算法之美——Python語言實現
劉瑜,車紫輝,顧明臣,杜瑾敏
- 出版商: 中國水利水電
- 出版日期: 2020-11-01
- 定價: $419
- 售價: 7.9 折 $331
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 244
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7517088831
- ISBN-13: 9787517088837
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商品描述
《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、人工智能算法、遊戲算法等，
在講解經典算法的同時，盡量吸收*的算法成果，並體現實戰性。
為瞭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個具體的實例應用，
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，
使設計思路清晰明瞭；代碼實現中對關鍵代碼給予註釋，幫助讀者*程度地理解算法程序設計的具體含義。
本書每章均提供了配套的實驗習題及答案，以鞏固所學，增強實戰應用技能。
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，*程度地幫助讀者理解算法的思想精髓和實現算法的實戰應用過程。
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應用相結合，
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。
作者簡介
劉瑜，軟件工程碩士，擁有20多年的C、ASP、BASIC、FoxBASE、Delphi、Java、C#、Python等編程經驗，高級信息系統項目管理師、CIO、碩士企業導師。負責開發過商業項目20餘項，承擔省部級千萬級別項目5個，發表國內外論文10餘篇。出版專著《戰神——軟件項目管理深度實戰》《NoSQL數據庫入門與實戰》《Python編程從零基礎到項目實戰（微課視頻版）》《Python編程從數據分析到機器學習實踐》《算法之美——Python語言實現》。
目錄大綱
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公約數和公倍數
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隊列
3.2.1構建隊列
3.2.2隊列應用案例1：FIFO財務核算
3.2.3隊列應用案例2：搶椅子遊戲
3.3棧
3.3.1構建棧
3.3.2棧應用案例：判斷代碼格式
3.4鍊錶
3.4.1構建鍊錶
3.4.2鍊錶應用案例：老鷹抓小雞遊戲
3.5數組
3.5.1構建數組
3.5.2數組應用案例：二值圖像處理
3.6樹
3.6.1樹的基本概念
3.6.2構建二r/> 3.6.3二叉樹遍曆算法
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章字符串相關算法
6.1搜索算法
6.2 BM算法
6.3 Sunday算法
6.4字符串公式逆波蘭算法
6.5迴文字符串算法
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
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問題
8.3生成樹
8.3 .1 Kruskal算法
8.3.2 Prim算法
8.4哈夫曼樹
8.5貨幣選擇問題
8.6實驗題
第19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 -標準化
10.1.2 Z-標準化
1O.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歐幾裏得及擴展算法
10.3.1歐幾裏得算法
10.3.2歐幾裏得擴展算法
10.4 RSA加密算法
10.4.1蒙哥馬利冪模運算
10.4.2 RSA算法原理
10.4.3 RSA算法實現
10.5 PageRank算法
10.6實驗題
第11章機器學
11.1 KNN算法
11.2 NBC算法
11.3 LR算法
11.3.1線性回歸概念
11.3.2一元線性回歸
11.4 K-Means算法
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
12.2.1 Fisher-Yates Shuffle
12.2.2 Knuth-Durstenfeld Shuffle
12.2.3 Inside-Out Shuffle
12.3 24點遊戲
12.4八皇後問題
12.5填字遊戲
12.6實驗題
附錄Anacond簡明作
1.1 Anacond的下載
1.2 Anacond的安裝
1.3 Spyder使用要點
1.4 Numpy使用要點
1.5 Matplotlib使用要點
參考文獻
後記
