算法实例精讲Python语言实现数据结构算法入门Python编程入门进阶算法导论算法与数据结构

【套装2本】算法实例精讲
	定价	118.80
	出版社	中国水利水电出版社
	版次	1
	出版时间	2020年08月
	开本	16开
	作者	荣培杉 刘仕博
	装帧	平装
	页数	268
	字数	385000
	ISBN编码	9787517083917

《算法实例精讲——Python语言实现》

为了帮助有一定编程基础的人群进一步提升自己的Python编程水平及应对编程工作的压力，《算法实例精讲—Python语言实现》全面讲解了9种经典算法理论、

65个典型实例的算法设计与分析以及Python语言的代码实现过程。1先从Python数据结构基础入手，然后讲解了各种算法，包括排序算法、动态规划算法、双

指针算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、贪心算法、递归算法、分治算法、回溯算法等，Z后归纳了数据结构中的一些经典问题。这既能帮助初学者

理清算法的基本结构，融会贯通地掌握好算法基础知识；又能帮助有一定工作经验的读者巩固基础，进一步提升编程水平；也能帮助求职者为未来面试与工作做

好必要的知识储备。

《算法实例精讲—Python语言实现》理论基础与实例应用相结合，实例分析与图解相结合，每个实例均设有详细的思路解析和代码实现，浅显易懂，实用性强，

既是Python初学者学习算法的入门书籍，又是初级程序员求职的面试宝典，也是职场人士提升代码质量与效率的实用手册。

《算法图解》

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

9787517083917 算法实例精讲——Python语言实现 69.8
9787115447630 算法图解 49
  




《算法实例精讲——Python语言实现》

《算法图解》

前言 

致谢 

关于本书 

D1　章 算法简介　1 

1．1　引言　1 

1．1．1　性能方面　1 

1．1．2　问题解决技巧　2 

1．2　二分查找　2 

1．2．1　更佳的查找方式　4 

1．2．2　运行时间　8 

1．3　大O 表示法　8 

1．3．1　算法的运行时间以不同的速度增加　9 

1．3．2　理解不同的大O运行时间　10 

1．3．3　大O 表示法指出了Z糟情况下的运行时间　12 

1．3．4　一些常见的大O运行时间　12 

1．3．5　旅行商　13 

1．4　小结　15 

D2　章 选择排序　16 

2．1　内存的工作原理　16 

2．2　数组和链表　18 

2．2．1　链表　19 

2．2．2　数组　20 

2．2．3　术语　21 

2．2．4　在中间插入　22 

2．2．5　删除　23 

2．3　选择排序　25 

2．4　小结　28 

D3　章 递归　29 

3．1　递归　29 

3．2　基线条件和递归条件　32 

3．3　栈　33 

3．3．1　调用栈　34 

3．3．2　递归调用栈　36 

3．4　小结　40 

D4　章 快速排序　41 

4．1　分而治之　41 

4．2　快速排序　47 

4．3　再谈大O表示法　52 

4．3．1　比较合并排序和快速排序　53 

4．3．2　平均情况和Z糟情况　54 

4．4　小结　57 

D5　章 散列表　58 

5．1　散列函数　60 

5．2　应用案例　63 

5．2．1　将散列表用于查找　63 

5．2．2　防止重复　64 

5．2．3　将散列表用作缓存　66 

5．2．4　小结　68 

5．3　冲突　69 

5．4　性能　71 

5．4．1　填装因子　72 

5．4．2　良好的散列函数　74 

5．5　小结　75 

D6　章 广度优先搜索　76 

6．1　图简介　77 

6．2　图是什么　79 

6．3　广度优先搜索　79 

6．3．1　查找Z短路径　82 

6．3．2　队列　83 

6．4　实现图　84 

6．5　实现算法　86 

6．6　小结　93 

D7　章 狄克斯特拉算法　94 

7．1　使用狄克斯特拉算法　95 

7．2　术语　98 

7．3　换钢琴　100 

7．4　负权边　105 

7．5　实现　108 

7．6　小结　116 

D8　章 贪婪算法　117 

8．1　教室调度问题　117 

8．2　背包问题　119 

8．3　集合覆盖问题　121 

8．4　NP WQ问题　127 

8．4．1　旅行商问题详解　127 

8．4．2　如何识别NP WQ问题　131 

8．5　小结　133 

D9　章 动态规划　134 

9．1　背包问题　134 

9．1．1　简单算法　135 

9．1．2　动态规划　136 

9．2　背包问题FAQ　143 

9．2．1　再增加一件商品将如何呢　143 

9．2．2　行的排列顺序发生变化时结果将如何　145 

9．2．3　可以逐列而不是逐行填充网格吗　146 

9．2．4　增加一件更小的商品将如何呢　146 

9．2．5　可以偷商品的一部分吗　146 

9．2．6　旅游行程Z优化　147 

9．2．7　处理相互依赖的情况　148 

9．2．8　计算Z终的解时会涉及两个以上的子背包吗　148 

9．2．9　Z优解可能导致背包没装满吗　149 

9．3　Z长公共子串　149 

9．3．1　绘制网格　150 

9．3．2　填充网格　151 

9．3．3　揭晓答案　152 

9．3．4　Z长公共子序列　153 

9．3．5　Z长公共子序列之解决方案　154 

9．4　小结　155 

D10　章 K Z近邻算法　156 

10．1　橙子还是柚子　156 

10．2　创建推荐系统　158 

10．2．1　特征抽取　159 

10．2．2　回归　162 

10．2．3　挑选合适的特征　164 

10．3　机器学习简介　165 

10．3．1　OCR　165 

10．3．2　创建垃圾邮件过滤器　166 

10．3．3　预测股票市场　167 

10．4　小结　167 

D11　章 接下来如何做　168 

11．1　树　168 

11．2　反向索引　171 

11．3　傅里叶变换　171 

11．4　并行算法　172 

11．5　MapReduce　173 

11．5．1　分布式算法为何很有用　173 

11．5．2　映射函数　173 

11．5．3　归并函数　174 

11．6　布隆过滤器和HyperLogLog　174 

11．6．1　布隆过滤器　175 

11．6．2　HyperLogLog　176 

11．7　SHA 算法　176 

11．7．1　比较文件　177 

11．7．2　检查密码　178 

11．8　局部敏感的散列算法　178 

11．9　Diffie-Hellman 密钥交换　179 

11．10　线性规划　180 

11．11　结语　180 

练习答案　181

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