算法圖解

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(yùn)行時(shí)間　8 1.3　大O 表示法　8 1.3.1　算法的運(yùn)行時(shí)間以不同的速度增加　9 1.3.2　理解不同的大O運(yùn)行時(shí)間　10 1.3.3　大O 表示法指出了最糟情況下的運(yùn)行時(shí)間　12 1.3.4　一些常見的大O運(yùn)行時(shí)間　12 1.3.5　旅行商　13 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 2.3　選擇排序　25 2.4　小結(jié)　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　?！?3 3.3.1　調(diào)用?！?4 3.3.2　遞歸調(diào)用?！?6 3.4　小結(jié)　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(jié)　57 第5　章 散列表　58 5.1　散列函數(shù)　60 5.2　應(yīng)用案例　63 5.2.1　將散列表用于查找　63 5.2.2　防止重復(fù)　64 5.2.3　將散列表用作緩存　66 5.2.4　小結(jié)　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(shù)　74 5.5　小結(jié)　75 第6　章 廣度優(yōu)先搜索　76 6.1　圖簡介　77 6.2　圖是什么　79 6.3　廣度優(yōu)先搜索　79 6.3.1　查找最短路徑　82 6.3.2　隊(duì)列　83 6.4　實(shí)現(xiàn)圖　84 6.5　實(shí)現(xiàn)算法　86 6.6　小結(jié)　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(shù)語　98 7.3　換鋼琴　100 7.4　負(fù)權(quán)邊　105 7.5　實(shí)現(xiàn)　108 7.6　小結(jié)　116 第8　章 貪婪算法　117 8.1　教室調(diào)度問題　117 8.2　背包問題　119 8.3　集合覆蓋問題　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(shí)別NP 完全問題　131 8.5　小結(jié)　133 第9　章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃　134 9.1　背包問題　134 9.1.1　簡單算法　135 9.1.2　動(dòng)態(tài)規(guī)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(fā)生變化時(shí)結(jié)果將如何　145 9.2.3　可以逐列而不是逐行填充網(wǎng)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　旅游行程最優(yōu)化　147 9.2.7　處理相互依賴的情況　148 9.2.8　計(jì)算最終的解時(shí)會(huì)涉及兩個(gè)以上的子背包嗎　148 9.2.9　最優(yōu)解可能導(dǎo)致背包沒裝滿嗎　149 9.3　最長公共子串　149 9.3.1　繪制網(wǎng)格　150 9.3.2　填充網(wǎng)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(jié)　155 第10　章 K 最近鄰算法　156 10.1　橙子還是柚子　156 10.2　創(chuàng)建推薦系統(tǒng)　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(jī)器學(xué)習(xí)簡介　165 10.3.1　OCR　165 10.3.2　創(chuàng)建垃圾郵件過濾器　166 10.3.3　預(yù)測股票市場　167 10.4　小結(jié)　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 11.5　MapReduce　173 11.5.1　分布式算法為何很有用　173 11.5.2　映射函數(shù)　173 11.5.3　歸并函數(shù)　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　線性規(guī)劃　180 11.11　結(jié)語　180 練習(xí)答案　181