别人学习内容，我学习目录，摘抄如下

专栏模块

专栏共 56 期，分为 4 个由浅入深的模块。

入门篇

为什么要学习数据结构与算法？数据结构与算法该怎么学？学习的重点又是什么？这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径；并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念：时间复杂度和空间复杂度，为后面的学习打好基础。

基础篇

将介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景”出发，进行详细介绍；并配有清晰易懂的手绘图解，由浅入深进行讲述；还适时总结一些实用“宝典”，教你解决真实开发问题的思路和方法。

高级篇

将从概念和应用的角度，深入剖析一些稍复杂的数据结构与算法，推演海量数据下的算法问题解决过程；帮你更加深入理解算法精髓，开拓视野，训练逻辑；真正带你升级算法思维，修炼深厚的编程内功。

实战篇

将通过实战案例串讲前面讲到的数据结构和算法；并拿一些开源项目和框架，剖析它们背后的数据结构和算法；并带你用学过的内容实现一个短网址系统；深化对概念和应用的理解，灵活使用数据结构和算法。

专栏详细目录如下：

开篇词 | 从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎

01 | 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与算法？

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

不定期福利第一期 | 数据结构与算法学习书单

05 | 数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？

06 | 链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?

07 | 链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？

08 | 栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？

09 | 队列：队列在线程池等有限资源池中的应用

10 | 递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？

11 | 排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？

12 | 排序（下）：如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素？

13 | 线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？

14 | 排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？

15 | 二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？

16 | 二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？

17 | 跳表：为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合？

18 | 散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？

19 | 散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？

20 | 散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？

21 | 哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？

22 | 哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？

23 | 二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？

24 | 二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？

25 | 红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？

26 | 红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树

27 | 递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？

不定期福利第二期 | 王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫

28 | 堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？

29 | 堆的应用：如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词？

30 | 图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？

31 | 深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？

32 | 字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？

33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？

34 | 字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？

35 | Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？

36 | AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？

37 | 贪心算法：如何用贪心算法实现Huffman压缩编码？

38 | 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想

不定期福利第三期 | 测一测你的算法阶段学习成果

39 | 回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想

40 | 初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？

不定期福利第四期 | 刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？

41 | 动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题

数据结构与算法之美