麻省理工大学公开课笔记：算法导论（一）——引言

为什么要写这个系列博客？

  第一，从自身角度来说，作为一名即将毕业的计算机专业本科生，我深深感受到了自己在基础方面的不足，尤其是算法与数据结构。

  这种感受伴随了我的整个大学生涯，由于我的学校在计算机学科并不是传统的强校，身边的同学（包括我自己）都有一种莫名的自卑感，觉得低人一等。这种感受在我大三实习期间更为明显，业务代码写到一半，要经常到网上找资料“现学现卖”。

  第二，算法与数据结构作为计算机科学最核心的课程之一，不仅可以很好的锻炼个人思维能力，也对学习者的学术或职业生涯有深远的影响。算法功底好的人，运气不会太差。

   鉴于以上两点，我决定静下心来，把《算法导论》完整的学习一遍。之所以选择写系列博客，是因为一来可以把控自己的学习进度，二来可以供以后复习查阅，一举两得。

这个系列主要包含什么内容？

  本想通读《算法导论》，并记录笔记，但考虑到读书的效率不如看视频高，所以决定以观看网易公开课中麻省理工大学开放的“算法导论”课程视频为主，参考《算法导论》书籍等方式进行学习。博客将同时包含理论讲解和代码实现(Java)。参考视频课程目录，初步拟定提纲如下：

课程简介及算法分析

渐近符号，递归及解法

分治法

快排及随机化算法

线性时间排序

顺序统计、中值

哈希表

全域哈希和完全哈希

二叉搜索树

平衡搜索树

扩充的数据结构、动态有序统计和区间树

跳跃表

平摊分析，表的扩增，势能方法

竞争性分析，自组织表

动态规划，最长公共子序列

贪婪算法，最小生成树

最短路径算法：Dijkstra算法，广度优先搜索

最短路径算法：Bellman和差分约束系统

最短路径算法：点的最短路径

高级课题：并行算法（一）

高级课题：并行算法（二）

高级课题：缓存参数无关算法（一）

高级课题：缓存参数无关算法（二）

接下来我会以此为准，按序更新博客。

视频链接： http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html