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十三个经典算法研究与总结、目录+索引「后续更新为十五个」

（PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4478027）

作者：July。
时间：二零一零年十二月末-二零一一年四月初。
出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。
声明：版权所有，侵权定究。
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前言
本人的原创作品经典算法研究系列，自从10年12月末至11年12月，写了近一年。可以这么说，开博头俩个月一直在整理微软等公司的面试题，而后的四个月至今，则断断续续，除了继续微软面试100题系列，和程序员编程艺术系列之外，便在写这经典算法研究系列和相关算法文章。

本经典算法研究系列，涵盖A*.Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像特征提取SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择SELECT等15个经典基础算法，共计31篇文章，包括算法理论的研究与阐述，及其编程的具体实现。很多个算法都后续写了续集，如第二个算法：Dijkstra算法，便写了4篇文章；sift算法包括其编译及实现，写了5篇文章；而红黑树系列，则更是最后写了6篇文章，成为了国内最为经典的红黑树教程。

不过，个人会继续写下去，同时，本BLOG内的此经典算法研究系列，永久更新，永久维护。估计，最后会写将近100篇算法文章。

OK，任何人有任何问题，欢迎随时在blog上留言评论，或来信：[email protected]批评指正。谢谢。以下是已经写了的15个经典算法集锦，算是一个目录+索引，共计31篇文章：

十五个经典算法集锦
应众多网友强烈要求，同时也是为了各位以后看着方便，以下是已经写了的十三个+后续更新，共十五个算法集锦，算是一个目录+索引，共计二十三篇文章。任何人有任何问题，欢迎留言评论，或批评指正。谢谢（点击链接，即可打开）。

• 一、A*搜索算法
• 一（续）、A*，Dijkstra，BFS算法性能比较及A*算法的应用
• 二、Dijkstra 算法初探 （Dijkstra算法系列4篇文章）
• 二（续）、彻底理解Dijkstra算法
• 二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci堆的逐步c实现
• 二（三续）、Dijkstra 算法+Heap堆的完整c实现源码
• 三、dynamic programming
• 四、BFS和DFS优先搜索算法
• 五、教你透彻了解红黑树 （红黑树系列6篇文章之其中两篇）
  
• 五（续）、红黑树算法的实现与剖析
• 六、教你初步了解KMP算法、updated(KMP算法系列三篇文章)
• 六（续）、从KMP算法一步一步谈到BM算法
• 六（三续）、KMP算法之总结篇（必懂KMP）
• 七、遗传算法 透析GA本质
• 八、再谈启发式搜索算法
• 九、图像特征提取与匹配之SIFT算法 (sift算法系列六篇文章)
• 九（续）、sift算法的编译与实现
• 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、上
• 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、下
• 九（三续）：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
• 九（四续）、SIFT + KD_BBF算法（此文第3部分）
  
• 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上
• 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下
• 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法
• 十一（续）、倒排索引关键词Hash不重复编码实践
• 十二、快速排序算法 （快速排序算法3篇文章）
  
• 十二（续）、快速排序算法的深入分析
  
• 十二（再续）：快速排序算法之所有版本的c/c++实现
• 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法
• 十四、快速选择SELECT算法的深入分析与实现
• 十五、多项式乘法与快速傅里叶变换

后记
自从本人写这个算法系列以来，总有不少的朋友问我如何学算法，问我怎么会有那么多的时间来学算法，在此，我愿回复各位俩句话：1、兴趣。2、没有兴趣的东西一般不会占用我的时间.（然若如今再有人问我如何学习算法？我会答复道：刚开始时，不要去管什么算法，好好的多coding就好了。这是我最近工作的真实感受。2012.08.16更新）。OK，最新的十五个经典算法研究的带目录+标签的PDF文档，0积分免费下载地址如下：

• Csdn下载地址：http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4478027.(最初的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档，可到此处下载：http://download.csdn.net/source/3427838)。
• 新浪微盘下载地址：http://vdisk.weibo.com/s/cTxGv。

非常感谢，各位对我的支持与关注，谢谢大家。完。

updated：希望朋友们带着批判改进的意识去读十五个经典算法研究系列，多提意见，因我自认为，与目前呈现在大家眼前的版本而言，我还可以写的数倍乃至十倍更好。不过，现在没时间改进，因在专注10大DM系列。