算法精粹經典計算機科學問題的Python實現

內容簡介

本書是一本面向中高級程式設計師的算法教程，藉助Python語言，用經典的算法、編碼技術和原理來求解計算機科學的一些經典問題。全書共9章，不僅介紹了遞歸、結果快取和位操作等基本編程組件全催，還講述了常見的搜尋算法、常見的圖算法、神經網路、遺傳算法、k均值聚類算法、對抗搜尋算法等，運用了類型提示等Python高級蘭市尋祝特性，並通過各級方案、示例和習題展開具體實踐。

本書將計算機科學與應用程式、數據、性能等現實問題深度關聯，定位獨特，示例經典，適合有一定編程經驗的中高級Python程式設計師提升用Python解決實際問題的技術、編程和套用能力。

圖書目錄

第 1章　幾個小問題　1

1．1　斐波那契序列　1

1．1．1　嘗試第一次遞歸　1

1．1．2　基線條件的運用　3

1．1．3　用結果快取來救場　4

1．1．4　自動化的結果快取　5

1．1．5　簡潔至上的斐波那契　6

1．1．6　用生成器生成斐波那契數　7

1．2　簡單的壓縮算法　7

1．3　牢不可破的加密方案　12

1．3．1　按順序讀取數據　12

1．3．2　加密和解密　13

1．4　計算(　15

1．5　漢諾塔　15

1．5．1　對塔進行建模　16

1．5．2　求解漢諾塔問題　17

1．6　現實世界的套用　19

1．7　習題　20

第 2章　搜尋問題　21

2．1　DNA搜尋　21

2．1．1　DNA的存儲方案　22

2．1．2　線性搜尋　23

2．1．3　二分搜尋　24

2．1．4　通用示例　26

2．2　求解迷宮問題　28

2．2．1　生成一個隨機迷宮　29

2．2．2　迷宮的其他函式　30

2．2．3　深度優先搜尋　31

2．2．4　廣度優先搜尋　35

2．2．5　A*搜尋　39

2．3　傳教士和食人族　44

2．3．1　表達問題　45

2．3．2　求解　47

2．4　現實世界的套用　48

2．5　習題　49

第3章　約束滿足問題　51

3．1　構建約束滿足問題的解決框架　52

3．2　澳大利亞地圖著色問題　55

3．3　八皇后問題　58

3．4　單詞搜尋　60

3．5　字謎（SEND+MORE=MONEY）　63

3．6　電路板布局　65

3．7　現實世界的套用　66

3．8　習題　67

第4章　圖問題　69

4．1　地圖就是圖　69

4．2　搭建圖的框架　71

4．3　查找最短路徑　77

4．4　最小化網路構建成本　79

4．4．1　權重的處理　79

4．4．2　查找最小生成樹　83

4．5　在加權圖中查找最短路徑　89

4．6　現實世界的套用　95

4．7　習題　96

第5章　遺傳算法　97

5．1　生物學背景知識　97

5．2　通用的遺傳算法　98

5．3　簡單測試　105

5．4　重新考慮宙歡境SEND+MORE=MONEY問題　107

5．5　最佳化列表壓縮算法　111

5．6　遺傳算法面臨的挑戰　113

5．7　現實世界的套用　114

5．8　習題　115

第6章　k均值聚類　117

6．1　預備知識　117

6．2　k均值聚類算法　119

6．3　按年齡和經度對州長進行聚類　124

6．4　按長度聚類邁克習她禁爾·傑克遜的專輯　128

6．5　k均值聚類算法問題及其擴展　130

6．6　現實世界的套用　131

6．7　習題　131

第7章　十分簡單的神經網路　133

7．1　生物學基礎　133

7．2　人工神經網路　135

7．2．1　神經元　135

7．2．2　分層　136

7．2．3　反戒判籃向傳播　137

7．2．4　全貌　139

7．3　預備知識　140

7．3．1　點積　140

7．3．2　激活函式　140

7．4　構建神經網路　142

7．4．1　神經元的實現　142

7．4．2　層的實現　143

7．4．3　神經網路的實現　145

7．5　分類問題　148

7．5．1　數據的歸一化　148

7．5．2　經典的鳶尾花數據集　149

7．5．3　再檔良巴葡萄酒的分類　152

7．6　為神經網路提速　155

7．7　神經網路問題及其擴展　156

7．8　現實世界的套用　157

7．9　習題　157

第8章　對抗搜尋　159

8．1　棋盤遊戲的基礎組件　159

8．2　井字棋　161

8．2．1　井字棋的狀態管理　161

8．2．2　極小化極大算法　164

8．2．3　用井字棋測試極小化極大算法　167

8．2．和凝道4　開發井字棋AI　168

8．3　四子棋　169

8．3．1　四子棋遊戲程式　170

8．3．2　四子棋AI　175

8．3．3　用α-β剪枝算法最佳化極小化極大算法　177

8．4　超越α-β剪枝效果的極小化極大算法改進方案　178

8．5　現實世界的套用　179

8．6　習題　179

第9章　其他問題　181

9．1　背包問題　181

9．2　旅行商問題　186

9．2．1　樸素解法　186

9．2．2　進階　191

9．3　電話號碼助記符　191

9．4　現實世界的套用　193

9．5　習題　194

附錄A　術語表　195

附錄B　其他資料　201

附錄C　類型提示簡介　205

作者簡介

大衛·科帕克（David Kopec）是香普蘭學院（Champlain College）的計算機科學與創新專業助理教授，該學院位於美國佛蒙特州的伯靈頓市。他是一位經驗豐富的軟體開發人員，也是Classic Computer Science Problems in Swift和Dart for Absolute Beginners的作者。他擁有達特茅斯學院（Dartmouth College）的經濟學學士學位和計算機科學碩士學位。

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