算法圖解（第2版）

版權(quán)聲明
贊譽
獻詞
序
前言
致謝
關(guān)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 14
1.4 小結(jié) 15
第 2章 選擇排序 16
2.1 內(nèi)存的工作原理 16
2.2 數(shù)組和鏈表 18
2.2.1 鏈表 19
2.2.2 數(shù)組 20
2.2.3 術(shù)語 21
2.2.4 在中間插入 22
2.2.5 刪除 23
2.2.6 數(shù)組和鏈表哪個用得更多 24
2.3 選擇排序 27
2.4 小結(jié) 30
第3章 遞歸 31
3.1 遞歸 31
3.2 基線條件和遞歸條件 34
3.3 棧 35
3.3.1 調(diào)用棧 36
3.3.2 遞歸調(diào)用棧 38
3.4 小結(jié) 42
第4章 快速排序 43
4.1 分而治之 43
4.2 快速排序 50
4.3 再談大O表示法 55
4.3.1 比較合并排序和快速排序 56
4.3.2 平均情況和最糟情況 57
4.4 小結(jié) 60
第5章 散列表 61
5.1 散列函數(shù) 63
5.2 應用案例 67
5.2.1 將散列表用于查找 67
5.2.2 防止重復 68
5.2.3 將散列表用作緩存 70
5.2.4 小結(jié) 72
5.3 沖突 73
5.4 性能 75
5.4.1 填裝因子 77
5.4.2 良好的散列函數(shù) 78
5.5 小結(jié) 80
第6章 廣度優(yōu)先搜索 81
6.1 圖簡介 82
6.2 圖是什么 84
6.3 廣度優(yōu)先搜索 85
6.3.1 查找最短路徑 87
6.3.2 隊列 88
6.4 實現(xiàn)圖 89
6.5 實現(xiàn)算法 91
6.6 小結(jié) 98
第7章 樹 99
7.1 樹簡介 99
7.2 太空漫游：深度優(yōu)先搜索 103
7.3 二叉樹 107
7.4 霍夫曼編碼 108
7.5 小結(jié) 113
第8章 平衡樹 114
8.1 平衡措施 115
8.2 樹越矮，速度越快 118
8.3 AVL樹——一種平衡樹 121
8.3.1 旋轉(zhuǎn) 121
8.3.2 AVL樹如何把握旋轉(zhuǎn)時機 123
8.4 伸展樹 128
8.5 B 樹 130
8.6 小結(jié) 133
第9章 迪杰斯特拉算法 134
9.1 使用迪杰斯特拉算法 135
9.2 術(shù)語 138
9.3 換鋼琴 140
9.4 負權(quán)邊 146
9.5 實現(xiàn) 148
9.6 小結(jié) 157
第 10章 貪婪算法 158
10.1 教室調(diào)度問題 158
10.2 背包問題 160
10.3 集合覆蓋問題 162
10.4 小結(jié) 168
第 11章 動態(tài)規(guī)劃 169
11.1 再談背包問題 169
11.1.1 簡單算法 170
11.1.2 動態(tài)規(guī)劃 171
11.2 背包問題FAQ 178
11.2.1 再增加一件商品將如何呢 178
11.2.2 行的排列順序發(fā)生變化時結(jié)果將如何 181
11.2.3 可以逐列而不是逐行填充網(wǎng)格嗎 181
11.2.4 增加一件更小的商品將如何呢 181
11.2.5 可以拿商品的一部分嗎 182
11.2.6 旅游行程最優(yōu)化 182
11.2.7 處理相互依賴的情況 183
11.2.8 計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎 184
11.2.9 最優(yōu)解可能導致背包沒裝滿嗎 184
11.3 最長公共子串 185
11.3.1 繪制網(wǎng)格 186
11.3.2 填充網(wǎng)格 186
11.3.3 揭曉答案 187
11.3.4 最長公共子序列 189
11.3.5 最長公共子序列之解決方案 190
11.4 小結(jié) 191
第 12章 K最近鄰算法 192
12.1 橙子還是柚子 192
12.2 創(chuàng)建推薦系統(tǒng) 194
12.2.1 特征提取 195
12.2.2 回歸 199
12.2.3 挑選合適的特征 201
12.3 機器學習簡介 202
12.3.1 OCR 202
12.3.2 創(chuàng)建垃圾郵件過濾器 203
12.3.3 預測股票市場 204
12.4 機器學習模型訓練概述 204
12.5 小結(jié) 206
第 13章 接下來如何做 207
13.1 線性回歸 207
13.2 反向索引 209
13.3 傅里葉變換 209
13.4 并行算法 210
13.5 映射/歸并 211
13.6 布隆過濾器和HyperLogLog 211
13.6.1 布隆過濾器 212
13.6.2 HyperLogLog 213
13.7 HTTPS和迪菲-赫爾曼密鑰交換算法 213
13.8 局部敏感的散列算法 217
13.9 最小堆和優(yōu)先級隊列 217
13.10 線性規(guī)劃 219
13.11 結(jié)語 220
附錄A AVL樹的性能 221
附錄B NP-hard問題 223
附錄C 練習答案 232