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✏️ 等级 1

AI 草图

粗略勾勒——数据结构与算法基础

掌握驱动AI系统的基本数据结构和算法。数组、哈希表、字符串和排序——用图解可视化,结合AI真实应用场景讲解。

10
课程
~4h
时长
1/5
等级

🎯 你将学到什么

  • ✓自信地解决数组和哈希表问题
  • ✓理解这些模式如何驱动AI系统
  • ✓识别常见的面试模式

前置要求: 任意语言的基本编程能力

👤 适合谁学习?

准备面试或复习基础的工程师

🏷️ 涵盖主题

数组与哈希字符串与模式匹配排序与搜索
🧪

试试我们的互动实验

通过可以直接在浏览器中运行的 AI 实验,将理论付诸实践。

→

📚 课程

1
📦

数组与哈希表

了解数组和哈希图如何为人工智能系统中的从特征向量到嵌入查找的一切提供支持。

⏱️ 15m→
2
📝

字符串与文本处理

探索人工智能系统如何使用字符串操作和模式匹配来分解、搜索和操作文本。

⏱️ 15m→
3
🔍

排序与搜索

了解为什么排序和搜索算法对于人工智能如何对推荐进行排序并找到答案至关重要。

⏱️ 15m→
4
🔗

链表与栈

了解链表、堆栈和队列如何处理人工智能系统及其他系统中的动态数据。

⏱️ 15m→
5
🌳

树与图可视化

了解树和图如何表示分层和互连的数据,为 AI 决策和建议提供支持。

⏱️ 18m→
6
⛰️

堆与优先队列

主堆、优先级队列抽象以及经典模式(例如 top-K 问题和合并排序列表)。

⏱️ 18m→
7
🔍

二分搜索模式

学习二分搜索思维:搜索空间、对答案的二分搜索以及出现在数十个面试问题中的模式。

⏱️ 17m→
8
🧩

递归与回溯

从调用堆栈开始理解递归,然后学习解决排列、N 皇后等问题的回溯模板。

⏱️ 20m→
9
🏃

贪心算法

了解何时在每个步骤中做出局部最优选择实际上会产生全局最优结果,何时不会。

⏱️ 17m→
10
🗺️

矩阵与网格问题

掌握 BFS、DFS、洪水填充、多源 BFS、螺旋遍历和网格动态规划的 2D 网格遍历。

⏱️ 19m→
开始第一课 →

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