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關于本書

第1章 算法簡介1

1.1引言1

1.1.1性能方面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 表示法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 表示法指出了最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數組和鏈表18

2.2.1鏈表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基線條件和遞歸條件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表示法52

4.3.1比較合并排序和快速排序53

4.3.2平均情況和最糟情況54

4.4小結57

第5章 散列表58

5.1散列函數60

5.2應用案例63

5.2.1將散列表用于查找63

5.2.2防止重復64

5.2.3將散列表用作緩存66

5.2.4小結68

5.3沖突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圖是什么79

6.3廣度優先搜索79

6.3.1查找最短路徑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 狄克斯特拉算法94

7.1使用狄克斯特拉算法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集合覆蓋問題121

8.4NP 問題127

8.4.1旅行商問題詳解127

8.4.2如何識別NP 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FAQ143

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旅游行程化147

9.2.7處理相互依賴的情況148

9.2.8計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎148

9.2.9解可能導致背包沒裝滿嗎149

9.3最長公共子串149

9.3.1繪制網格150

9.3.2填充網格151

9.3.3揭曉答案152

9.3.4最長公共子序列153

9.3.5最長公共子序列之解決方案154

9.4小結155

第10章 K 最近鄰算法156

10.1橙子還是柚子156

10.2創建推薦系統158

10.2.1特征抽取159

10.2.2回歸162

10.2.3挑選合適的特征164

10.3機器學習簡介165

10.3.1OCR165

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反向索引171

11.3傅里葉變換171

11.4并行算法172

11.5MapReduce173

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歸并函數174

11.6布隆過濾器和HyperLogLog174

11.6.1布隆過濾器175

11.6.2HyperLogLog176

11.7SHA 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

11.9Diffie-Hellman 密鑰交換179

11.10線性規劃180

11.11結語180

練習答案181