在初学算法与数据结构时，应如何系统地学习排序、搜索、图论及数据结构等核心概念？

对于初学者来说，系统地学习算法与数据结构是掌握计算机科学基础的关键。建议从以下几个方面入手：

参考资源链接：[算法与数据结构入门课程视频+网盘资源](https://wenku.csdn.net/doc/38tienc85i?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，理解算法的基本概念，包括算法的定义、特性、时间复杂度和空间复杂度等。其次，深入学习排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等，掌握它们的原理和适用场景。

接下来，学习搜索算法，特别是二分查找、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。二分查找是解决有序数据集问题的快速方法；而DFS和BFS则是图和树等复杂数据结构中广泛使用的搜索策略。

图论是算法与数据结构中的高级主题，学习最短路径算法如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，以及最小生成树算法如Prim算法和Kruskal算法，将有助于你处理网络和关系问题。

在数据结构方面，应重点掌握数组、链表（包括单链表和双向链表）、树（包括二叉树、AVL树、红黑树等），理解它们的存储方式、操作方法和应用场景。

为了更有效地学习，推荐使用《算法与数据结构入门课程视频+网盘资源》这套学习班课程。该课程涵盖了上述所有知识点，以视频讲解和实践操作相结合的方式，帮助初学者逐步构建起扎实的算法基础。通过观看视频教程，学员能够直观地理解理论知识，并通过网盘资源中的实例代码，加深对算法实际应用的理解。

此外，该课程还鼓励学员自己动手实现算法，通过编码实践来提高编程能力，这对于理解算法细节和提高解决实际问题的能力尤为重要。

通过系统的理论学习和实践操作，初学者将能够全面掌握排序、搜索、图论和各种数据结构的核心概念，为进一步深入研究计算机科学打下坚实的基础。

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