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算法图解 像小说一样有趣的算法入门书 内容简介

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算法图解 像小说一样有趣的算法入门书 目录

算法图解 像小说一样有趣的算法入门书 精彩文摘

像小说一样有趣的算法入门书。算法是解决问题的一步步流程,也是计算机科学领域的核心主题。如今程序员经常使用的算法已经经过了前人的探索、检验及证明。如果你想搞明白这些算法,又不想被困在繁琐的证明中,本书正是你的选择。这本图示丰富、引人入胜的实用指南将让你轻松学会如何在自己的程序中高效使用重要的算法。你一定能看懂的算法基础书代码示例基于Python400多个示意图,生动介绍算法执行过程展示不同算法在性能方面的优缺点教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划;散列表的应用;图算法;Kzui近邻算法。第1章 算法简介1.1 引言1.1.1 性能方面1.1.2 问题解决技巧1.2 二分查找1.2.1 更佳的查找方式1.2.2 运行时间1.3 大O表示法1.3.1 算法的运行时间以不同的速度增加1.3.2 理解不同的大O运行时间1.3.3 大O表示法指出了最糟情况下的运行时间1.3.4 一些常见的大O运行时间1.3.5 旅行商1.4 小结第2章 选择排序2.1 内存的工作原理2.2 数组和链表2.2.1 链表2.2.2 数组2.2.3 术语2.2.4 在中间插入2.2.5 删除2.3 选择排序2.4 小结第3章 递归3.1 递归3.2 基线条件和递归条件3.3 栈3.3.1 调用栈3.3.2 递归调用栈3.4 小结第4章 快速排序4.1 分而治之4.2 快速排序4.3 再谈大O表示法4.3.1 比较合并排序和快速排序4.3.2 平均情况和最糟情况4.4 小结第5章 散列表5.1 散列函数5.2 应用案例5.2.1 将散列表用于查找5.2.2 防止重复5.2.3 将散列表用作缓存5.2.4 小结5.3 冲突5.4 性能5.4.1 填装因子5.4.2 良好的散列函数5.5 小结第6章 广度优先搜索6.1 图简介6.2 图是什么6.3 广度优先搜索6.3.1 查找最短路径6.3.2 队列6.4 实现图6.5 实现算法6.6 小结第7章 狄克斯特拉算法7.1 使用狄克斯特拉算法7.2 术语7.3 换钢琴7.4 负权边7.5 实现7.6 小结第8章 贪婪算法8.1 教室调度问题8.2 背包问题8.3 集合覆盖问题8.4 NP完全问题8.4.1 旅行商问题详解8.4.2 如何识别NP完全问题8.5 小结第9章 动态规划9.1 背包问题9.1.1 简单算法9.1.2 动态规划9.2 背包问题FAQ9.2.1 再增加一件商品将如何呢9.2.2 行的排列顺序发生变化时结果将如何9.2.3 可以逐列而不是逐行填充网格吗9.2.4 增加一件更小的商品将如何呢9.2.5 可以偷商品的一部分吗9.2.6 旅游行程最优化9.2.7 处理相互依赖的情况9.2.8 计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗9.2.9 最优解可能导致背包没装满吗9.3 最长公共子串9.3.1 绘制网格9.3.2 填充网格9.3.3 揭晓答案9.3.4 最长公共子序列9.3.5 最长公共子序列之解决方案9.4 小结第10章 K最近邻算法10.1 橙子还是柚子10.2 创建推荐系统10.2.1 特征抽取10.2.2 回归10.2.3 挑选合适的特征10.3 机器学习简介10.3.1 OCR10.3.2 创建垃圾邮件过滤器10.3.3 预测股票市场10.4 小结第11章 接下来如何做11.1 树11.2 反向索引11.3 傅里叶变换11.4 并行算法11.5 MapReduce11.5.1 分布式算法为何很有用11.5.2 映射函数11.5.3 归并函数11.6 布隆过滤器和HyperLogLog11.6.1 布隆过滤器11.6.2 HyperLogLog11.7 SHA算法11.7.1 比较文件11.7.2 检查密码11.8 局部敏感的散列算法11.9 Diffie-Hellman密钥交换11.10 线性规划11.11 结语练习答案算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法,但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快,要么能解决有趣的问题,要么兼而有之。下面是书中一些重要内容。●第1章讨论二分查找,并演示算法如何能够提高代码的速度。在一个示例中,算法将需要执行的步骤从40亿个减少到了32个!●GPS设备使用图算法来计算前往目的地的最短路径,这将在第6、7和8章介绍。●你可使用动态规划来编写下国际跳棋的AI算法,这将在第9章讨论。对于每种算法,本书都将首先进行描述并提供示例,再使用大O表示法讨论其运行时间,最后探索它可以解决的其他问题。好消息是,本书介绍的每种算法都很可能有使用你喜欢的语言编写的实现,因此你无需自己动手编写每种算法的代码!但如果你不明白其优缺点,这些实现将毫无用处。在本书中,你将学习比较不同算法的优缺点:该使用合并排序算法还是快速排序算法,或者该使用数组还是链表。仅仅改用不同的数据结构就可能让结果大不相同。你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧,例如:●如果你喜欢开发电子游戏,可使用图算法编写跟踪用户的AI系统;●你将学习使用K最近邻算法编写推荐系统;●有些问题在有限的时间内是不可解的!书中讨论NP完全问题的部分将告诉你,如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法。总而言之,读完本书后,你将熟悉一些使用最为广泛的算法。利用这些新学到的知识,你可学习更具体的AI算法、数据库算法等,还可在工作中迎接更严峻的挑战。需要具备的知识要阅读本书,需要具备基本的代数知识。具体地说,给定函数f(x)= x × 2,f(5)的值是多少呢?如果你的答案为10,那就够了。 另外,如果你熟悉一门编程语言,本章(以及本书)将更容易理解。本书的示例都是使用Python编写的。如果你不懂任何编程语言但想学习一门,请选择Python,它非常适合初学者;如果你熟悉其他语言,如Ruby,对阅读本书也大有帮助。假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人,(现在谁还用电话簿!)可以从头开始翻页,直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做,而是从中间开始,因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。又假设要在字典中找一个以O打头的单词,你也将从中间附近开始。现在假设你登录Facebook。当你这样做时,Facebook必须核实你是否有其网站的账户,因此必须在其数据库中查找你的用户名。如果你的用户名为karlmageddon,Facebook可从以A打头的部分开始查找,但更合乎逻辑的做法是从中间开始查找。这是一个查找问题,在前述所有情况下,都可使用同一种算法来解决问题,这种算法就是二分查找。二分查找是一种算法,其输入是一个有序的元素列表(必须有序的原因稍后解释)。如果要查找的元素包含在列表中,二分查找返回其位置;否则返回null。

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