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陈小玉 著

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115459572

版次：01

商品编码：12153875

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2017-08-01

页数：587

正文语种：中文

编辑推荐

本书从算法之美娓娓道来，没有高深的原理，也没有枯燥的公式，通过趣味故事引出算法问题，包含50多个实例及完美图解，结合学生提问，分析算法本质，并给出代码实现的详细过程和运行结果。
本书的特色和价值：
（1）实例丰富，通俗易懂
（2）完美图解，简单有趣
（3）深入浅出，透析本质
（4）实战演练，循序渐进
（5）网络资源，技术支持

内容简介

本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、zui大流zui小割定理等内容。
本书可作为程序员的学习用书，也适合从未有过编程经验但又对算法有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

作者简介

陈小玉，副教授，硕士，高级程序员，研究方向：智能计算、机器学习与数据挖掘。主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程，并发表过多篇计算机专业论文和项目。

目录

第1章　算法之美 1
1．1　打开算法之门 2
1．2　妙不可言—算法复杂性 2
1．3　美不胜收—魔鬼序列 9
1．4　灵魂之交—马克思手稿中的数学题 16
1．5　算法学习瓶颈 21
1．6　你怕什么 22
第2章　贪心算法 24
2．1　人之初，性本贪 25
2．1．1 贪心本质 25
2．1．2 贪亦有道 26
2．1．3 贪心算法秘籍 26
2．2　加勒比海盗船—最优装载问题 27
2．2．1 问题分析 27
2．2．2 算法设计 28
2．2．3 完美图解 28
2．2．4 伪代码详解 29
2．2．5 实战演练 30
2．2．6 算法解析及优化拓展 31
2．3　阿里巴巴与四十大盗—背包问题 32
2．3．1 问题分析 32
2．3．2 算法设计 33
2．3．3 完美图解 33
2．3．4 伪代码详解 34
2．3．5 实战演练 35
2．3．6 算法解析及优化拓展 36
2．4　高级钟点秘书—会议安排 37
2．4．1 问题分析 38
2．4．2 算法设计 39
2．4．3 完美图解 40
2．4．4 伪代码详解 41
2．4．5 实战演练 42
2．4．6 算法解析及优化拓展 45
2．5　一场说走就走的旅行—最短路径 45
2．5．1 问题分析 46
2．5．2 算法设计 46
2．5．3 完美图解 47
2．5．4 伪代码详解 51
2．5．5 实战演练 52
2．5．6 算法解析及优化拓展 55
2．6　神秘电报密码—哈夫曼编码 59
2．6．1 问题分析 60
2．6．2 算法设计 62
2．6．3 完美图解 63
2．6．4 伪代码详解 65
2．6．5 实战演练 74
2．6．6 算法解析及优化拓展 77
2．7　沟通无限校园网—最小生成树 77
2．7．1 问题分析 78
2．7．2 算法设计 79
2．7．3 完美图解 80
2．7．4 伪代码详解 87
2．7．5 实战演练 88
2．7．6 算法解析 90
2．7．7 算法优化拓展 90
第3章　分治法 99
3．1　山高皇帝远 100
3．1．1 治众如治寡—分而治之 100
3．1．2 天时地利人和—分治算法要素 100
3．1．3 分治算法秘籍 101
3．2　猜数游戏—二分搜索技术 101
3．2．1 问题分析 101
3．2．2 算法设计 102
3．2．3 完美图解 102
3．2．4 伪代码详解 103
3．2．5 实战演练 104
3．2．6 算法解析与拓展 105
3．3　合久必分，分久必合—合并排序 107
3．3．1 问题分析 108
3．3．2 算法设计 108
3．3．3 完美图解 108
3．3．4 伪代码详解 108
3．3．5 实战演练 111
3．3．6 算法解析与拓展 112
3．4　兵贵神速—快速排序 113
3．4．1 问题分析 114
3．4．2 算法设计 115
3．4．3 完美图解 116
3．4．4 伪代码详解 117
3．4．5 实战演练 118
3．4．6 算法解析与拓展 120
3．5　效率至上—大整数乘法 124
3．5．1 问题分析 124
3．5．2 算法设计 125
3．5．3 完美图解 126
3．5．4 伪代码详解 128
3．5．5 实战演练 132
3．5．6 算法解析与拓展 135
3．6　分治算法复杂度求解秘籍 137
第4章　动态规划 141
4．1　神奇的兔子序列 142
4．2　动态规划基础 143
4．2．1　算法思想 143
4．2．2　算法要素 143
4．2．3　解题秘籍 143
4．3　孩子有多像爸爸—最长的公共子序列 145
4．3．1　问题分析 145
4．3．2　算法设计 147
4．3．3　完美图解 148
4．3．4　伪代码详解 152
4．3．5　实战演练 153
4．3．6　算法解析及优化拓展 155
4．4　DNA基因鉴定—编辑距离 156
4．4．1　问题分析 156
4．4．2　算法设计 158
4．4．3　完美图解 159
4．4．4　伪代码详解 161
4．4．5　实战演练 162
4．4．6　算法解析及优化拓展 163
4．5　长江一日游—游艇租赁 164
4．5．1　问题分析 164
4．5．2　算法设计 166
4．5．3　完美图解 166
4．5．4　伪代码详解 170
4．5．5　实战演练 171
4．5．6　算法解析及优化拓展 172
4．6　快速计算—矩阵连乘 172
4．6．1　问题分析 173
4．6．2　算法设计 176
4．6．3　完美图解 176
4．6．4　伪代码详解 180
4．6．5　实战演练 181
4．6．6　算法解析及优化拓展 182
4．7　切呀切披萨—最优三角剖分 183
4．7．1　问题分析 183
4．7．2　算法设计 186
4．7．3　完美图解 187
4．7．4　伪代码详解 191
4．7．5　实战演练 192
4．7．6　算法解析及优化拓展 194
4．8　小石子游戏—石子合并 194
4．8．1　问题分析 195
4．8．2　算法设计 197
4．8．3　完美图解 198
4．8．4　伪代码详解 203
4．8．5　实战演练 205
4．8．6　算法解析及优化拓展 206
4．9　大卖场购物车1—0-1背包问题 209
4．9．1　问题分析 210
4．9．2　算法设计 211
4．9．3　完美图解 212
4．9．4　伪代码详解 216
4．9．5　实战演练 217
4．9．6　算法解析及优化拓展 218
4．10　快速定位—最优二叉搜索树 220
4．10．1　问题分析 221
4．10．2　算法设计 225
4．10．3　完美图解 226
4．10．4　伪代码详解 239
4．10．5　实战演练 241
4．10．6　算法解析及优化拓展 243
4．11　动态规划算法秘籍 246
第5章　回溯法 248
5．1　回溯法基础 249
5．1．1　算法思想 249
5．1．2　算法要素 249
5．1．3　解题秘籍 251
5．2　大卖场购物车2—0-1背包问题 252
5．2．1　问题分析 252
5．2．2　算法设计 253
5．2．3　完美图解 255
5．2．4　伪代码详解 258
5．2．5　实战演练 259
5．2．6　算法解析 262
5．2．7　算法优化拓展 262
5．3　部落护卫队—最大团 265
5．3．1　问题分析 266
5．3．2　算法设计 267
5．3．3　完美图解 269
5．3．4　伪代码详解 274
5．3．5　实战演练 275
5．3．6　算法解析及优化拓展 277
5．4　地图调色板—地图着色 278
5．4．1　问题分析 278
5．4．2　算法设计 279
5．4．3　完美图解 280
5．4．4　伪代码详解 285
5．4．5　实战演练 286
5．4．6　算法解析及优化拓展 288
5．5　一山不容二虎—n皇后问题 289
5．5．1　问题分析 290
5．5．2　算法设计 291
5．5．3　完美图解 292
5．5．4　伪代码详解 300
5．5．5　实战演练 301
5．5．6　算法解析及优化拓展 303
5．6　机器零件加工—最优加工顺序 305
5．6．1　问题分析 305
5．6．2　算法设计 308
5．6．3　完美图解 308
5．6．4　伪代码详解 313
5．6．5　实战演练 314
5．6．6　算法解析 316
5．6．7　算法优化拓展 316
5．7　奇妙之旅1—旅行商问题 319
5．7．1　问题分析 319
5．7．2　算法设计 320
5．7．3　完美图解 321
5．7．4　伪代码详解 330
5．7．5　实战演练 331
5．7．6　算法解析及优化拓展 333
5．8　回溯法算法秘籍 336
第6章　分支限界法 338
6．1　横行天下—广度优先 339
6．1．1　算法思想 340
6．1．2　算法步骤 340
6．1．3　解题秘籍 341
6．2　大卖场购物车3—0-1背包问题 341
6．2．1　问题分析 342
6．2．2　算法设计 343
6．2．3　完美图解 345
6．2．4　伪代码详解 350
6．2．5　实战演练 352
6．2．6　算法解析 355
6．2．7　算法优化拓展—优先队列式分支限界法 356
6．3　奇妙之旅2—旅行商问题 366
6．3．1　问题分析 366
6．3．2　算法设计 367
6．3．3　完美图解 368
6．3．4　伪代码详解 371
6．3．5　实战演练 373
6．3．6　算法解析 376
6．3．7　算法优化拓展 377
6．4　铺设电缆—最优工程布线 385
6．4．1　问题分析 386
6．4．2　算法设计 386
6．4．3　完美图解 387
6．4．4　伪代码详解 399
6．4．5　实战演练 400
6．4．6　算法解析及优化拓展 403
6．5　回溯法与分支限界法的异同 404
第7章　线性规划网络流 405
7．1　线性规划问题 406
7．1．1 线性规划标准型 408
7．1．2 单纯形算法图解 409
7．1．3 解题秘籍 413
7．1．4 练习 413
7．2　工厂最大效益—单纯形算法 414
7．2．1 问题分析 414
7．2．2 完美图解 415
7．2．3 伪代码详解 418
7．2．4 实战演练 420
7．2．5 算法解析及优化拓展 423
7．3　最大网络流—最短增广路算法 424
7．3．1 问题分析 424
7．3．2 增广路算法 427
7．3．3 完美图解 431
7．3．4 伪代码详解 437
7．3．5 实战演练 439
7．3．6 算法解析 441
7．3．7 算法优化拓展—重贴标签算法ISAP 442
7．4　最小费用最大流—最小费用路算法 455
7．4．1 问题分析 456
7．4．2 算法设计 456
7．4．3 完美图解 457
7．4．4 伪代码详解 459
7．4．5 实战演练 461
7．4．6 算法解析 465
7．4．7 算法优化拓展—消圈算法 466
7．5　精明的老板—配对方案问题 468
7．5．1 问题分析 468
7．5．2 算法设计 469
7．5．3 完美图解 469
7．5．4 伪代码详解 470
7．5．5 实战演练 471
7．5．6 算法解析 475
7．5．7 算法优化拓展—匈牙利算法 475
7．6　国际会议交流—圆桌问题 480
7．6．1 问题分析 481
7．6．2 算法设计 482
7．6．3 完美图解 482
7．6．4 伪代码详解 484
7．6．5 实战演练 485
7．6．6 算法解析及优化拓展 489
7．7　要考试啦—试题库问题 489
7．7．1 问题分析 490
7．7．2 算法设计 490
7．7．3 完美图解 491
7．7．4 伪代码详解 493
7．7．5 实战演练 494
7．7．6 算法解析及优化拓展 498
7．8　太空实验计划—最大收益问题 499
7．8．1 问题分析 499
7．8．2 算法设计 500
7．8．3 完美图解 502
7．8．4 伪代码详解 505
7．8．5 实战演练 506
7．8．6 算法解析及优化拓展 510
7．9　央视娱乐节目购物街—方格取数问题 511
7．9．1 问题分析 511
7．9．2 算法设计 512
7．9．3 完美图解 513
7．9．4 伪代码详解 514
7．9．5 实战演练 516
7．9．6 算法解析及优化拓展 520
7．10　走着走着，就走到了西藏—旅游路线问题 521
7．10．1 问题分析 521
7．10．2 算法设计 523
7．10．3 完美图解 523
7．10．4 伪代码详解 525
7．10．5 实战演练 528
7．10．6 算法解析及优化拓展 532
7．11　网络流问题解题秘籍 533
附录A　特征方程和通项公式 534
附录B　sort函数 537
附录C　优先队列 541
附录D　邻接表 549
附录E　并查集 555
附录F　四边不等式 561
附录G　排列树 565
附录H　贝尔曼规则 579
附录I　增广路中称为关键边的次数 582
附录J　最大流最小割定理 585

评分☆☆☆☆☆

书不错，比较厚，碎片时间慢慢阅读

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本算法是java版本的，应该是不错的，好好学习，努力

评分☆☆☆☆☆

特别简洁的一本书，体量不大，带你入门nlp的好书

评分☆☆☆☆☆

好书，相见恨晚

评分☆☆☆☆☆

不错不错，这个性价比已经很高了

评分☆☆☆☆☆

物流迅速，物美价廉，好评

评分☆☆☆☆☆

我们首先来看一下混淆矩阵，对于二分类问题，真实的样本标签有两类，我们学习器预测的类别有两类，那么根据二者的

评分☆☆☆☆☆

比较详细的说明了各种算法，对我来说还是比较合适。