算法之美—Python語言實現 : Python語言實現

算法之美—Python語言實現 : Python語言實現

《算法之美—Python語言實現 : Python語言實現》是2020年中國水利水電出版社出版的圖書,作者是劉瑜,車紫輝,顧明臣,杜瑾敏。本書講述了算法基礎知識、數據結構和各種經典算法,包含傳統典型算法、競賽算法、大數據算法、人工智慧算法、遊戲算法等,在講解經典算法的同時,儘量吸收新的算法成果,並體現實戰性。

基本介紹

  • 中文名:算法之美—Python語言實現 : Python語言實現
  • 作者:劉瑜、車紫輝、顧明臣、杜瑾敏
  • 出版社:中國水利水電出版社
  • ISBN:9787517088837 
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

《算法之美——Python 語言實現》基於 Python 語言系統講述了算法基礎知識、數據結構和各種經典算法,包含傳統典型算法、競賽算法、大數據算法、人工智慧算法、遊戲算法等,在講解經典算法的同時,儘量吸收新的算法成果,並體現實戰性。為了解決算法類圖書不容易被接受的問題,本書對算法理論的講解結合了83個具體的實例套用,實例講解遵循需求規則、算法思想、代碼實現和算法點評這一規律;算法思想基於各種圖示來演示算法的設計流程,使設計思路清晰明了;代碼實現中對關鍵代碼給予注釋,幫助讀者最大程度地理解算法程式設計的具體含義。本書每章均提供了配套的實驗習題及答案,以鞏固所學,增強實戰套用技能。另外,本書對部分章節配備了視頻講解,讀者可以使用手機掃碼來輕鬆學習。總之,本書設計體現了輕鬆易學的思想,最大程度地幫助讀者理解算法的思想精髓和實現算法的實戰套用過程。
本書講解通俗易懂、層層遞進,知識體系完善、內容深入淺出,理論知識講解與實際套用相結合,加上故事與案例的點綴,體現了本書設計的巧妙之處。
本書適合具有 Python 編程基礎的 IT 編程工程師、在校學生、專業科學研究人員、數據工程師、教師等使用。本書也可作為相關培訓機構的培訓教材。

圖書目錄

第1章算法入門
1.1接觸算法
1.2算法的時間
1.3算法的存儲空間
1.4算法實踐基礎
1.5算法實現技巧
1.6實驗題
第2章美麗的數學
2.1笛卡爾的心
2.2蒙特卡洛法求Pi
2.3最大公約數和最低公倍數
2.4閏年問題
2.5求三維空間三角形面積
2.6實驗題
第3章數據結構
3.1數據結構基礎
3.2佇列
3.2.1構建佇列
3.2.2佇列套用案例1:FIFO財務核算
3.2.3佇列套用案例2:搶椅子遊戲
3.3棧
3.3.1構建棧
3.3.2棧套用案例:判斷代碼格式
3.4鍊表
3.4.1構建鍊表
3.4.2鍊表套用案例:老鷹抓小雞遊戲
3.5數組
3.5.1構建數組
3.5.2數組套用案例:二值圖像處理
*3.6樹
3.6.1樹的基本概念
3.6.2構建二叉樹
3.6.3二叉樹遍歷算法
*3.7圖
3.7.1圖的基本概念
3.7.2鄰接矩陣實現
3.7.3鄰接表實現
3.7.4圖的遍歷
3.8實驗題
第4章排序算法
4.1冒泡排序
4.2選擇排序
4.3插入排序
4.4希爾排序
*4.5快速排序
*4.6歸併排序
4.7實驗題
第5章檢索算法
5.1線性查找
5.2二分查找
5.3插值查找
5.4斐波那契查找
5.5分塊查找
5.6哈希查找
*5.7回溯查找
5.8實驗題
第6章字元串相關算法
6.1暴力搜尋算法
*6.2BM算法
*6.3Sunday算法
*6.4字元串公式逆波蘭算法
6.5回文字元串算法
6.6實驗題
第7章 遞歸算法
7.1理解遞歸
7.2多調用遞歸
7.3同時多調用——斐波那契數列
7.4斐波那契數列遞歸算法改進
*7.5漢諾塔
*7.6遞歸求全排列
7.7實驗題
第8章貪心算法
8.1汽車加油
8.2背包問題
8.3最小生成樹
8.3.1Kruskal算法
8.3.2Prim算法
*8.4哈夫曼樹
8.5貨幣選擇問題
8.6實驗題
第9章動態規劃
9.1動態規劃基本思想
9.2線性動態規劃
*9.3區域動態規劃
*9.4樹形動態規劃
9.5背包動態規劃
9.6實驗題
第10章大數據相關算法
10.1歸一化算法
10.1.1最小-最大標準化
10.1.2Z-Score標準化
10.1.3小數定標法
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歐幾里得及擴展算法
10.3.1歐幾里得算法
10.3.2歐幾里得擴展算法
*10.4RSA加密算法
10.4.1蒙哥馬利冪模運算
10.4.2RSA算法原理
10.4.3RSA算法實現
*10.5 PageRank
10.6實驗題
第11章機器學習算法
11.1KNN算法
11.2NBC算法
11.3LR算法
11.3.1線性回歸概念
11.3.2一元線性回歸
11.4 K-Means
11.5梯度下降算法
11.5.1簡單梯度下降算法
11.5.2批量梯度下降算法
11.5.3隨機梯度下降算法
11.6實驗題
第12章遊戲相關算法
12.1約瑟夫生者死者小遊戲
12.2洗牌算法
12.2.1Fisher-Yates Shuffle
12.2.2Knuth-Durstenfeld Shuffle
12.2.3 Inside-Out Shuffle
12.3 24點遊戲
12.4八皇后問題
12.5填字遊戲
12.6實驗題
附錄
Anaconda包簡明操作
1.1Anaconda包的下
1.2Anaconda包安
1.3Spyder使要
1.4 Numpy使
1.5 Matplotlib
參考文獻
後記

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