本书示例丰富,图文并茂,以简明易懂的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础,包括二分查找、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,比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划,哈希表的应用,图和树算法,K最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了Python 3,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,使得内容更加完善。
《算法竞赛入门经典(2版)》是一本算法竞赛的入门与提高教材,把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C 与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解算法原理,还能教会读者很多实用的编程技巧;书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。 《算法竞赛入门经典(2版)》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)和ACM国际大学生程序
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了各种数据结构和算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等数据结构;从第2章到第8章,分别介绍了和排序、查找、图、安全、聚类、数据压缩等相关算法,较为全面地介绍常见算法与数据结构知识。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,易于理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步,是非常不错的选择。
《深入浅出算法竞赛(图解版)》是为帮助读者理解基本的算法思想和编写高效的解决问题的程序而编写的。全书共6章,第1章概述了算法与算法竞赛的知识;第2章介绍了计算机程序解决问题的基本方法 穷举算法与贪心算法;第3章讲解了随机算法,如何利用概率与期望优化算法的效率;第4章讲解了AI的思维模式 搜索算法,如何用更灵活的方式遍历每一种可行解;第5章讲解了动态规划,如何通过状态间的转移,巧妙地规划解;第6章讲解了将大事化小、小事化了的分治算法,如何将问题拆分为易于解决的小问题。 本书配备了大量的算法竞赛试题,使用算法竞赛常用的C 语言编写。同时,本书不拘泥于算法竞赛,在第2 ~ 6章的后每一节给出一段阅读材料,介绍算法有趣的应用,帮助读者拓宽思维。 本书的讲解避开了繁琐枯燥的理论,采用浅显易懂的语言和大量生动
算法是计算机科学领域*重要的基石之一。算法是程序的灵魂,只有掌握了算法,才能轻松地驾驭程序开发。 算法详解系列图书共有4卷,本书是第1卷 算法基础。本书共有6章,主要介绍了4个主题,它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。 本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料,能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生,想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士,以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
本书是普通高等教育"十一五 *规划教材和国家精品课程教材。全书以算法设计策略为知识单元,系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。主要内容包括:算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析,又包括算法热点领域追踪。 为突出教材的可读性和可用性,章首增加了学习要点提示,章末配有难易适度的算法分析题和算法实现题;配套出版《计算机算法设计与分析习题解答(第5版)》;并免费提供电子课件和教学网站服务。
算法详解系列图书共有4卷,本书是第2卷 图算法和数据结构。本书共有6章,主要介绍了3个主题,分别是图的搜索和应用、*短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料,能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生,想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士,以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
《算法零基础一本通(Python版)》使用 Python 指导读者从零开始学习算法 :由基础数据结构开始,逐步解说信息安全算法,*后也讲解了人工智能入门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通(Python版)》包含约 120 个程序实例,使用约 600 张完整图例,深入讲解了 7 种数据结构和数十种算法,此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通(Python版)》实用性强、案例丰富,适合有一定 Python 基础的读者使用,也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。
自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标,教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法,内容深入浅出,兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法,运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。
哇,编程!跟小明一起学算法这本书融入了游戏设计思想,通过游戏攻关的方式,介绍各种算法的原理和应用。全书共分8章,具体包括排序算法、穷举算法、递归算法、回溯算法、贪心算法、分治算法,栈、队列、树三种数据结构,动态规划算法,图论相关算法等内容。
本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容,也介绍了非传统的内容,比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性,涉及现代应用领域(如信息检索和动画)以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解,使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。
《数据结构与算法》详细介绍了数据结构与算法分析的核心内容,其中,数据结构知识包括:数据结构概述、线性数据结构、树数据结构、图数据结构、查找与排序等;算法分析与设计知识包括:算法分析与设计概述、算法复杂度分析、分治递归算法、贪心算法、动态规划算法等。 本书采用项目驱动的知识组织方式,以案例为导向引出知识点及其理论基础,并通过配合具体案例程序实现过程,贯通了数据结构算法设计与分析的整体课堂教学过程,特别适合当今的反转课堂,MOOC等新型教学方式。 本书从项目入手引人知识点理论,从而引导学生对知识点进行探索性学习,进而归纳后形成学生能掌握的知识点。
本书内容包括经典的算法设计技术,主要介绍数据结构和标准模板库、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图的搜索算法、图论、数论和组合数学问题。本书包括大量的问题实例,并在北京大学、浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题,详细地分析解题的方法,深入浅出地讲解用到的算法,章后的上机练习题也选自在线题库中的典型题目,供读者练习,以巩固所学算法。本书内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。 本书结构清晰、内容丰富,适合作为计算机科学与技术、软件工程以及相关学科算法课程的教材或参考书,特别适合有志于参加信息学竞赛和ACM大学生程序设计竞赛的读者学习和训练。
《编译原理及编译程序构造(第3版)/普通高校计算机专业精品教材系列》介绍编译理论基础及其实现方法,强调语言的形式化定义、编译技术的各种概念及实现过程的具体方法。介绍过程以算法为核心,力求简单明了地反映编译的基础知识。从形式语言理论角度讨论词法分析和语法分析技术,为计算机软件工作者开发大型软件打下良好基础。 《编译原理及编译程序构造(第3版)/普通高校计算机专业精品教材系列》以理论联系实际为宗旨,内容深入浅出,突出,并结合构造EL语言的编译程序介绍一种常用而又简单的编译方法。 《编译原理及编译程序构造(第3版)/普通高校计算机专业精品教材系列》可作为高等院校计算机专业的本科或专科教材,也可作为硕士研究生入学考试及计算机软件技术人员的参考书。
本书通过主人公小灰的心路历程,用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识,复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。首先介绍了算法和数据结构的总体概念,告诉大家算法是什么,数据结构又是什么,都有哪些用途,如何分析时间复杂度,如何分析空间复杂度。第二章 介绍了最基本的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作。第三章 介绍了树和二叉树的概念、二叉树的各种遍历方式、二叉树的特殊形式二叉堆和优先队列的应用。第四章 介绍了几种典型的排序算法,包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。第五章 介绍了十余种职场上流行的算法面试题目及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环、怎样计算大整数加法等。第六章 介绍了算法在职场上的一些应用,例如使用LRU算法来淘汰冷数据,使用Bitmap算
本书以MATLAB R2020a为平台,以人工智能算法为背景,全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合,让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法,并利用智能算法解决问题,做到学以致用、举一反三。全书共分12章,第1章为MATLAB基础篇;第2~12章为智能算法篇,分别介绍了各种人工智能算法,包括智能算法的基本概念、差分进化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。
本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识,主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路,从解决问题的目标来组织教学内容,注重理论与实践的并用。