圖解 Python 數據結構與算法 (微課視頻版)
李瑞鋒、李福臨
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-03-01
- 售價: $954
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 352
- ISBN: 7302709181
- ISBN-13: 9787302709183
-
相關分類:
Algorithms-data-structures
下單後立即進貨 (約4週~6週)
買這商品的人也買了...
-
統計學習理論基礎$258$245 -
$300人工智能算法 捲1 基礎算法 -
特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定！ (Feature Engineering Made Easy: Identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems)$520$405 -
$351人工智能算法 捲2 受大自然啟發的算法 -
$611金融中的機器學習 -
$714人工智能數學基礎 -
$606利用 Python 實現概率、統計及機器學習方法（原書第2版） -
$861精通機器學習算法 -
$356強化學習演算法入門 -
$504深度學習的理論基礎與核心算法 -
算法交易 : 制勝策略與原理 (珍藏版)$594$564 -
算法交易系統與策略$534$507 -
$534投資組合再平衡(應用量化分析增強投資組合收益典藏版)(精) -
概率機器學習 基礎篇$1,014$963 -
$473時間序列數據分析 — 狀態、事件、過程分析 -
$358Python 機器學習 — 原理、算法及案例實戰, 2/e (微課視頻 · 題庫 · AI 賦能版) -
風險管理：數據驅動與AI賦能 第3版$414$393 -
$538人工智能數學方法（基礎篇） -
$504StatQuest 圖解神經網絡與深度學習 (全彩) -
$358計算金融與 Python 實踐 (附微課) -
線性代數不難【下冊】：幾何直覺構建 + Manim 動畫開悟 + Python 應用實踐 + AI 助學賦能$948$900 -
$348算法之問 -
大數據財務分析 — 基於新道 DBE Cloud$336$319 -
演算法 圖解原理 x Python 實作 x 創意應用 王者歸來 (好評熱銷版)$780$616 -
$959人工智能數學基礎
商品描述
"本書全面、深入介紹數據結構與算法知識，包括基礎數據結構、算法、遞歸與動態規劃、搜索算法、其他算法及樹和圖等。通過本書，讀者可以加深對基礎數據結構與算法理解，以及學習較為高階數據結構與算法知識。 本書共7章，分為基礎篇和進階篇。基礎篇（第1章和第2章），對一些基礎數據結構進行回顧，同時探究基礎數據結構各類型間差異，幫助讀者加深對其理解，並介紹一些簡單算法；進階篇（第3~7章）在基礎學習基礎上，對基礎篇中算法進行拔高，既有知識上，對邏輯思維能力和數學能力要求提高，還有強度上，書寫代碼數量明顯增多。同時適應當今人工智能發展情況，在進階篇中加入機器學習算法知識。 本書適合已經擁有一定編程基礎的學習者參考使用，作者在文中輔之以大量手工繪制講解圖，幫助讀者學習數據結構與算法知識。 "
作者簡介
李瑞鋒，機械專業高級工程師，現任廈門金龍旅行車有限公司黨群工作部主任,歷任技術中心材料結構室主任、車間經理等職務。獲得發明專利1項，實用新型專利2項。
目錄大綱
目 錄
第1 章 基礎數據結構（ 55 min） 1
1.1 數組 1
1.1.1 數組的基礎知識 1
1.1.2 數組在實際開發中的應用 5
1.2 鏈表 6
1.2.1 鏈表的基礎知識 6
1.2.2 鏈表在實際開發中的應用 14
1.3 隊列 17
1.3.1 隊列的基礎知識 17
1.3.2 隊列在實際開發中的應用 22
1.4 棧 23
1.4.1 棧的基礎知識 23
1.4.2 棧在實際開發中的應用 25
1.5 基礎數據結構中的差異 26
1.5.1 數據存儲結構 26
1.5.2 數據訪問方式 27
1.5.3 數據結構操作方式 27
1.5.4 數據應用場景 28
第2 章 基礎算法（ 55 min） 29
2.1 排序算法 29
2.1.1 冒泡排序 29
2.1.2 快速排序 33
2.1.3 歸並排序 37
2.1.4 選擇排序 41
2.1.5 堆排序 45
教學課件（PPT）及本書源碼
2.2 搜索算法 52
2.2.1 線性搜索 52
2.2.2 二分搜索 55
第3 章 遞歸算法與動態規劃（ 23 min） 60
3.1 遞歸算法 60
3.1.1 圖解遞歸算法 60
3.1.2 遞歸算法代碼寫作指導 64
3.1.3 遞歸算法實際應用介紹 66
3.2 動態規劃 70
3.2.1 圖解動態規劃 70
3.2.2 動態規劃代碼寫作指導 72
3.2.3 動態規劃實際應用介紹 77
第4 章 搜索算法（ 18 min） 80
4.1 深度優先搜索算法 80
4.1.1 圖解深度優先搜索算法 80
4.1.2 深度優先搜索代碼寫作指導 81
4.1.3 深度優先搜索算法實際應用介紹 86
4.2 廣度優先搜索算法 90
4.2.1 圖解廣度優先搜索算法 90
4.2.2 廣度優先搜索算法代碼寫作指導 92
4.2.3 廣度優先搜索算法實際應用介紹 100
第5 章 其他算法 105
5.1 分治算法 105
5.1.1 圖解分治算法 105
5.1.2 分治算法代碼寫作指導 108
5.1.3 分治算法實際應用介紹 109
5.2 貪心算法 115
5.2.1 圖解貪心算法 116
5.2.2 貪心算法代碼寫作指導 118
5.2.3 貪心算法實際應用介紹 120
5.3 哈希算法 121
5.3.1 圖解哈希算法 122
5.3.2 哈希算法代碼寫作指導 124
5.3.3 哈希算法實際應用介紹 126
5.4 數值分析算法 130
5.4.1 插值和擬合 130
5.4.2 高斯消元法 143
5.4.3 牛頓法 144
5.5 機器學習算法 146
5.5.1 邏輯回歸 146
5.5.2 梯度下降法 153
5.5.3 決策樹 155
5.5.4 K 近鄰算法 158
5.5.5 神經網絡 164
第6 章 樹（ 19 min） 219
6.1 樹的特點與基本術語 219
6.1.1 樹的特點 219
6.1.2 樹的基本術語 222
6.2 樹的性質和關系 225
6.2.1 樹的性質 225
6.2.2 樹的關系 228
6.3 樹的表示方法和存儲結構 231
6.3.1 樹的表示方法 231
6.3.2 樹的存儲結構 245
6.4 樹的遍歷方法和遍歷順序 249
6.4.1 前序遍歷 250
6.4.2 中序遍歷 254
6.4.3 後序遍歷 260
6.4.4 層次遍歷 264
6.5 特殊類型的樹 269
6.5.1 二叉樹的基本形態 269
6.5.2 多叉樹的基本形態 287
第7 章 圖（ 19 min） 294
7.1 圖的定義和基本概念 294
7.1.1 圖的基本定義 294
7.1.2 圖的基本概念 297
7.2 圖的表示方法 309
7.2.1 鄰接矩陣 310
7.2.2 鄰接表 313
7.2.3 邊集列表 316
7.2.4 關聯矩陣 319
7.3 圖的遍歷操作 322
7.3.1 圖深度優先搜索 322
7.3.2 圖廣度優先搜索 327
7.4 圖論算法和應用 331
7.4.1 知識圖譜與社會網絡分析 331
7.4.2 搜索引擎 339
7.4.3 路徑規劃 345
參考文獻 353
