课程介绍
MIT 6.046J 是全球顶级院校麻省理工开设的计算机方向基础算法课程，也是目前学习算法设计相关知识时全球最顶尖最热门的课程之一。不同于以往的高校计算机方向数据结构算法课程，本课程覆盖很多最新的数据结构和算法设计思路，学习和理解这些内容，能帮助工科方向学生在应用程序解决问题时，构建最优（时间复杂度和空间复杂度）的算法。
课程需要学习者具备简单的算法和数据结构知识储备。完成课程学习后，学生能够分析算法的渐近性能、为算法编写严格的正确性证明、熟练证明主流算法和数据结构、应用重要的算法设计范例和分析方法，以及在常见工程场景下设计综合高效的算法。
课程由 Prof. Erik Demaine、Prof. Srini Devadas、Prof. Nancy Lynch 三位 MIT 教授联合授课。
课程主题
课程内容覆盖以下课程主题，全面且权威。更详细的视频主题清单，请拉到本文底部查看！
- Divide & Conquer（分治）
- Amortization（平摊分析）
- Randomization（随机）
- Range Trees（范围数）
- Dynamic Programming（动态规划）
- Greedy Algorithms（贪心算法）
- Incremental Improvement（增量改进）
- Linear Programming（线性规划）
- Complexity（复杂性）
- Synchronous Distributed Algorithms（同步分布式算法）
- Asynchronous Distributed Algorithms（异步分布式算法）
- Cryptography（密码学）
- Cache-oblivious Algorithms（Cache-Oblivious 算法）
课程资料 | 下载
 |
扫描上方图片二维码，关注公众号并回复关键字 🎯『6.046J』，就可以获取整理完整的资料合辑啦！当然也可以点击 🎯 这里 查看更多课程的资料获取方式！
ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：
- 📚 课件（电子版）：Lecture 1-24的课件PDF，覆盖所有章节。
- 📚 课件（手写版）：视频中老师的写写画画！是可以下载的高颜值PDF！哇，太贴心了有没有~
- 📚 作业&答案：课程作业题和答案（有答案！）
- 📚 算法代码实现：一些学霸将课程设计到的算法和数据结构，进行了代码实现（Python3.7）。值得收藏。
课程视频 | B站
ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验。点击页面视频，可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦！
本门课程，ShowMeAI 将部分章节进行了切分，按照主题形成更短小的视频片段，便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里：
| 课时编号 | 课时内容 |
|---|---|
| 第1讲 | 课程介绍与计划安排 |
| 第2讲 | 分治：中位数查找 |
| 复习课1 | 矩阵乘法与主定理 |
| 第3讲 | 分治：快速傅里叶变换 |
| 复习课2 | 2-3树与B树 |
| 第4讲 | 分治：vEB树 |
| 第5讲 | 平摊分析 |
| 第6讲 | 矩阵乘法、快速排序 |
| 复习课4 | 随机选择和随机快速排序 |
| 第7讲 | 跳跃表 |
| 第8讲 | 通用和完美哈希 |
| 复习课5 | 动态规划 |
| 第9讲 | 范围树 |
| 第10讲 | 动态规划：高级DP |
| 第11讲 | 动态规划：所有对最短路径 |
| 第12讲 | 贪心算法：最小生成树 |
| 复习课6 | 贪心算法 |
| 第13讲 | 最大流量，最小切割 |
| 第14讲 | 增量改进：匹配 |
| 复习课7 | 网络流量与匹配 |
| 第15讲 | 线性规划：LP、约简、单纯形 |
| 第16讲 | P、NP、NP-完备性、归约 |
| 复习课8 | NP完全问题 |
| 第17讲 | 复杂性：近似算法 |
| 第18讲 | 复杂性：固定参数算法 |
| 复习课9 | 近似算法：旅行商问题 |
| 第19讲 | 同步分布式算法：对称破坏与最短路径生成树 |
| 第20讲 | 异步分布式算法：最短路径生成树 |
| 复习课10 | 分布式算法 |
| 第21讲 | 密码学：哈希函数 |
| 第22讲 | 密码学：加密 |
| 第23讲 | Cache-Oblivious 算法：中值和矩阵 |
| 复习课11 | 密码学：更多原语 |
| 第24讲 | Cache-Oblivious 算法：搜索和排序 |
更多技术与课程清单 | 点击查看详细课程
