算法圖解 算法基礎書 基於Python語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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AdityaBhargava 著

圖書標籤:

• 算法
• Python
• 數據結構
• 入門
• 基礎
• 圖解
• 可視化
• 編程
• 計算機科學
• 學習

店鋪： 經綸風圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115447630

商品編碼：26657183131

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。

關聯推薦
你一定能看懂的算法基礎書//代碼示例基於Python//400多個示意圖，生動介紹算法執行過程//展示不同算法在性能方麵的優缺點//教會你用常見算法解決每天麵臨的實際編程問題
目錄
前言
緻謝
關於本書
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**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**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**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**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　**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　**長公共子序列　153
9.3.5　**長公共子序列之解決方案　154
9.4　小結　155
第 10　章 K **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

探索數據的內在秩序：構建高效智能的基石 在信息爆炸的時代，數據是企業決策的驅動力，是科學研究的血液，更是人工智能飛速發展的引擎。然而，海量數據的價值並非唾手可得，它們如同未經雕琢的璞玉，需要精妙的工具和方法來發掘其深層含義，構建齣高效、智能的係統。本書正是為你揭示這座寶藏的鑰匙，帶領你走進一個關於“秩序”與“效率”的奇妙世界——算法的領域。 不同於那些側重於理論推導或語言細節的教材，本書以一種全新的視角，將抽象的算法概念具象化，讓它們在你眼前鮮活起來。我們摒棄瞭枯燥乏味的數學證明，而是將目光聚焦於算法的“思想”和“運作原理”。通過大量精心設計的圖示、生動的類比以及Python語言的實踐應用，我們將帶領你一步步理解那些曾經讓你望而卻步的算法，並親手將它們轉化為解決實際問題的強大工具。 為什麼算法如此重要？ 想象一下，你的電腦需要查找一份文件，如果它需要逐一檢查每一個角落，那將是多麼低效！算法就像是這颱電腦的“大腦”，它為查找文件提供瞭一套“最佳路綫”，讓搜索過程事半功倍。在更廣泛的意義上，算法是解決問題的係統性方法。無論你是要優化網站的搜索結果，還是要在社交網絡中找到兩個用戶之間的最短聯係，抑或是要訓練一個能夠識彆貓咪的神經網絡，算法都是實現這些目標的核心。 效率的秘密： 在處理龐大數據集時，算法的效率差異可能導緻巨大的時間和資源消耗。一個高效的算法，可以在毫秒之間完成的任務，而一個低效的算法，可能需要數小時甚至數天。本書將幫助你理解不同算法在效率上的權衡，並學會選擇最適閤你需求的算法。 智能的基石： 人工智能的每一次飛躍，都離不開背後強大的算法支撐。從簡單的推薦係統到復雜的深度學習模型，算法是讓機器能夠學習、推理、決策的關鍵。掌握算法，就是掌握瞭構建智能係統的鑰匙。 解決復雜問題的利器： 現實世界充滿瞭各種復雜的問題，從物流配送的路徑規劃，到金融市場的風險評估，再到生物信息的序列比對，算法提供瞭係統性的解決方案。本書將為你展現算法如何將看似棘手的難題化為可控、可解的挑戰。 本書將帶你領略算法世界的哪些精彩？ 我們並非僅僅羅列算法的名稱和僞代碼，而是緻力於讓你真正“看懂”算法，並能夠“用好”算法。本書的每一章都圍繞著一個核心的算法概念展開，通過以下方式，讓你在輕鬆愉快的氛圍中掌握核心知識： 1. 可視化講解，告彆枯燥： 我們深知，抽象的概念難以理解。因此，本書的核心特色在於其豐富的可視化呈現。我們運用精美的圖示，將算法的每一步操作、每一次數據交換都清晰地呈現在你眼前。例如，在講解排序算法時，你將看到數據元素如何一步步地移動、比較和交換，直到最終有序；在學習圖算法時，你將看到節點和邊如何被遍曆、搜索，找到最短路徑或最大生成樹。這些圖像化的解釋，能夠幫助你繞過抽象的文字描述，直接理解算法的內在邏輯。 2. 生動類比，理解本質： 為瞭讓算法的概念更貼近生活，我們常常會用大傢熟悉的現實生活場景來類比。例如，我們會將查找算法比作在圖書館裏尋找一本書，將圖算法比作規劃一次旅行路綫，將動態規劃比作解決一個復雜的拼圖遊戲。這些類比不僅能夠幫助你快速建立對算法的直觀認識，更能讓你理解算法背後的設計思想，從而舉一反三，觸類旁通。 3. Python實踐，學以緻用： 理論的學習離不開實踐的檢驗。本書將所有核心算法都轉化為簡潔、易懂的Python代碼。你將有機會親手編寫、運行這些代碼，觀察它們的執行過程，並親身體驗算法在實際應用中的效果。我們注重代碼的可讀性和易理解性，力求讓你在編寫代碼的過程中，也能加深對算法的理解，而不是被復雜的語法所睏擾。通過Python的實踐，你將能夠： 快速實現算法： 掌握如何用Python代碼高效地實現各種經典算法。 驗證算法性能： 通過編寫簡單的測試用例，來觀察算法在不同數據規模下的錶現。 解決實際問題： 將學到的算法應用到你自己的項目中，例如數據分析、網絡爬蟲、甚至是簡單的遊戲開發。 4. 聚焦核心概念，循序漸進： 本書的章節安排經過精心設計，遵循循序漸進的學習路徑。我們將從最基礎、最核心的算法概念入手，逐步深入到更復雜、更高級的算法。每一章的內容都建立在前一章的基礎上，確保你能夠紮實地掌握每一個知識點。我們將重點講解以下幾類算法，它們是構建高效信息係統和智能應用的基礎： 查找算法（Searching Algorithms）： 如何快速地在大量數據中找到你想要的信息？我們將探索綫性查找、二分查找等經典方法，並理解它們各自的適用場景和效率特點。 排序算法（Sorting Algorithms）： 如何將無序的數據變得井井有條？我們將學習冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序等多種排序算法，並深入分析它們的內部工作原理和時間/空間復雜度。 數據結構（Data Structures）： 算法的效能往往與所使用的數據結構息息相關。我們將介紹鏈錶、棧、隊列、樹（二叉樹、平衡二叉樹）、哈希錶等基本數據結構，以及它們如何支持高效的算法操作。 圖算法（Graph Algorithms）： 在社交網絡、交通路綫、網絡連接等場景中，圖是一種極其強大的建模工具。我們將學習圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及如何進行深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），如何找到最短路徑（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法），以及如何構建最小生成樹（Prim算法、Kruskal算法）。 遞歸與分治（Recursion and Divide and Conquer）： 許多復雜的問題都可以通過將它們分解為更小的、相似的子問題來解決。我們將深入理解遞歸的思想，以及如何利用分治策略來設計高效的算法，例如閤並排序和快速排序。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 在某些情況下，局部最優的選擇能夠帶來全局最優的結果。我們將學習貪心算法的設計思想，並應用到實際問題中，例如找零問題、活動選擇問題。 動態規劃（Dynamic Programming）： 麵對具有重疊子問題和最優子結構的問題，動態規劃提供瞭一種係統性的求解方法。我們將學習如何識彆動態規劃問題，以及如何利用記憶化搜索或自底嚮上的方式來構建最優解，例如斐波那契數列、背包問題。 本書適閤哪些讀者？ 編程初學者： 如果你剛剛接觸編程，並希望在掌握一門編程語言（如Python）的基礎上，進一步提升你的編程能力和解決問題的效率，那麼本書將是你的理想起點。 在校學生： 無論是計算機科學、軟件工程，還是數據科學、人工智能等相關專業的學生，本書都能為你提供紮實的算法基礎，幫助你在學術研究和項目實踐中脫穎而齣。 軟件開發者： 如果你是一名經驗豐富的開發者，但希望係統地梳理或深入理解算法的原理，本書將為你提供清晰的視角和實用的代碼示例，幫助你寫齣更高效、更健壯的代碼。 對人工智能感興趣的愛好者： 人工智能的火熱離不開算法的支持。本書將為你揭示人工智能背後最核心的計算原理，讓你更好地理解機器學習、深度學習等技術。 任何想要提升解決問題能力的人： 算法的思想不僅僅局限於計算機領域，它是一種通用的解決問題的思維方式。通過學習算法，你將能夠更係統、更有效地分析和解決生活與工作中遇到的各種問題。 踏上這段算法之旅，你將收獲的不僅僅是知識，更是思維方式的升級。 本書將帶領你走齣死記硬背的誤區，讓你真正理解算法的“為什麼”和“怎麼樣”。你將學會如何從問題的本質齣發，設計齣最優的解決方案；你將能夠評估不同算法的優劣，並做齣明智的選擇；你將擁有將抽象概念轉化為實際代碼的能力，並用算法的力量解決真實世界中的挑戰。 準備好瞭嗎？讓我們一起揭開數據的神秘麵紗，用算法的力量構建一個更高效、更智能的世界！

評分☆☆☆☆☆

《算法圖解：算法基礎書（基於Python語言）》這本書，我拿到手的第一感覺就是它的名字取得太貼切瞭！“圖解”這個詞真的不是虛的，翻開第一頁，我就被那些精美的插畫吸引住瞭。它們不是那種簡單的示意圖，而是非常有邏輯性地將抽象的算法概念可視化，比如鏈錶的操作、排序的每一步過程，甚至是遞歸的調用棧，都通過生動的圖示變得清晰明瞭。我一直覺得學算法最頭疼的就是那些抽象的描述，看瞭半天還是雲裏霧裏，但這本書不一樣，很多時候我隻需要看圖，就能瞬間領悟算法的精髓。這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。而且，它並非隻是堆砌圖畫，每幅圖都恰到好處地與旁邊的文字解釋相輔相成，文字部分簡潔有力，點齣關鍵，不會讓人覺得冗長。Python作為載體，更是錦上添花。書中的代碼示例都非常貼閤Python的語言特性，寫得也很簡潔易懂，讀起來一點都不吃力，甚至還能學到一些Python的編程技巧。我尤其喜歡它講解一些基礎數據結構時，用圖的方式一步步展示插入、刪除、查找的過程，這比乾巴巴地看文字描述效率高太多瞭。總而言之，這本書徹底改變瞭我對學習算法的看法，讓我覺得算法學習也可以是充滿趣味和輕鬆的。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，選擇一本算法書，往往是看它能不能建立起我對算法的“整體觀”。《算法圖解：算法基礎書（基於Python語言）》在這方麵做得非常到位。它並不是一股腦地羅列各種算法，而是從最基礎的數據結構和概念入手，然後層層遞進，將各種算法有機地串聯起來。我特彆欣賞它在講解圖算法時，那種循序漸進的引導方式。從最簡單的圖的錶示方法，到深度優先搜索和廣度優先搜索，再到最短路徑算法，每一步都建立在前一步的基礎上，讓你感覺自然而然。而且，書中對每種算法的優劣勢分析也非常到位，會告訴你什麼時候應該選擇哪種算法，以及為什麼。這對於初學者來說，避免瞭“隻見樹木不見森林”的睏境。Python的應用也讓學習過程更加順暢，代碼的簡潔性使得我能夠更專注於理解算法邏輯本身，而不是糾結於復雜的語法。我嘗試著自己用Python實現書中的一些算法，過程中遇到瞭睏難，再迴頭看書，總能找到清晰的解釋和提示。這種“學以緻用，學用結閤”的學習方式，讓我對算法的學習更有信心。它不僅僅是一本“技術書”，更像是一位經驗豐富的導師，引領我一步步走進算法的世界。

評分☆☆☆☆☆

讀完《算法圖解：算法基礎書（基於Python語言）》，我最大的感受就是，原來算法學習可以如此“有趣”和“高效”。我一直以來都覺得算法是計算機科學中最枯燥、最抽象的部分，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。書中的插圖設計得非常精美，而且具有極強的錶現力，能夠將復雜的算法過程用非常直觀的方式呈現齣來，比如鏈錶的操作、樹的遍曆、圖的搜索等等，都通過生動的圖畫變得一目瞭然。Python作為編程語言的載體，也讓學習過程更加順暢。書中的代碼示例都非常簡潔、清晰，並且緊密結閤瞭Python的語言特性，讓我能夠更容易地理解和模仿。我尤其喜歡它在講解一些經典算法時，不僅僅是給齣代碼，還會深入分析算法的思想和實現原理，並且還會通過圖示來展示算法的執行過程，這讓我對算法的理解更加深刻。這本書的講解方式，既有理論深度，又不失趣味性，讓我能夠在輕鬆愉快的氛圍中掌握各種算法。我感覺自己不僅學會瞭算法，還提升瞭Python的編程能力，真是一舉兩得。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的編程書籍，不僅僅是要教會你“怎麼做”，更重要的是教會你“為什麼這樣做”。《算法圖解：算法基礎書（基於Python語言）》恰恰做到瞭這一點。它在講解算法原理的時候，不僅僅給齣代碼，還會深入剖析算法背後的邏輯和思想。比如，在講解動態規劃的時候，它會先提齣問題，然後一步步引導你思考如何將問題分解，如何找到最優子結構，最終構建齣遞推關係。這個過程非常具有啓發性，讓我不僅僅是“記住”瞭算法，而是真正“理解”瞭算法。Python的應用也是恰到好處，它簡潔的語法讓原本可能很復雜的算法邏輯變得更加直觀。書中對算法的時間復雜度和空間復雜度的分析也非常清晰，通過圖示和代碼示例，讓我能夠直觀地感受到不同算法在效率上的差異。我曾經嘗試過讀一些理論性很強的算法書，雖然內容很全，但總覺得有點枯燥，難以深入。這本書則不一樣，它用一種非常生動有趣的方式，將復雜的概念講解得深入淺齣，讓我能夠輕鬆地消化和吸收。學完這本書，我感覺自己對算法的理解不再是停留在錶麵，而是有瞭更深層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術，最重要的一點就是它能否真正解決我的實際問題，或者說，它是否能讓我看得見摸得著，知道它是怎麼運作的。這本書在這方麵做得非常齣色。《算法圖解：算法基礎書（基於Python語言）》給我最深刻的印象就是它的“實操性”和“啓發性”。書中的每個算法講解，都不僅僅是停留在理論層麵，而是通過Python代碼一步步地展示實現過程。更難得的是，它在講解過程中，會穿插一些實際應用場景的類比，比如用“找鄰居”來類比廣度優先搜索，用“猜數字”來比喻二分查找。這些貼近生活的例子，讓我立刻就能把抽象的算法和現實世界聯係起來，理解算法的意義和價值。我特彆喜歡它講解遞歸的那一部分，以前對遞歸一直有一種“神秘感”，總覺得腦子轉不過來，但這本書通過一個非常巧妙的例子，加上圖示，讓我茅塞頓開。書中的代碼質量也很高，結構清晰，命名規範，讀起來就像在讀一本高質量的Python教程。我甚至嘗試著把書中的一些例子稍作修改，應用到我自己的一個小型項目中，效果齣奇的好，這讓我非常有成就感。它不像有些書那樣，看完就扔，這本書讓我學到的東西，是真的能夠用起來的。