圖靈教育 算法圖解 算法基礎書 Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

AdityaBhargava 著

圖書標籤:

• 算法
• Python
• 圖解
• 入門
• 數據結構
• 編程
• 學習
• 教育
• 圖靈教育
• 基礎

店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115447630

商品編碼：11394260743

齣版時間：2017-03-01

頁數：196

內容介紹

本書示例豐富，圖文並茂，以讓人容易理解的方式闡釋瞭算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地發揮算法的能量。書中的前三章將幫助你打下基礎，帶你學習二分查找、大O錶示法、兩種基本的數據結構以及遞歸等。餘下的篇幅將主要介紹應用廣泛的算法，具體內容包括：麵對具體問題時的解決技巧，比如，何時采用貪婪算法或動態規劃；散列錶的應用；圖算法；KZUI近鄰算法。

作者介紹

Aditya Bhargava

軟件工程師，兼具計算機科學和美術方麵的教育背景，在adit.io撰寫編程方麵的博客。

目錄

第1章　算法簡介　　1

1.1　引言　　1

1.1.1　性能方麵　　1

1.1.2　問題解決技巧　　2

1.2　二分查找　　2

1.2.1　更佳的查找方式　　4

1.2.2　運行時間　　8

1.3　大O錶示法　　8

1.3.1　算法的運行時間以不同的速度增加　　9

1.3.2　理解不同的大O運行時間　　10

1.3.3　大O錶示法指齣瞭ZUI糟情況下的運行時間　　12

1.3.4　一些常見的大O運行時間　　12

1.3.5　旅行商　　13

1.4　小結　　15

第2章　選擇排序　　16

2.1　內存的工作原理　　16

2.2　數組和鏈錶　　18

2.2.1　鏈錶　　19

2.2.2　數組　　20

2.2.3　術語　　21

2.2.4　在中間插入　　22

2.2.5　刪除　　23

2.3　選擇排序　　25

2.4　小結　　28

第3章　遞歸　　29

3.1　遞歸　　29

3.2　基綫條件和遞歸條件　　32

3.3　棧　　33

3.3.1　調用棧　　34

3.3.2　遞歸調用棧　　36

3.4　小結　　40

第4章　快速排序　　41

4.1　分而治之　　41

4.2　快速排序　　47

4.3　再談大O錶示法　　52

4.3.1　比較閤並排序和快速排序　　53

4.3.2　平均情況和ZUI糟情況　　54

4.4　小結　　57

第5章　散列錶　　58

5.1　散列函數　　60

5.2　應用案例　　63

5.2.1　將散列錶用於查找　　63

5.2.2　防止重復　　64

5.2.3　將散列錶用作緩存　　66

5.2.4　小結　　 68

5.3　衝突　　69

5.4　性能　　71

5.4.1　填裝因子　　72

5.4.2　良好的散列函數　　74

5.5　小結　　75

第6章　廣度優先搜索　　76

6.1　圖簡介　　77

6.2　圖是什麼　　79

6.3　廣度優先搜索　　79

6.3.1　查找ZUI短路徑　　82

6.3.2　隊列　　 83

6.4　實現圖　　84

6.5　實現算法　　86

6.6　小結　　93

第7章　狄剋斯特拉算法　　94

7.1　使用狄剋斯特拉算法　　95

7.2　術語　　98

7.3　換鋼琴　　100

7.4　負權邊　　105

7.5　實現　　108

7.6　小結　　116

第8章　貪婪算法　　117

8.1　教室調度問題　　117

8.2　背包問題　　119

8.3　集閤覆蓋問題　　121

8.4　NP 完全問題　　127

8.4.1　旅行商問題詳解　　127

8.4.2　如何識彆NP完全問題　　131

8.5　小結　　133

第9章　動態規劃　　134

9.1　背包問題　　134

9.1.1　簡單算法　　135

9.1.2　動態規劃　　136

9.2　背包問題FAQ　　143

9.2.1　再增加一件商品將如何呢　　143

9.2.2　行的排列順序發生變化時結果將如何　　145

9.2.3　可以逐列而不是逐行填充網格嗎　　146

9.2.4　增加一件更小的商品將如何呢　　146

9.2.5　可以偷商品的一部分嗎　　146

9.2.6　旅遊行程優化　　147

9.2.7　處理相互依賴的情況　　148

9.2.8　計算ZUI終的解時會涉及兩

個以上的子背包嗎　　148

9.2.9　優解可能導緻背包沒裝滿嗎　　149

9.3　ZUI長公共子串　　149

9.3.1　繪製網格　　150

9.3.2　填充網格　　151

9.3.3　揭曉答案　　152

9.3.4　ZUI長公共子序列　　153

9.3.5　ZUI長公共子序列之解決方案　　154

9.4　小結　　155

第10章　KZUI近鄰算法　　156

10.1　橙子還是柚子　　156

10.2　創建推薦係統　　158

10.2.1　特徵抽取　　159

10.2.2　迴歸　　162

10.2.3　挑選閤適的特徵　　164

10.3　機器學習簡介　　165

10.3.1　OCR　　165

10.3.2　創建垃圾郵件過濾器　　166

10.3.3　預測股票市場　　167

10.4　小結　　167

第11章　接下來如何做　　168

11.1　樹　　168

11.2　反嚮索引　　171

11.3　傅裏葉變換　　 171

11.4　並行算法　　172

11.5　MapReduce　　173

11.5.1　分布式算法為何很有用　　173

11.5.2　映射函數　　173

11.5.3　歸並函數　　174

11.6　布隆過濾器和HyperLogLog　　174

11.6.1　布隆過濾器　　175

11.6.2　HyperLogLog　　176

11.7　SHA算法　　176

11.7.1　比較文件　　177

11.7.2　檢查密碼　　178

11.8　局部敏感的散列算法　　178

11.9　Diffie-Hellman密鑰交換　　179

11.10　綫性規劃　　180

11.11　結語　　180

練習答案　　 181

算法的世界：從概念到實踐的探索之旅 本書並非一本循規蹈矩的算法教材。我們不會從枯燥的理論定義和復雜的數學公式入手，而是力求以一種更加直觀、生動的方式，帶領你走進算法的奇妙世界。我們將挑戰那些看似高深莫測的概念，用一個個鮮活的例子、一段段精煉的代碼，以及一係列富有啓發性的圖示，將算法的本質展現在你的麵前。 為何要理解算法？ 在信息爆炸的時代，算法無處不在，它們是驅動我們數字生活的核心引擎。從搜索引擎精準的搜索結果，到社交媒體的個性化推薦，從導航軟件的最優路徑規劃，到金融市場的風險評估，再到人工智能的深度學習，背後都離不開高效、精妙的算法。理解算法，不僅僅是為瞭解決特定的編程難題，更是為瞭培養一種邏輯思維能力，一種解決問題的係統性方法，一種對復雜係統進行分析和優化的能力。它能讓你在麵對各種技術挑戰時，更加自信、從容，甚至能夠創造齣更具創新性的解決方案。 本書的獨特視角 市麵上關於算法的書籍琳琅滿目，但很多書籍往往側重於理論的深度，對於初學者來說可能顯得晦澀難懂。而本書則另闢蹊徑，我們將重點放在“理解”上。我們相信，隻有真正理解瞭算法背後的邏輯和思想，纔能靈活運用，並在此基礎上進行創新。 可視化與直觀理解： 我們將大量運用圖示，將抽象的算法過程具象化，讓你在腦海中勾勒齣算法的運行軌跡，如同觀看一場精心編排的舞蹈，每一個步驟都清晰可見，每一個動作都充滿意義。 從問題齣發，迴歸解決： 我們不會孤立地講解算法，而是會從實際遇到的問題齣發，引齣解決問題的算法。例如，在講解排序算法時，我們會先討論“如何快速找到一組數據中的最大值或最小值”，或是“如何將一堆文件按照日期順序排列”，然後纔引入相應的排序算法。 代碼即語言： 我們將使用 Python 這種易於學習且功能強大的編程語言，將算法的實現呈現在代碼中。這些代碼不僅是算法的載體，更是算法邏輯的直接體現。我們會細緻地講解每一行代碼的作用，以及它如何服務於整個算法的設計。 循序漸進，夯實基礎： 本書將按照一定的邏輯順序，從最基礎的算法概念開始，逐步深入到更復雜的算法。我們會確保你在掌握一個概念後，再進入下一個，避免知識斷層。 強調“為什麼”： 對於每一種算法，我們都會深入探討其設計思想、工作原理，以及它為何能夠解決特定問題。我們會分析算法的優缺點，比較不同算法之間的差異，讓你理解何時選擇何種算法。 我們將探索哪些核心算法？ 本書將涵蓋一係列基礎且至關重要的算法，它們構成瞭現代計算科學的基石： 1. 搜索算法：在信息的海洋中精準導航 綫性搜索（Linear Search）： 最直觀的搜索方式，就像在雜亂的書架上逐一尋找你想要的書。我們會探討它的局限性，以及在什麼情況下它是最閤適的選擇。 二分搜索（Binary Search）： 當數據有序時，二分搜索的速度將遠超綫性搜索，如同你在字典中查找單詞，總是先翻到中間，再根據字母順序判斷往前半還是往後半。我們將詳細解析其“分而治之”的思想。 廣度優先搜索（BFS）與深度優先搜索（DFS）： 這兩種強大的圖遍曆算法，是解決迷宮、社交網絡分析、路徑查找等問題的關鍵。我們將用生動的例子，讓你理解它們在探索未知領域的強大能力。 2. 排序算法：讓混亂的數據井然有序 冒泡排序（Bubble Sort）： 最簡單的排序算法之一，通過不斷地“冒泡”將最大的元素移到最後。我們將藉助這個例子，理解“原地排序”和“比較排序”的概念。 選擇排序（Selection Sort）： 每次從未排序的部分選擇最小（或最大）的元素放到已排序部分的末尾。我們將分析其“選擇”和“放置”的邏輯。 插入排序（Insertion Sort）： 類似於我們整理撲剋牌，將手中的牌一張一張地插入到已經排好序的牌列中的正確位置。 快速排序（Quick Sort）： 一種高效且廣泛應用的排序算法，其核心思想是“分而治之”和“樞軸選擇”。我們將深入理解其遞歸的魅力和分區的策略。 歸並排序（Merge Sort）： 也是一種“分而治之”的算法，它將數組分成兩半，分彆排序，然後將兩個有序的子數組閤並成一個有序的數組。我們將解析其“分而治之”與“閤並”的協同工作。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆（Heap）這種數據結構進行排序，效率高且穩定性好。我們將介紹堆的概念，以及如何利用堆的特性實現排序。 3. 遞歸：函數自身的優雅遞歸 遞歸是一種強大的編程技巧，它允許函數調用自身來解決問題。我們將從經典的“漢諾塔”問題、“斐波那契數列”開始，帶領你理解遞歸的“基綫條件”和“遞歸步驟”，以及如何避免無限遞歸。 4. 鏈錶：靈活的數據連接 鏈錶是一種動態的數據結構，它的元素不像數組那樣連續存儲，而是通過指針相互連接。我們將介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶，以及它們在插入、刪除、遍曆等操作上的優勢和劣勢。 5. 棧與隊列：有序的存取之道 棧（Stack）： “後進先齣”（LIFO）的數據結構，如同堆疊的盤子，最後放上去的盤子最先被取走。我們將探討其在函數調用棧、錶達式求值等方麵的應用。 隊列（Queue）： “先進先齣”（FIFO）的數據結構，如同排隊買票，先來的人先買到。我們將瞭解其在任務調度、廣度優先搜索等方麵的作用。 6. 樹：層層遞進的信息結構 樹是一種非綫性的數據結構，具有層次關係。我們將重點關注： 二叉樹（Binary Tree）： 每個節點最多有兩個子節點的樹。 二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）： 一種特殊的二叉樹，其左子節點的值小於父節點，右子節點的值大於父節點，極大地提高瞭搜索效率。 平衡二叉搜索樹（Balanced BST）： 如 AVL 樹和紅黑樹，它們通過保持樹的平衡，來保證查找、插入、刪除操作的最壞時間復雜度為 O(log n)。 7. 圖：復雜關係的建模 圖是一種用來錶示對象之間關係的強大數據結構。我們將學習： 圖的錶示法： 鄰接矩陣和鄰接錶。 圖的遍曆： 廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），再次強調它們在圖中的重要性。 最短路徑算法： 如 Dijkstra 算法，用於找到圖中兩個節點之間的最短路徑。 8. 貪心算法：局部最優的智慧 貪心算法是一種常見的算法設計策略，它在每一步選擇當前看起來最優的選項，以期達到全局最優。我們將通過“活動選擇問題”、“背包問題”等經典例子，理解貪心算法的設計思路和適用場景。 9. 動態規劃：解決復雜問題的分治之道 動態規劃是一種通過將復雜問題分解為更小的重疊子問題，並存儲子問題的解來避免重復計算的算法設計方法。我們將通過“斐波那契數列”、“背包問題”、“最長公共子序列”等例子，逐步揭示動態規劃的強大威力。 10. 散列錶（哈希錶）：快速存取的秘密 散列錶是一種通過散列函數將鍵映射到存儲位置的數據結構，能夠實現近乎常數時間的查找、插入和刪除操作。我們將深入理解散列函數的原理、衝突解決方法以及其廣泛的應用。 學習本書，你將獲得： 對算法核心思想的深刻理解： 不僅僅是記住算法的實現，而是理解它為何這樣做，以及它的優劣勢。 紮實的編程實踐能力： 通過 Python 代碼，將理論知識轉化為實際的編程技能。 強大的邏輯思維和問題解決能力： 學習如何將復雜問題分解，並找到最優的解決方案。 為更高級算法打下堅實基礎： 本書涵蓋的算法是許多更復雜算法的基礎，掌握它們將為你深入學習機器學習、數據科學等領域做好準備。 如何開始你的探索？ 請放鬆心情，將本書作為你探索算法世界的夥伴。我們鼓勵你親手嘗試書中的代碼，動手修改，甚至嘗試解決一些小問題。遇到不理解的地方，不要害怕，多看幾遍，多思考，結閤圖示和代碼，你會逐漸撥開迷霧。我們相信，通過本書的引導，你將不再畏懼算法，而是愛上它，並從中獲得無盡的樂趣和成就感。 讓我們一起踏上這段精彩的算法探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得算法是程序員的“高階技能”，需要很高的門檻纔能入門，所以一直不敢深入學習。但是，這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種極其友好的方式，打破瞭我對算法的刻闆印象。這本書的語言非常生動有趣，不像很多技術書籍那樣生硬枯燥。作者仿佛是一位耐心的老師，在課堂上循循善誘，用一個個鮮活的比喻和生動的故事，把復雜的算法講得活靈活現。我特彆喜歡它在講解時間復雜度和空間復雜度的時候，並沒有直接給齣公式，而是通過計算“需要走多少步”、“需要多少內存”來形象地說明，讓我這個數學不太好的讀者也能輕鬆理解。書中對每個算法的講解，都包含原理、僞代碼和Python實現，而且代碼注釋也非常詳細，很容易跟著代碼一步步理解算法的執行過程。我尤其喜歡它在講解一些經典算法時，會對比不同算法之間的優劣，分析它們在不同場景下的適用性。這讓我能夠更全麵地理解算法的精髓，而不是僅僅停留在“知道有這個算法”的層麵。這本書最大的價值在於，它不僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”，以及如何從根本上去理解和設計算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，我一眼就被吸引住瞭，那個機器人形象充滿瞭科技感，又帶著一絲童趣。拿到手後，紙張的質感也非常好，印刷清晰，排版舒適，讀起來心情也會跟著愉悅起來。我尤其喜歡它在講解概念時，會用一些生動的比喻和形象的插圖，比如講解鏈錶的時候，就畫瞭一個接龍的遊戲，瞬間就把抽象的概念變得通俗易懂。我一直覺得算法是計算機科學的基石，但市麵上很多書講得都比較枯燥，要麼就是純理論推導，要麼就是直接上代碼，缺乏一個循序漸進、深入淺齣的過程。這本書的優點就在於它恰好填補瞭這個空白，它不是那種看完就能立刻上手寫齣復雜算法的書，而是讓你真正理解算法的“為什麼”和“怎麼做”，從根本上提升你對算法的認知。書中對於一些經典算法的講解，比如排序算法，不僅僅是羅列它們的原理，還會深入分析它們的優缺點，在什麼場景下更適用，以及它們的時間復雜度和空間復雜度。這種深度和廣度的結閤，對於想要係統學習算法的讀者來說，非常有價值。我個人覺得，對於初學者來說，這本書簡直是救星，它不會讓你望而卻步，反而會讓你産生繼續探索的興趣。即使你已經有瞭一些算法基礎，也能從中找到新的視角和更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，不僅僅是知識層麵的提升，更是思維方式的轉變。我一直以來都覺得算法是一個很枯燥、很抽象的學科，需要大量的數學基礎纔能掌握。然而，這本書用它獨特的視角和生動的講解方式，徹底顛覆瞭我的認知。作者在講解算法時，非常注重將抽象的概念與實際生活中的場景聯係起來，用通俗易懂的比喻和形象的比劃，將那些看似高深的理論變得觸手可及。比如，在介紹排序算法時，作者並沒有直接上各種排序的原理，而是先從“如何給雜亂的書籍排序”這樣的生活場景入手，然後引申齣不同的排序思想，最後再給齣具體的算法實現。這種“由淺入深”、“由錶及裏”的教學方式，讓我能夠更好地理解算法的本質。而且，書中對於每一個算法的講解，都非常細緻，從最基本的概念到具體的實現，再到性能分析，都麵麵俱到。我尤其欣賞它在講解復雜度時，不僅僅是給齣抽象的T(n)和O(n)的符號，而是通過計算“需要多少步纔能完成任務”來直觀地展示算法的效率。這對於初學者來說，是一個非常友好的切入點。我發現，自從讀瞭這本書，我對代碼的理解更加深入瞭，也開始嘗試用更優化的思路去解決問題，這對於我日後的學習和工作都將産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶來的驚喜，完全超齣瞭我的預期。我原本以為它會是一本偏重理論、或者純粹是代碼實現的教材，但實際閱讀下來，我發現它更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導我一步步走進算法的世界。作者在講解每一個算法時，都非常注重邏輯的連貫性和知識點的遞進，從最基礎的概念講起，然後逐步引入更復雜的變種和優化。我特彆欣賞它在解釋復雜算法時，會拆解成一個個小的、易於理解的步驟，並且配以清晰的流程圖和僞代碼。這比直接看一堆代碼要直觀得多。舉個例子，在講解圖算法時，書中並沒有直接跳到Dijkstra或者Floyd-Warshall，而是先從圖的錶示方法、遍曆方式講起，然後纔慢慢引齣最短路徑算法，並詳細解釋瞭每一步的含義和作用。這種“慢下來”的教學方式，讓我能夠更好地吸收和消化知識，而不是囫圇吞棗。此外，書中還穿插瞭一些實際應用場景的案例，讓我能夠看到算法在現實世界中的價值，這對於激發學習動力非常有幫助。我常常會把書中的例子和我在工作中遇到的問題聯係起來，思考如何用學到的算法來解決。總的來說，這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一次思維的啓濛，它教會我如何用更嚴謹、更優化的方式去思考問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受就是“潤物細無聲”。它不像那種講究“乾貨滿滿”、“一學就會”的書，而是以一種非常溫和、循序漸進的方式，將算法的精髓一點點滲透到你的腦海裏。我之前嘗試過一些算法書籍，但往往因為概念太抽象或者例子太難懂而放棄。這本書在這方麵做得非常好，它選擇的例子都非常貼近生活，而且講解方式極具啓發性。比如，在講到遞歸時，它用瞭一個剝洋蔥的比喻，層層遞進，一下子就把遞歸的精髓點破瞭。又比如，在講到動態規劃時，它用瞭一個爬樓梯的問題，通過分析子問題和最優子結構，很自然地引齣瞭動態規劃的解法。我最喜歡的一點是，它鼓勵讀者去思考“為什麼”，而不是僅僅接受“是什麼”。在講解完一個算法後，作者常常會提齣一些引導性的問題，讓你去思考算法的局限性，以及如何進行改進。這種主動思考的過程，比被動接受信息要深刻得多。我發現，讀完這本書後，我再看其他算法資料，理解起來就容易多瞭，因為這本書為我打下瞭堅實的理論基礎和思維模型。而且，它的Python代碼實現也非常規範，可以直接拿來參考和學習。