十五种经典算法的研究与总结，以及目录和索引（最终定稿）。

简介：
本人的原创作品，经典算法研究系列，自2010年12月末至2011年12月，历时近一年时间得以完成。可以这样说，博主在开博头两个月间主要致力于整理来自微软等知名公司的面试题，随后四个月至今，则持续以断断续续的方式进行写作。除了继续推出微软面试100题系列以及程序员编程艺术系列之外，还专注于撰写此经典算法研究系列及相关算法文章。该经典算法研究系列，系统地涵盖了A*搜索算法、Dijkstra算法、动态规划算法、BFS/DFS优先搜索算法、红黑树算法、KMP算法、遗传算法、启发式搜索算法、图像特征提取SIFT算法、傅立叶变换算法、Hash表算法以及快速排序和SPFA 算法等十五个核心的经典基础算法，共计三十一篇。这些文章深入探讨了每种算法的理论研究与阐述，并提供了编程的具体实现细节。值得一提的是，许多后续的算法都进行了续集扩展；例如，“Dijkstra 算法”便被细分为四篇文章进行详细阐述；“sift 算法”包含了其编译与实现过程，共计五篇文章；而“红黑树系列”则进一步扩展为六篇文章，最终成为国内最为全面的红黑树教程。 欢迎各位读者随时在博客上留言评论提出问题或进行批评与指正。联系方式为zhoulei0907@yahoo.cn。以下是已完成的十五个经典算法集锦，并附带目录及索引（共三十一篇）：十五个经典算法研究集锦+目录一、A*搜索算法一（续）、A*搜索及其在Dijkstra和BFS中应用的性能比较二、Dijkstra 算法初探二（续）、对Dijkstra 算法的深入理解二（再续）、Dijkstra 算法结合Fibonacci堆的逐步C实现二（三续）三、动态规划探索四、BFS和DFS优先搜索策略五、深入透彻了解红黑树 （红黑树系列包含六篇文章其中两篇）六、红黑树及其高效实现的剖析七、教你初步掌握KMP 查找法八、从KMP 查找法到BM 查找法的过渡九、图像特征提取与匹配之SIFT 图像识别技术 (SIFT 图像识别技术包含五篇文章)十、《sift》编译与实现十一、《sift》编译与实现（续）十二、《教你一步一步用C语言实现Sift》十三、《教你一步一步用C语言实现Sift》 (续)十四《SIFT 图像识别技术的应用--目标识别之Bag-of-words模型》十五《从头到尾彻底理解傅里叶变换》十六《从头到尾彻底理解傅里叶变换》（续）十七《从头到尾彻底解析Hash表》十八《倒排索引关键词Hash不重复编码实践》十九《快速排序：深入分析与C/C++ 实现》二十《快速排序：所有版本的C/C++ 实现》（续）二十一《通过浙大上机复试试题学SPFA 优化方法》二十二《快速选择SELECT：深入分析与完整实现》二十三《多项式乘法与快速傅里叶变换》。