算法精粹 经典计算机科学问题的Java实现

无论何种软件开发问题，都有可能已经有了解决方案。本书收集了非常有用的解决方案，可以指导你学习那些经过千锤百炼的解决问题的技术。本书介绍的原则和算法可以保证你在一个又一个的项目中节省大量的时间。 本书包含50多个练习，这些练习是多年来一直在计算机科学课堂中使用的。你可以通过实践这些例子来探索核心算法、约束问题、人工智能应用等。 本书主要内容包括： 递归、记忆化和位操作。 搜索、图和遗传算法。 约束满足问题。 k均值聚类、神经网络和对抗搜索。

本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Java语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共10章，讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、遗传算法、k均值聚类算法、简单的神经网络、对抗搜索算法等，通过丰富的方案、示例和习题展开具体实践。本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，可以帮助程序员提升用Java解决实际问题的技术、编程和应用能力。

前言
致谢
第1章一些小问题1
1.1斐波那契数列1
1.1.1第一次递归尝试1
1.1.2基线条件的运用2
1.1.3使用记忆化4
1.1.4简洁的斐波那契方法5
1.1.5使用流来生成斐波那契数列6
1.2简单的压缩算法6
1.3牢不可破的加密方案10
1.3.1按顺序获取数据10
1.3.2加密和解密11
1.4计算π13
1.5汉诺塔问题14
1.5.1对塔进行建模15
15.2求解汉诺塔问题15
1.6实际应用17
1.7习题18
第2章搜索问题19
2.1DNA搜索19
2.1.1存储DNA19
2.1.2线性搜索21
2.1.3二分搜索22
2.1.4通用示例25
2.2迷宫求解26
2.2.1生成随机迷宫28
2.2.2迷宫的其他方法30
2.2.3深度优先搜索31
2.2.4广度优先搜索35
2.2.5A*搜索38
2.3传教士和食人族问题43
2.3.1用代码来表达问题44
2.3.2求解46
2.4实际应用48
2.5习题49
第3章约束满足问题50
3.1构建约束满足问题的解决框架51
3.2澳大利亚地图着色问题54
3.3八皇后问题57
3.4单词搜索问题59
3.5字谜问题65
3.6电路板布局问题66
3.7实际应用67
3.8习题67
第4章图问题68
4.1地图是图的一种68
4.2搭建图的框架70
4.3查找最短路径76
4.4最小化网络构建成本78
4.4.1权重处理78
4.4.2查找最小生成树82
4.5在加权图中查找最短路径87
4.6实际应用91
4.7习题92
第5章遗传算法93
5.1生物学背景93
5.2通用遗传算法94
5.3简单测试101
5.4回顾字谜问题103
5.5优化列表压缩算法107
5.6遗传算法面临的挑战110
5.7实际应用110
5.8习题111
第6章k均值聚类112
6.1预备知识112
6.2k均值聚类算法115
6.3按年龄和经度对州长进行聚类121
6.4按长度对迈克尔·杰克逊的专辑进行聚类125
6.5k均值聚类算法问题及其扩展127
6.6实际应用127
6.7习题128
第7章简单神经网络129
7.1生物学基础129
7.2人工神经网络131
7.2.1神经元131
7.2.2层132
7.2.3反向传播133
7.2.4全貌135
7.3预备知识136
7.3.1点积136
7.3.2激活函数137
7.4构建神经网络138
7.4.1神经元的实现138
7.4.2层的实现139
7.4.3神经网络的实现141
7.5分类问题144
7.5.1数据的归一化145
7.5.2经典的鸢尾花数据集146
7.5.3葡萄酒的分类150
7.6加速神经网络152
7.7神经网络存在的问题及扩展153
7.8实际应用154
7.9习题155
第8章对抗搜索156
8.1棋盘游戏的基础组件156
8.2井字棋158
8.2.1井字棋的状态管理158
8.2.2极小化极大算法161
8.2.3用井字棋测试极小化极大算法164
8.2.4开发井字棋AI166
8.3四子棋168
8.3.1四子棋游戏程序168
8.3.2四子棋AI174
8.3.3用alpha-beta剪枝算法优化极小化极大算法176
8.4超越alpha-beta剪枝效果的极小化极大算法改进方案177
8.5实际应用178
8.6习题179
第9章其他问题180
9.1背包问题180
9.2旅行商问题185
9.2.1朴素解法186
9.2.2进阶190
9.3电话号码助记符191
9.4实际应用194
9.5习题194
第10章采访布赖恩·戈茨195
附录A术语表206
附录B更多资源210