新書推薦：
《
不较真的心理智慧
》
售價：NT$
279.0
《
漫画算法与数据结构（大规模数据集）
》
售價：NT$
447.0
《
欧洲的扩张1415—1789：现代世界的奠基
》
售價：NT$
829.0
《
引导的秘诀：通过团队合作获得结果的SMART指南（最新修订版）（白金版）
》
售價：NT$
554.0
《
文史星历：秦汉史丛稿
》
售價：NT$
661.0
《
神灵衰落：祈雨与乾隆朝的信仰危机
》
售價：NT$
498.0
《
深度营销：成就营销领导力的12大原则（麦肯锡年度经管好书，12大原则揭秘营销本质，带好团队就是从领导力到影响力！）
》
售價：NT$
325.0
《
新质生产力：发展新动能
》
售價：NT$
493.0
|
| 編輯推薦： |
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，本书正是你的不二选择。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Python
400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
|
| 內容簡介： |
|
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。
|
| 關於作者： |
|
Aditya Bhargava 软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。
|
| 目錄：
|
前言
致谢
关于本书
第 1 章 算法简介 1
1.1 引言 1
1.1.1 性能方面 1
1.1.2 问题解决技巧 2
1.2 二分查找 2
1.2.1 更佳的查找方式 4
1.2.2 运行时间 8
1.3 大O 表示法 8
1.3.1 算法的运行时间以不同的速度增加 9
1.3.2 理解不同的大O运行时间 10
1.3.3 大O 表示法指出了**糟情况下的运行时间 12
1.3.4 一些常见的大O运行时间 12
1.3.5 旅行商 13
1.4 小结 15
第 2 章 选择排序 16
2.1 内存的工作原理 16
2.2 数组和链表 18
2.2.1 链表 19
2.2.2 数组 20
2.2.3 术语 21
2.2.4 在中间插入 22
2.2.5 删除 23
2.3 选择排序 25
2.4 小结 28
第3 章 递归 29
3.1 递归 29
3.2 基线条件和递归条件 32
3.3 栈 33
3.3.1 调用栈 34
3.3.2 递归调用栈 36
3.4 小结 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 再谈大O表示法 52
4.3.1 比较合并排序和快速排序 53
4.3.2 平均情况和**糟情况 54
4.4 小结 57
第5 章 散列表 58
5.1 散列函数 60
5.2 应用案例 63
5.2.1 将散列表用于查找 63
5.2.2 防止重复 64
5.2.3 将散列表用作缓存 66
5.2.4 小结 68
5.3 冲突 69
5.4 性能 71
5.4.1 填装因子 72
5.4.2 良好的散列函数 74
5.5 小结 75
第6 章 广度优先搜索 76
6.1 图简介 77
6.2 图是什么 79
6.3 广度优先搜索 79
6.3.1 查找**短路径 82
6.3.2 队列 83
6.4 实现图 84
6.5 实现算法 86
6.6 小结 93
第7 章 狄克斯特拉算法 94
7.1 使用狄克斯特拉算法 95
7.2 术语 98
7.3 换钢琴 100
7.4 负权边 105
7.5 实现 108
7.6 小结 116
第8 章 贪婪算法 117
8.1 教室调度问题 117
8.2 背包问题 119
8.3 集合覆盖问题 121
8.4 NP 完全问题 127
8.4.1 旅行商问题详解 127
8.4.2 如何识别NP 完全问题 131
8.5 小结 133
第9 章 动态规划 134
9.1 背包问题 134
9.1.1 简单算法 135
9.1.2 动态规划 136
9.2 背包问题FAQ 143
9.2.1 再增加一件商品将如何呢 143
9.2.2 行的排列顺序发生变化时结果将如何 145
9.2.3 可以逐列而不是逐行填充网格吗 146
9.2.4 增加一件更小的商品将如何呢 146
9.2.5 可以偷商品的一部分吗 146
9.2.6 旅游行程**优化 147
9.2.7 处理相互依赖的情况 148
9.2.8 计算*最终的解时会涉及两个以上的子背包吗 148
9.2.9 **优解可能导致背包没装满吗 149
9.3 **长公共子串 149
9.3.1 绘制网格 150
9.3.2 填充网格 151
9.3.3 揭晓答案 152
9.3.4 **长公共子序列 153
9.3.5 **长公共子序列之解决方案 154
9.4 小结 155
第 10 章 K **近邻算法 156
10.1 橙子还是柚子 156
10.2 创建推荐系统 158
10.2.1 特征抽取 159
10.2.2 回归 162
10.2.3 挑选合适的特征 164
10.3 机器学习简介 165
10.3.1 OCR 165
10.3.2 创建垃圾邮件过滤器 166
10.3.3 预测股票市场 167
10.4 小结 167
第 11 章 接下来如何做 168
11.1 树 168
11.2 反向索引 171
11.3 傅里叶变换 171
11.4 并行算法 172
11.5 MapReduce 173
11.5.1 分布式算法为何很有用 173
11.5.2 映射函数 173
11.5.3 归并函数 174
11.6 布隆过滤器和HyperLogLog 174
11.6.1 布隆过滤器 175
11.6.2 HyperLogLog 176
11.7 SHA 算法 176
11.7.1 比较文件 177
11.7.2 检查密码 178
11.8 局部敏感的散列算法 178
11.9 Diffie-Hellman 密钥交换 179
11.10 线性规划 180
11.11 结语 180
练习答案 181
|
|
購物車/收銀台(
0
) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
