算法图解
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天津西青
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作者(美)巴尔加瓦 著 袁国忠 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115447630
出版时间2017-03
装帧平装
开本16开
定价69.8元
货号1202446123
上书时间2024-12-28
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商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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作者简介
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。
目录
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表示法指出了最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平均情况和最糟情况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查找最短路径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
8.4NP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FAQ143
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旅游行程最优化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最优解可能导致背包没装满吗149
9.3最长公共子串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最长公共子序列153
9.3.5最长公共子序列之解决方案154
9.4小结155
第10章K最近邻算法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
10.3.1OCR165
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
11.5MapReduce173
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HyperLogLog174
11.6.1布隆过滤器175
11.6.2HyperLogLog176
11.7SHA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
11.9Diffie-Hellman密钥交换179
11.10线性规划180
11.11结语180
练习答案181
内容摘要
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。
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