程序員必會的50種算法（原書第2版） 50 Algorithms Every Programmer Should Know : An unbeatable arsenal of algorithmic solutions for real-world problems, 2/e

趙海霞 駱濱毓

程序員必會的50種算法（原書第2版）

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商品描述

本書是算法學習的寶典，為解決實際編程難題提供了強大工具。書中精心挑選50種在軟件開發中極為重要的算法，對每種算法與示例都進行了詳盡解釋，涵蓋數據結構操作、搜索策略、排序方法、圖形處理技術等。相比 版，新版內容 豐富，範圍 廣泛， 新了部分過時信息，增加了如機器學習中的算法優化技巧、大數據處理方法，以及現代順序模型及其變體、實現大語言模型（LLM）的算法、方法和架構等新興領域算法。每一章都遵循相同結構：先介紹算法基本概念與適用場景，接著通過代碼展示工作原理， 進行實際案例分析，助力讀者將知識轉化為實踐技能。此外，本書註重培養算法思維，剖析算法背後的邏輯推理過程，可幫助讀者學會設計有效算法，在不斷變化的技術環境中保持競爭力，是程序員提升自我的寶藏資源 。

作者簡介

伊姆蘭·艾哈邁德（Imran Ahmad），博士，目前在加拿大聯邦政府的 分析解決方案中心擔任數據科學家，利用機器學習算法進行關鍵任務應用。他在2010年的博士論文中介紹了一種基於線性規劃的算法，用於在大規模雲計算環境中進行 資源分配。2017年，他開發了一個實時分析框架StreamSensing，成為他多篇研究論文的基礎，該框架用於處理各種機器學習範式中的多媒體數據。他還是渥太華卡爾頓大學的客座教授，以及Google Cloud和AWS的授權講師。

目錄大綱

序
前言
作者簡介
審校者簡介
第一部分 基礎算法和核心算法
第1章 算法概述
1.1 什麼是算法
1.1.1 算法的各個階段
1.1.2 開發環境
1.2 Python包
1.3 算法設計技巧
1.3.1 數據維度
1.3.2 計算維度
1.4 性能分析
1.4.1 空間覆雜度分析
1.4.2 時間覆雜度分析
1.4.3 性能評估
1.4.4 大O記號
1.4.5 常數時間覆雜度
1.4.6 線性時間覆雜度
1.4.7 平方時間覆雜度
1.4.8 對數時間覆雜度
1.5 選擇算法
1.6 驗證算法
1.6.1 精確算法、近似算法和隨機算法
1.6.2 可解釋性
1.7 小結
第2章 算法中的數據結構
2.1 探討Python中的數據結構
2.1.1 列表
2.1.2 元組
2.1.3 字典和集合
2.1.4 使用序列和數據幀
2.1.5 矩陣
2.2 探索抽象數據類型
2.2.1 向量
2.2.2 棧
2.2.3 隊列
2.2.4 樹
2.3 小結
……
第二部分 機器學習算法
第三部分 高級主題

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