算法之美——Python语言实现--聚文网

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内容简介

《算法之美——Python语言实现》基于Python语言系统讲述了算法基础知识、数据结构和各种经典算法，包含传统典型算法、竞赛算法、大数据算法、人工智能算法、游戏算法等，在讲解经典算法的同时，尽量吸收近期新的算法成果，并体现实战性。为了解决算法类图书不容易被接受的问题，本书对算法理论的讲解结合了83个具体的实例应用，实例讲解遵循需求规则、算法思想、代码实现和算法点评这一规律；算法思想基于各种图示来演示算法的设计流程，使设计思路清晰明了；代码实现中对关键代码给予注释，帮助读者优选地理解算法程序设计的具体含义。本书每章均提供了配套的实验习题及答案，以巩固所学，增强实战应用技能。另外，本书对部分章节配备了视频讲解，读者可以使用手机扫码来轻松学习。总之，本书设计体现了轻松易学的思想，优选地帮助读者理解算法的思想精髓和实现算法的实战应用过程。本书讲解通俗易懂、层层递进，知识体系完善、内容深入浅出，理论知识讲解与实际应用相结合，加上故事与案例的点缀，体现了本书设计的巧妙之处。本书适合具有Python编程基础的IT编程工程师、在校学生、专业科学研究人员、数据工程师、教师等使用。本书也可作为相关培训机构的培训教材。

第1章算法入门
1.1 接触算法
1.2 算法的时间
1.3 算法的存储空间
1.4 算法实践基础
1.5 算法实现技巧
1.6 实验题
第2章美丽的数学
2.1 笛卡尔的心
2.2 蒙特卡洛法求Pi
2.3 优选公约数和最小公倍数
2.4 闰年问题
2.5 求三维空间三角形面积
2.6 实验题
第3章数据结构
3.1 数据结构基础
3.2 队列
3.2.1 构建队列
3.2.2 队列应用案例1：FIFO财务核算
3.2.3 队列应用案例2：抢椅子游戏
3.3 栈
3.3.1 构建栈
3.3.2 栈应用案例：判断代码格式
3.4 链表
3.4.1 构建链表
3.4.2 链表应用案例：老鹰抓小鸡游戏
3.5 数组
3.5.1 构建数组
3.5.2 数组应用案例：二值图像处理
*3.6 树
3.6.1 树的基本概念
3.6.2 构建二叉树
3.6.3 二叉树遍历算法
*3.7 图
3.7.1 图的基本概念
3.7.2 邻接矩阵实现
3.7.3 邻接表实现
3.7.4 图的遍历
3.8 实验题
第4章排序算法
4.1 冒泡排序
4.2 选择排序
4.3 插入排序
4.4 希尔排序
*4.5 快速排序
*4.6 归并排序
4.7 实验题
第5章检索算法
5.1 线性查找
5.2 二分查找
5.3 插值查找
5.4 斐波那契查找
5.5 分块查找
5.6 哈希查找
*5.7 回溯查找
5.8 实验题
第6章字符串相关算法
6.1 暴力搜索算法
*6.2 BM算法
*6.3 Sunday算法
*6.4 字符串公式逆波兰算法
6.5 回文字符串算法
6.6 实验题
第7章递归算法
7.1 理解递归
7.2 多调用递归
7.3 同时多调用——斐波那契数列
7.4 斐波那契数列递归算法改进
*7.5 汉诺塔
*7.6 递归求全排列
7.7 实验题
第8章贪心算法
8.1 汽车加油
8.2 背包问题
8.3 最小生成树
8.3.1 Kruskal算法
8.3.2 Prim算法
*8.4 哈夫曼树
8.5 货币选择问题
8.6 实验题
第19章动态规划
9.1 动态规划基本思想
9.2 线性动态规划
**9.3 区域动态规划
*9.4 树形动态规划
9.5 背包动态规划
9.6 实验题
第10章大数据相关算法
10.1 归一化算法
10.1.1 最小-优选标准化
10.1.2 Z-Score标准化
1O.1.3 小数定标法
10.2 哈希算法
10.2.1 一般哈希算法
10.2.2 一致性哈希算法
10.3 欧几里得及扩展算法
10.3.1 欧几里得算法
10.3.2 欧几里得扩展算法
*10.4 RSA加密算法
10.4.1 蒙哥马利幂模运算
10.4.2 RSA算法原理
10.4.3 RSA算法实现
*10.5 PageRank算法
10.6 实验题
**第11章机器学习算法
11.1 KNN算法
11.2 NBC算法
11.3 LR算法
11.3.1 线性回归概念
11.3.2 一元线性回归
11.4 K-Means算法
11.5 梯度下降算法
11.5.1 简单梯度下降算法
11.5.2 批量梯度下降算法
11.5.3 随机梯度下降算法
11.6 实验题
第12章游戏相关算法
12.1 约瑟夫生者死者小游戏
12.2 洗牌算法
12.2.1 Fisher-Yates Shuffle
12.2.2 Knuth-Durstenfeld Shuffle
12.2.3 Inside-Out Shuffle
12.3 24点游戏
12.4 八皇后问题
12.5 填字游戏
12.6 实验题
附录 Anaconda包简明操作
1.1 Anaconda包的下载
1.2 Anaconda包的安装
1.3 Spyder使用要点
1.4 Numpy使用要点
1.5 Matplotlib使用要点
参考文献
后记

算法之美——Python语言实现

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