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。
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7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 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,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。
本书讲述了绪论、异构MPSoC任务调度的研究现状、面向可重构片上系统的静态软硬件划分方法、面向可重构片上系统的动态软硬件划分方法、基于反馈机制的实时弹性任务调度算法、基于反馈的过载避免动态实时调度算法、基于关键任务分析的DVS调度算法、基于改进遗传算法的节能调度算法、异构多处理器温度感知调度算法、任务调度算法应用研究等十一章内容。 本书针对具有可重构功能的异构MPSoC,以充分发挥可重构资源的性能,解决异构MPSoC所面临的实时性、能耗和温度问题为出发点,分别开展软硬件优化划分算法、实时弹性调度算法、节能调度算法和温度感知调度算法的研究。
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计
算法是个有趣的东西——针对某个问题设计算法的时候,不会的人感觉像“大海捞针”,而会的人则感觉像“一苇渡江”。高手的头脑里都有一张“算法地图”,算法之间不是孤立的,而是彼此连通的。算法之间的内在联系有很
软件质量,不但依赖架构及项目管理,而且与代码质量紧密相关。这一点,无论是敏捷开发流派还是传统开发流派,都不得不承认。本书提出一种观点:代码质量与其整洁度成正比。干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者,本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则(或称“启示”),并辅以来自实际项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验,涵盖从命名到重构的多个编程方面,虽为一“家”之言,然诚有可资借鉴的价值。
为了帮助有一定编程基础的人群进一步提升自己的Python编程水平及应对编程工作的压力,《算法实例精讲——Python语言实现》全面讲解了9种经典算法理论、65个典型实例的算法设计与分析以及Python
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。 第1章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2章介绍了 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3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4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5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6章介绍了算法在职场上的一些应用,例如使用LRU算法