Swift常用算法经典计算机科学问题的Swift实现--聚文网

精选

¥5.83

世界图书名著昆虫记绿野仙踪木偶奇遇记儿童书籍彩图注音版

¥5.39

正版世界名著文学小说名家名译中学生课外阅读书籍图书批发 70册

¥8.58

简笔画10000例加厚版2-6岁幼儿童涂色本涂鸦本绘画本填色书正版

¥5.83

世界文学名著全49册中小学生青少年课外书籍文学小说批发正版

¥4.95

全优冲刺100分测试卷一二三四五六年级上下册语文数学英语模拟卷

¥8.69

父与子彩图注音完整版小学生图书批发儿童课外阅读书籍正版1册

¥24.2

好玩的洞洞拉拉书0-3岁宝宝早教益智游戏书机关立体翻翻书4册

¥7.15

幼儿认字识字大王3000字幼儿园中班大班学前班宝宝早教启蒙书

¥11.55

用思维导图读懂儿童心理学培养情绪管理与性格培养故事指导书

¥19.8

少年读漫画鬼谷子全6册在漫画中学国学小学生课外阅读书籍正版

¥64

科学真好玩

¥12.7

一年级下4册·读读童谣和儿歌

¥38.4

原生态新生代(传统木版年画的当代传承国际研讨会论文集)

¥11.14

法国经典中篇小说

¥11.32

上海的狐步舞--穆时英(中国现代文学馆馆藏初版本经典)

¥21.56

猫的摇篮(精)

¥30.72

幼儿园特色课程实施方案/幼儿园生命成长启蒙教育课程丛书

旧时风物(精)

三希堂三帖/墨林珍赏

寒山子庞居士诗帖/墨林珍赏

苕溪帖/墨林珍赏

楷书王维诗卷/墨林珍赏

兰亭序/墨林珍赏

祭侄文稿/墨林珍赏

蜀素帖/墨林珍赏

真草千字文/墨林珍赏

进宴仪轨(精)/中国古代舞乐域外图书

舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

《Swift常用算法经典计算机科学问题的Swift实现》通过探究基本的编码技术和算法，进一步提高读者的Swift编程技能。读者在领略书中关于搜索、聚类、图等领域的示例时，脑海中将会重现一些已经淡忘的重要内容，并将找到“新”问题的经典解决方法。作者David Kopec具有出众的能力，将计算机科学的核心原理与诸如应用、数据、性能甚至通过工作面试等现实问题加以关联。
特色内容：
宽度优先、深度优先、A*搜索算法。
约束满足问题。
使用图算法来解决问题。
神经网络、遗传算法等。
全部代码示例采用Swift 4.1编写。

作者简介

大卫·科帕克，是佛蒙特州伯灵顿的尚普兰学院计算机科学与创新专业的副教授。他是一名经验丰富的iOS开发人员，也是Dart for Absolute Beginners(Apress出版社，2014年出版)一书的作者。David拥有达特茅斯学院的经济学学士学位和计算机科学硕士学位。

第1章小型问题
1.1 斐波那契数列
1.1.1 尝试递归方法
1.1.2 利用基本情形
1.1.3 计算缓存技术
1.1.4 保持斐波那契简单
1.2 简单数据压缩
1.3 牢不可破的加密
1.3.1 数据排序
1.3.2 加密和解密
1.4 π的计算
1.5 汉诺塔
1.5.1 汉诺塔的建模
1.5.2 解决汉诺塔问题
1.6 实际应用
1.7 练习
第2章搜索问题
2.1 DNA搜索
2.1.1 存储DNA
2.1.2 线性搜索
2.1.3 二分搜索
2.1.4 泛型示例
2.2 迷宫求解
2.2.1 生成随机迷宫
2.2.2 其他迷宫细节
2.2.3 深度优先搜索
2.2.4 广度优先搜索
2.2.5 A*搜索
2.3 传教士和食人族
2.3.1 问题表示
2.3.2 问题解决
2.4 实际应用
2.5 练习
第3章约束满足问题
3.1 构建约束满足问题的解决框架
3.2 澳大利亚地图着色问题
3.3 八皇后问题
3.4 单词搜索问题
3.5 SEND+MORE=MONEY问题
3.6 电路板布局问题
3.7 实际应用
3.8 练习
第4章图问题
4.1 构建图框架
4.1.1 Edge的具体实现
4.1.2 Graph的具体实现
4.2 寻找最短路径
4.2.1 定义路径
4.2.2 广度优先搜索（BFS）回顾
4.3 最小化网络建设成本
4.3.1 权
4.3.2 寻找最小生成树
4.4 在带权图中寻找最短路径
4.5 实际应用
4.6 练习
第5章遗传算法
5.1 生物学背景知识
5.2 预备知识
5.3 通用遗传算法
5.4 简单测试
5.5 重新讨论SEND+MORE=MONEY问题
5.6 遗传算法面临的挑战
5.7 实际应用
5.8 练习
第6章 k-均值聚类算法
6.1 预备知识
6.2 k-均值聚类算法
6.3 基于年龄和地理经度的州长聚类算法
6.4 k-均值聚类问题及其扩展
6.5 实际应用
6.6 练习
第7章简单神经网络
7.1 来自生物学的灵感
7.2 人工神经网络
7.2.1 神经元
7.2.2 层
7.2.3 反向传播
7.2.4 整体情况
7.3 预备知识
7.3.1 借助随机化
7.3.2 快速算法
7.4 激活函数
7.5 构建神经网络
7.5.1 实现神经元
7.5.2 层的实现
7.5.3 神经网络的实现
7.6 分类问题
7.6.1 归一化数据
7.6.2 经典的iris（鸢尾属植物）数据集
7.6.3 葡萄酒分类问题
7.7 神经网络问题及其扩展
7.8 实际应用
7.9 练习
第8章其他问题
8.1 背包问题
8.2 旅行推销员问题
8.2.1 简单方法
8.2.2 深层考虑
8.3 电话号码助记符
8.4 井字棋
8.4.1 管理状态
8.4.2 极小极大算法
8.5 实际应用
8.6 练习
附录A 术语表
附录B 更多资源
附录C Swift简史

Swift常用算法 经典计算机科学问题的Swift实现

库存： {{selectedSku?.stock}} 库存充足

Swift常用算法经典计算机科学问题的Swift实现