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AdityaBhargava 著

图书标签:

• 算法
• Python
• 数据结构
• 入门
• 基础
• 图解
• 可视化
• 编程
• 计算机科学
• 学习

店铺： 经纶风图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115447630

商品编码：26657183131

出版时间：2017-03-01

页数：196

内容介绍
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。

作者介绍
Aditya Bhargava 软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。

关联推荐
你一定能看懂的算法基础书//代码示例基于Python//400多个示意图，生动介绍算法执行过程//展示不同算法在性能方面的优缺点//教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题
目录
前言
致谢
关于本书
第 1　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**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
第 2　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
第3　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
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**糟情况　54
4.4　小结　57
第5　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
第6　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**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
第7　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
第8　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 完全问题　127
8.4.1　旅行商问题详解　127
8.4.2　如何识别NP 完全问题　131
8.5　小结　133
第9　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**优化　147
9.2.7　处理相互依赖的情况　148
9.2.8　计算**终的解时会涉及两个以上的子背包吗　148
9.2.9　**优解可能导致背包没装满吗　149
9.3　**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　**长公共子序列　153
9.3.5　**长公共子序列之解决方案　154
9.4　小结　155
第 10　章 K **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
第 11　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

探索数据的内在秩序：构建高效智能的基石 在信息爆炸的时代，数据是企业决策的驱动力，是科学研究的血液，更是人工智能飞速发展的引擎。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它们如同未经雕琢的璞玉，需要精妙的工具和方法来发掘其深层含义，构建出高效、智能的系统。本书正是为你揭示这座宝藏的钥匙，带领你走进一个关于“秩序”与“效率”的奇妙世界——算法的领域。 不同于那些侧重于理论推导或语言细节的教材，本书以一种全新的视角，将抽象的算法概念具象化，让它们在你眼前鲜活起来。我们摒弃了枯燥乏味的数学证明，而是将目光聚焦于算法的“思想”和“运作原理”。通过大量精心设计的图示、生动的类比以及Python语言的实践应用，我们将带领你一步步理解那些曾经让你望而却步的算法，并亲手将它们转化为解决实际问题的强大工具。 为什么算法如此重要？ 想象一下，你的电脑需要查找一份文件，如果它需要逐一检查每一个角落，那将是多么低效！算法就像是这台电脑的“大脑”，它为查找文件提供了一套“最佳路线”，让搜索过程事半功倍。在更广泛的意义上，算法是解决问题的系统性方法。无论你是要优化网站的搜索结果，还是要在社交网络中找到两个用户之间的最短联系，抑或是要训练一个能够识别猫咪的神经网络，算法都是实现这些目标的核心。 效率的秘密： 在处理庞大数据集时，算法的效率差异可能导致巨大的时间和资源消耗。一个高效的算法，可以在毫秒之间完成的任务，而一个低效的算法，可能需要数小时甚至数天。本书将帮助你理解不同算法在效率上的权衡，并学会选择最适合你需求的算法。 智能的基石： 人工智能的每一次飞跃，都离不开背后强大的算法支撑。从简单的推荐系统到复杂的深度学习模型，算法是让机器能够学习、推理、决策的关键。掌握算法，就是掌握了构建智能系统的钥匙。 解决复杂问题的利器： 现实世界充满了各种复杂的问题，从物流配送的路径规划，到金融市场的风险评估，再到生物信息的序列比对，算法提供了系统性的解决方案。本书将为你展现算法如何将看似棘手的难题化为可控、可解的挑战。 本书将带你领略算法世界的哪些精彩？ 我们并非仅仅罗列算法的名称和伪代码，而是致力于让你真正“看懂”算法，并能够“用好”算法。本书的每一章都围绕着一个核心的算法概念展开，通过以下方式，让你在轻松愉快的氛围中掌握核心知识： 1. 可视化讲解，告别枯燥： 我们深知，抽象的概念难以理解。因此，本书的核心特色在于其丰富的可视化呈现。我们运用精美的图示，将算法的每一步操作、每一次数据交换都清晰地呈现在你眼前。例如，在讲解排序算法时，你将看到数据元素如何一步步地移动、比较和交换，直到最终有序；在学习图算法时，你将看到节点和边如何被遍历、搜索，找到最短路径或最大生成树。这些图像化的解释，能够帮助你绕过抽象的文字描述，直接理解算法的内在逻辑。 2. 生动类比，理解本质： 为了让算法的概念更贴近生活，我们常常会用大家熟悉的现实生活场景来类比。例如，我们会将查找算法比作在图书馆里寻找一本书，将图算法比作规划一次旅行路线，将动态规划比作解决一个复杂的拼图游戏。这些类比不仅能够帮助你快速建立对算法的直观认识，更能让你理解算法背后的设计思想，从而举一反三，触类旁通。 3. Python实践，学以致用： 理论的学习离不开实践的检验。本书将所有核心算法都转化为简洁、易懂的Python代码。你将有机会亲手编写、运行这些代码，观察它们的执行过程，并亲身体验算法在实际应用中的效果。我们注重代码的可读性和易理解性，力求让你在编写代码的过程中，也能加深对算法的理解，而不是被复杂的语法所困扰。通过Python的实践，你将能够： 快速实现算法： 掌握如何用Python代码高效地实现各种经典算法。 验证算法性能： 通过编写简单的测试用例，来观察算法在不同数据规模下的表现。 解决实际问题： 将学到的算法应用到你自己的项目中，例如数据分析、网络爬虫、甚至是简单的游戏开发。 4. 聚焦核心概念，循序渐进： 本书的章节安排经过精心设计，遵循循序渐进的学习路径。我们将从最基础、最核心的算法概念入手，逐步深入到更复杂、更高级的算法。每一章的内容都建立在前一章的基础上，确保你能够扎实地掌握每一个知识点。我们将重点讲解以下几类算法，它们是构建高效信息系统和智能应用的基础： 查找算法（Searching Algorithms）： 如何快速地在大量数据中找到你想要的信息？我们将探索线性查找、二分查找等经典方法，并理解它们各自的适用场景和效率特点。 排序算法（Sorting Algorithms）： 如何将无序的数据变得井井有条？我们将学习冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等多种排序算法，并深入分析它们的内部工作原理和时间/空间复杂度。 数据结构（Data Structures）： 算法的效能往往与所使用的数据结构息息相关。我们将介绍链表、栈、队列、树（二叉树、平衡二叉树）、哈希表等基本数据结构，以及它们如何支持高效的算法操作。 图算法（Graph Algorithms）： 在社交网络、交通路线、网络连接等场景中，图是一种极其强大的建模工具。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及如何进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），如何找到最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法），以及如何构建最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。 递归与分治（Recursion and Divide and Conquer）： 许多复杂的问题都可以通过将它们分解为更小的、相似的子问题来解决。我们将深入理解递归的思想，以及如何利用分治策略来设计高效的算法，例如合并排序和快速排序。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在某些情况下，局部最优的选择能够带来全局最优的结果。我们将学习贪心算法的设计思想，并应用到实际问题中，例如找零问题、活动选择问题。 动态规划（Dynamic Programming）： 面对具有重叠子问题和最优子结构的问题，动态规划提供了一种系统性的求解方法。我们将学习如何识别动态规划问题，以及如何利用记忆化搜索或自底向上的方式来构建最优解，例如斐波那契数列、背包问题。 本书适合哪些读者？ 编程初学者： 如果你刚刚接触编程，并希望在掌握一门编程语言（如Python）的基础上，进一步提升你的编程能力和解决问题的效率，那么本书将是你的理想起点。 在校学生： 无论是计算机科学、软件工程，还是数据科学、人工智能等相关专业的学生，本书都能为你提供扎实的算法基础，帮助你在学术研究和项目实践中脱颖而出。 软件开发者： 如果你是一名经验丰富的开发者，但希望系统地梳理或深入理解算法的原理，本书将为你提供清晰的视角和实用的代码示例，帮助你写出更高效、更健壮的代码。 对人工智能感兴趣的爱好者： 人工智能的火热离不开算法的支持。本书将为你揭示人工智能背后最核心的计算原理，让你更好地理解机器学习、深度学习等技术。 任何想要提升解决问题能力的人： 算法的思想不仅仅局限于计算机领域，它是一种通用的解决问题的思维方式。通过学习算法，你将能够更系统、更有效地分析和解决生活与工作中遇到的各种问题。 踏上这段算法之旅，你将收获的不仅仅是知识，更是思维方式的升级。 本书将带领你走出死记硬背的误区，让你真正理解算法的“为什么”和“怎么样”。你将学会如何从问题的本质出发，设计出最优的解决方案；你将能够评估不同算法的优劣，并做出明智的选择；你将拥有将抽象概念转化为实际代码的能力，并用算法的力量解决真实世界中的挑战。 准备好了吗？让我们一起揭开数据的神秘面纱，用算法的力量构建一个更高效、更智能的世界！

评分☆☆☆☆☆

《算法图解：算法基础书（基于Python语言）》这本书，我拿到手的第一感觉就是它的名字取得太贴切了！“图解”这个词真的不是虚的，翻开第一页，我就被那些精美的插画吸引住了。它们不是那种简单的示意图，而是非常有逻辑性地将抽象的算法概念可视化，比如链表的操作、排序的每一步过程，甚至是递归的调用栈，都通过生动的图示变得清晰明了。我一直觉得学算法最头疼的就是那些抽象的描述，看了半天还是云里雾里，但这本书不一样，很多时候我只需要看图，就能瞬间领悟算法的精髓。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。而且，它并非只是堆砌图画，每幅图都恰到好处地与旁边的文字解释相辅相成，文字部分简洁有力，点出关键，不会让人觉得冗长。Python作为载体，更是锦上添花。书中的代码示例都非常贴合Python的语言特性，写得也很简洁易懂，读起来一点都不吃力，甚至还能学到一些Python的编程技巧。我尤其喜欢它讲解一些基础数据结构时，用图的方式一步步展示插入、删除、查找的过程，这比干巴巴地看文字描述效率高太多了。总而言之，这本书彻底改变了我对学习算法的看法，让我觉得算法学习也可以是充满趣味和轻松的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门技术，最重要的一点就是它能否真正解决我的实际问题，或者说，它是否能让我看得见摸得着，知道它是怎么运作的。这本书在这方面做得非常出色。《算法图解：算法基础书（基于Python语言）》给我最深刻的印象就是它的“实操性”和“启发性”。书中的每个算法讲解，都不仅仅是停留在理论层面，而是通过Python代码一步步地展示实现过程。更难得的是，它在讲解过程中，会穿插一些实际应用场景的类比，比如用“找邻居”来类比广度优先搜索，用“猜数字”来比喻二分查找。这些贴近生活的例子，让我立刻就能把抽象的算法和现实世界联系起来，理解算法的意义和价值。我特别喜欢它讲解递归的那一部分，以前对递归一直有一种“神秘感”，总觉得脑子转不过来，但这本书通过一个非常巧妙的例子，加上图示，让我茅塞顿开。书中的代码质量也很高，结构清晰，命名规范，读起来就像在读一本高质量的Python教程。我甚至尝试着把书中的一些例子稍作修改，应用到我自己的一个小型项目中，效果出奇的好，这让我非常有成就感。它不像有些书那样，看完就扔，这本书让我学到的东西，是真的能够用起来的。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，选择一本算法书，往往是看它能不能建立起我对算法的“整体观”。《算法图解：算法基础书（基于Python语言）》在这方面做得非常到位。它并不是一股脑地罗列各种算法，而是从最基础的数据结构和概念入手，然后层层递进，将各种算法有机地串联起来。我特别欣赏它在讲解图算法时，那种循序渐进的引导方式。从最简单的图的表示方法，到深度优先搜索和广度优先搜索，再到最短路径算法，每一步都建立在前一步的基础上，让你感觉自然而然。而且，书中对每种算法的优劣势分析也非常到位，会告诉你什么时候应该选择哪种算法，以及为什么。这对于初学者来说，避免了“只见树木不见森林”的困境。Python的应用也让学习过程更加顺畅，代码的简洁性使得我能够更专注于理解算法逻辑本身，而不是纠结于复杂的语法。我尝试着自己用Python实现书中的一些算法，过程中遇到了困难，再回头看书，总能找到清晰的解释和提示。这种“学以致用，学用结合”的学习方式，让我对算法的学习更有信心。它不仅仅是一本“技术书”，更像是一位经验丰富的导师，引领我一步步走进算法的世界。

评分☆☆☆☆☆

读完《算法图解：算法基础书（基于Python语言）》，我最大的感受就是，原来算法学习可以如此“有趣”和“高效”。我一直以来都觉得算法是计算机科学中最枯燥、最抽象的部分，但这本书彻底颠覆了我的认知。书中的插图设计得非常精美，而且具有极强的表现力，能够将复杂的算法过程用非常直观的方式呈现出来，比如链表的操作、树的遍历、图的搜索等等，都通过生动的图画变得一目了然。Python作为编程语言的载体，也让学习过程更加顺畅。书中的代码示例都非常简洁、清晰，并且紧密结合了Python的语言特性，让我能够更容易地理解和模仿。我尤其喜欢它在讲解一些经典算法时，不仅仅是给出代码，还会深入分析算法的思想和实现原理，并且还会通过图示来展示算法的执行过程，这让我对算法的理解更加深刻。这本书的讲解方式，既有理论深度，又不失趣味性，让我能够在轻松愉快的氛围中掌握各种算法。我感觉自己不仅学会了算法，还提升了Python的编程能力，真是一举两得。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的编程书籍，不仅仅是要教会你“怎么做”，更重要的是教会你“为什么这样做”。《算法图解：算法基础书（基于Python语言）》恰恰做到了这一点。它在讲解算法原理的时候，不仅仅给出代码，还会深入剖析算法背后的逻辑和思想。比如，在讲解动态规划的时候，它会先提出问题，然后一步步引导你思考如何将问题分解，如何找到最优子结构，最终构建出递推关系。这个过程非常具有启发性，让我不仅仅是“记住”了算法，而是真正“理解”了算法。Python的应用也是恰到好处，它简洁的语法让原本可能很复杂的算法逻辑变得更加直观。书中对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析也非常清晰，通过图示和代码示例，让我能够直观地感受到不同算法在效率上的差异。我曾经尝试过读一些理论性很强的算法书，虽然内容很全，但总觉得有点枯燥，难以深入。这本书则不一样，它用一种非常生动有趣的方式，将复杂的概念讲解得深入浅出，让我能够轻松地消化和吸收。学完这本书，我感觉自己对算法的理解不再是停留在表面，而是有了更深层次的认识。