解，直到找到基准状态（一个已知的答案或者一个容易被求解的问题）；然后再根据得出的推导公式自底向上逐层求解（期间保存每一层得出的答案），从而最终得出大问题的答案。 可以用12个字概括： 自顶向下拆解，自底向上求解
注意： 动态规划和分而治之都采用了分治思想，不同的是： 分而治之拆分出来的子问题是离散的，相互之间没有关系； 而 动态规划拆解出来的子问题是具有层级关系的父子问题。 父问题答案=子问题答案+差异部分的答案
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四、随机化算法传送门：（暂无，后续补上）
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五、回溯算法传送门：（暂无，后续补上）
