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産品特色

編輯推薦

像小說一樣有趣的算法入門書。
算法是解決問題的一步步流程，也是計算機科學領域的核心主題。如今程序員經常使用的算法已經經過瞭前人的探索、檢驗及證明。如果你想搞明白這些算法，又不想被睏在繁瑣的證明中，本書正是你的選擇。這本圖示豐富、引人入勝的實用指南將讓你輕鬆學會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礎書
代碼示例基於Python
400多個示意圖，生動介紹算法執行過程
展示不同算法在性能方麵的優缺點
教會你用常見算法解決每天麵臨的實際編程問題

內容簡介

本書示例豐富，圖文並茂，以讓人容易理解的方式闡釋瞭算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地發揮算法的能量。書中的前三章將幫助你打下基礎，帶你學習二分查找、大O錶示法、兩種基本的數據結構以及遞歸等。餘下的篇幅將主要介紹應用廣泛的算法，具體內容包括：麵對具體問題時的解決技巧，比如，何時采用貪婪算法或動態規劃；散列錶的應用；圖算法；Kzui近鄰算法。

作者簡介

Aditya Bhargava，軟件工程師，兼具計算機科學和美術方麵的教育背景，在adit.io撰寫編程方麵的博客。

目錄

前言
緻謝
關於本書
第1　章 算法簡介　1
1．1　引言　1
1．1．1　性能方麵　1
1．1．2　問題解決技巧　2
1．2　二分查找　2
1．2．1　更佳的查找方式　4
1．2．2　運行時間　8
1．3　大O 錶示法　8
1．3．1　算法的運行時間以不同的速度增加　9
1．3．2　理解不同的大O運行時間　10
1．3．3　大O 錶示法指齣瞭最糟情況下的運行時間　12
1．3．4　一些常見的大O運行時間　12
1．3．5　旅行商　13
1．4　小結　15
第2　章 選擇排序　16
2．1　內存的工作原理　16
2．2　數組和鏈錶　18
2．2．1　鏈錶　19
2．2．2　數組　20
2．2．3　術語　21
2．2．4　在中間插入　22
2．2．5　刪除　23
2．3　選擇排序　25
2．4　小結　28
第3　章 遞歸　29
3．1　遞歸　29
3．2　基綫條件和遞歸條件　32
3．3　棧　33
3．3．1　調用棧　34
3．3．2　遞歸調用棧　36
3．4　小結　40
第4　章 快速排序　41
4．1　分而治之　41
4．2　快速排序　47
4．3　再談大O錶示法　52
4．3．1　比較閤並排序和快速排序　53
4．3．2　平均情況和最糟情況　54
4．4　小結　57
第5　章 散列錶　58
5．1　散列函數　60
5．2　應用案例　63
5．2．1　將散列錶用於查找　63
5．2．2　防止重復　64
5．2．3　將散列錶用作緩存　66
5．2．4　小結　68
5．3　衝突　69
5．4　性能　71
5．4．1　填裝因子　72
5．4．2　良好的散列函數　74
5．5　小結　75
第6　章 廣度優先搜索　76
6．1　圖簡介　77
6．2　圖是什麼　79
6．3　廣度優先搜索　79
6．3．1　查找最短路徑　82
6．3．2　隊列　83
6．4　實現圖　84
6．5　實現算法　86
6．6　小結　93
第7　章 狄剋斯特拉算法　94
7．1　使用狄剋斯特拉算法　95
7．2　術語　98
7．3　換鋼琴　100
7．4　負權邊　105
7．5　實現　108
7．6　小結　116
第8　章 貪婪算法　117
8．1　教室調度問題　117
8．2　背包問題　119
8．3　集閤覆蓋問題　121
8．4　NP 完全問題　127
8．4．1　旅行商問題詳解　127
8．4．2　如何識彆NP 完全問題　131
8．5　小結　133
第9　章 動態規劃　134
9．1　背包問題　134
9．1．1　簡單算法　135
9．1．2　動態規劃　136
9．2　背包問題FAQ　143
9．2．1　再增加一件商品將如何呢　143
9．2．2　行的排列順序發生變化時結果將如何　145
9．2．3　可以逐列而不是逐行填充網格嗎　146
9．2．4　增加一件更小的商品將如何呢　146
9．2．5　可以偷商品的一部分嗎　146
9．2．6　旅遊行程最優化　147
9．2．7　處理相互依賴的情況　148
9．2．8　計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎　148
9．2．9　最優解可能導緻背包沒裝滿嗎　149
9．3　最長公共子串　149
9．3．1　繪製網格　150
9．3．2　填充網格　151
9．3．3　揭曉答案　152
9．3．4　最長公共子序列　153
9．3．5　最長公共子序列之解決方案　154
9．4　小結　155
第10　章 K 最近鄰算法　156
10．1　橙子還是柚子　156
10．2　創建推薦係統　158
10．2．1　特徵抽取　159
10．2．2　迴歸　162
10．2．3　挑選閤適的特徵　164
10．3　機器學習簡介　165
10．3．1　OCR　165
10．3．2　創建垃圾郵件過濾器　166
10．3．3　預測股票市場　167
10．4　小結　167
第11　章 接下來如何做　168
11．1　樹　168
11．2　反嚮索引　171
11．3　傅裏葉變換　171
11．4　並行算法　172
11．5　MapReduce　173
11．5．1　分布式算法為何很有用　173
11．5．2　映射函數　173
11．5．3　歸並函數　174
11．6　布隆過濾器和HyperLogLog　174
11．6．1　布隆過濾器　175
11．6．2　HyperLogLog　176
11．7　SHA 算法　176
11．7．1　比較文件　177
11．7．2　檢查密碼　178
11．8　局部敏感的散列算法　178
11．9　Diffie-Hellman 密鑰交換　179
11．10　綫性規劃　180
11．11　結語　180
練習答案　181

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