算法圖解

定　價：￥98.00

作　者：	（美）巴爾加瓦（作者）袁國忠（譯者）
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787115447630	出版時間：	2017-02-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　本書示例豐富，圖文并茂，以讓人容易理解的方式闡釋了算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地發(fā)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表示法、兩種基本的數(shù)據(jù)結構以及遞歸等。余下的篇幅將主要介紹應用廣泛的算法，具體內容包括：面對具體問題時的解決技巧，比如，何時采用貪婪算法或動態(tài)規(guī)劃；散列表的應用；圖算法；Kzui近鄰算法。

作者簡介

　　作者：【美】巴爾加瓦（Aditya Bhargava）譯者：袁國忠Aditya Bhargava軟件工程師，兼具計算機科學和美術方面的教育背景，在adit.io撰寫編程方面的博客。

圖書目錄

前言致謝關于本書第1　章算法簡介　1 1.1　引言　1 1.1.1　性能方面　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 表示法　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 表示法指出了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(shù)組和鏈表　18 2.2.1　鏈表　19 2.2.2　數(shù)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　基線條件和遞歸條件　32 3.3　?！?3 3.3.1　調用?！?4 3.3.2　遞歸調用?！?6 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表示法　52 4.3.1　比較合并排序和快速排序　53 4.3.2　平均情況和最糟情況　54 4.4　小結　57 第5　章散列表　58 5.1　散列函數(shù)　60 5.2　應用案例　63 5.2.1　將散列表用于查找　63 5.2.2　防止重復　64 5.2.3　將散列表用作緩存　66 5.2.4　小結　68 5.3　沖突　69 5.4　性能　71 5.4.1　填裝因子　72 5.4.2　良好的散列函數(shù)　74 5.5　小結　75 第6　章廣度優(yōu)先搜索　76 6.1　圖簡介　77 6.2　圖是什么　79 6.3　廣度優(yōu)先搜索　79 6.3.1　查找最短路徑　82 6.3.2　隊列　83 6.4　實現(xiàn)圖　84 6.5　實現(xiàn)算法　86 6.6　小結　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　術語　98 7.3　換鋼琴　100 7.4　負權邊　105 7.5　實現(xiàn)　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　集合覆蓋問題　121 8.4　NP 完全問題　127 8.4.1　旅行商問題詳解　127 8.4.2　如何識別NP 完全問題　131 8.5　小結　133 第9　章動態(tài)規(guī)劃　134 9.1　背包問題　134 9.1.1　簡單算法　135 9.1.2　動態(tài)規(guī)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(fā)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(wǎng)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　旅游行程最優(yōu)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(yōu)解可能導致背包沒裝滿嗎　149 9.3　最長公共子串　149 9.3.1　繪制網(wǎng)格　150 9.3.2　填充網(wǎng)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(chuàng)建推薦系統(tǒng)　158 10.2.1　特征抽取　159 10.2.2　回歸　162 10.2.3　挑選合適的特征　164 10.3　機器學習簡介　165 10.3.1　OCR　165 10.3.2　創(chuàng)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　反向索引　171 11.3　傅里葉變換　171 11.4　并行算法　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(shù)　173 11.5.3　歸并函數(shù)　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　線性規(guī)劃　180 11.11　結語　180 練習答案　181