快速排序是最经典的排序算法，在这一章，我们将由浅入深，从最基本的快排算法开始讲解，逐步掌握快速排序的基本思想。
叉树是数据结构中难度最大的没有之一，如何实现一个二叉树结构并对它遍历难于上青天，学完这个章节会让你牢牢掌握二叉树的基础知识。
课程主要包括的内容有：线性表，栈与队列，字符串，二叉树，树，图，排序（内排序，外排序），检索，索引，高级数据结构、以及数据结构应用。课程持续16周（分为两个部分，每个8周），学习者每周在本课程上需要投入4－8小时。在第一部分学完了线性表、栈与队列、字符串、二叉树、树和图这些基础数据结构之后，第二部分我们将深入学习排序、检索、索引、高级数据结构以及数据结构应用等内容。涉及快速排序、外排序等各种经典排序算法，集合、散列、位图等检索方法，B/B+树、Trie树等索引结构，广义表、多维数组等高级线性结构，AVL、红黑树、伸展树等平衡二叉树。第二部分课程持续8周，学习者每周在本课程上需要投入4－8小时。本课程的本次开设得到Google研究经费支持。
算法 – Algorithms排序算法：快速排序、归并排序、计数排序搜索算法：回溯、递归、剪枝技巧图论：最短路、最小生成树、网络流建模动态规划：背包问题、最长子序列、计数问题基础技巧：分治、倍增、二分、贪心数据结构 – Data Structures数组与链表：单 / 双向链表、跳舞链栈与队列树与图：最近公共祖先、并查集哈希表堆：大 / 小根堆、可并堆字符串：字典树、后缀树对于上面总结的这部分内容，力扣（LeetCode）已经为大家准备好了相关专题，等待大家来练习啦。
算法和复杂优化：这对理解我们的机器学习算法的计算效率和可扩展性以及利用我们的数据集中稀疏性很重要。需要的知识有数据结构（二叉树、散列、堆、栈等）、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。
另外，我们在时间复杂度分析的时候也了解到，有时序列已经排列好了，但是冒泡排序还在重复地遍历，而这时的遍历是不必要的。我们设想一下，如果在当前这趟遍历时，没有元素发生交换，那就说明排序已经完成，因此后面就不需要再进行排序了。通过设置标记或旗帜的方法来改进的思路如下：
