图是重要的一种数据结构，能巧妙优雅地解决许多其他数据结构和算法不能解决的问题。

在Part I 中，我们介绍了基本的数据结构(**并查集**，**队列** 和 **栈**)，随后又分模块重点介绍了常用的**排序**(**Sorting**)和**查找**（**Searching**）算法和对应的数据结构。在随后的Part II 里，将会着重介绍另外几大类常用的算法，包括**图**算法(**Graph**)，**字符串**算法 (**String**) 和算法周边的知识(**Context**)。本节作为Part II 的开端， 将会介绍Graph的基本知识和一些有趣的实际应用。

Searching 搜索是现代计算机和互联网的基础。本文介绍搜索算法的前世今生。

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排序是computer science 一个基础而有富有挑战的课题。排序算法是人类智慧的体现，不同的排序算法时间复杂度可以从N²>到NlogN。本文介绍6种排序算法，从基础到复杂，让我们体会一下排序算法的魅力。

排序是computer science 一个基础而有富有挑战的课题。排序算法是人类智慧的体现，不同的排序算法时间复杂度可以从N²>到NlogN。本文介绍6种排序算法，从基础到复杂，让我们体会一下排序算法的魅力。

包，队列，栈是基本的数据结构，在计算机科学里有着广泛的应用。本文用链表和数组来实现包，队列和栈。借着这三个数据结构我们还介绍泛型(Generics)和可迭代(Iterable)接口。

Union-Find并查集用于检查元素是否属于同一个集合。本文介绍其实现并借此讨论什么是好的算法。最后用其解决一个具体的Percolation问题。

Regular Expression(正则表达式)是匹配一系列匹配某个句法规则的字符串，大大简化了对于String的搜索操作。但是它的使用通常令人费解并且不好掌握。本文我们来系统梳理一遍Regular Expression，为我们以后的字符串搜索打下基础。

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