寫程式前就該懂的演算法读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | None页 | 2020 | 松崗電腦圖書資料股份有限公司 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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| NTD 390 | 2020-02-20 … | 2020-03-08 … | 47 |
日常生活的演算問題→
加了註解的Python程式碼+大量可愛插圖
=用最簡單的方式學會演算法
本書使用大量插圖與生活實例，讓您以最簡單快速的方式進入演算法領域。翻開本書，您可透過不同主題的圖示與說明，輕鬆理解演算法概念及應用，同時向繁雜的驗證程式說bye-bye！
本書前三章為基礎篇：
第 1 章 – 除了學習第一種實用的二進位搜尋演算法外，還將學習大 O 符號。
第 2 章 – 學習陣列和連結串列兩種基礎資料結構。這兩種資料結構用來產生更進階的資料結構，例如雜湊表（參閱第 5 章）。
第 3 章 – 學習許多演算法（例如第 4 章的快速排序演算法）中經常用到的遞迴法。
本書其餘章節將介紹演算法的各種應用：
‧ 解決問題的方法 – 這是第 4、8 和 9 章的主題。如果遇到問題卻不知該如何解決，不妨試試分治演算法（第 4 章）或動態規劃演算法（第 9 章）。如果確定找不到解決辦法，就用貪婪演算法（第 8 章）給個近似答案。
‧ 雜湊表 – 這是第 5 章的主題。雜湊表是非常實用的資料結構，包含多組鍵值對，就像一個人的姓名與其電子信箱地址，或使用者名稱與其密碼配對一樣。
‧ 圖形演算法 – 這是第 6 和 7 章的主題。圖形是網路模型化的途徑，包括社群網路、道路網、神經元網路，或任何其他組合網路。廣度優先搜尋法（第 6 章）和代克思托演算法（第 7 章）是在網路兩點之間搜尋最短距離的演算法，可用來計算兩人之間的分離程度或到達目標的最短路徑。
‧ K 最近鄰（KNN）演算法 – 這是第 10 章的主題。KNN 是一種簡易機器學習演算法，可用來建構推薦系統、OCR 引擎、股票價值預測系統，以及涉及價值預測的所有其他系統或物件分類系統。
‧ 下一步 – 這是第 11 章的主題，介紹 10 種值得繼續學習的演算法。
全書程式碼範例使用Python 2.7，請至松崗官網下載範例程式碼。
本書適用：
‧ 程式設計愛好者
‧ 想重新熟悉演算法的電腦工程師
‧ 對編寫程式感興趣的物理學、數學和其他專業人員
本書特色：
1. 涵蓋搜尋、排序和圖形等10種最常用的演算法。
2. 包含400張可愛、實用的插圖與逐步詳解，幫助您將概念視覺化，有如看卡通般的完成學習。
3. 比較不同演算法的效能，讓您能在遇到問題時，選出最適合解決問題的演算方法。
4. 書末附有全書習題解答，讓您完成書中練習後可以馬上對照使用，找出錯誤及時修正。
作者简介Aditya Y Bhargava，為手工藝品網路市集 Etsy 電商公司的軟體工程師，擁有芝加哥大學電腦學工程碩士學位，工作之餘經營廣受歡迎的插圖貼文技術部落格 adit.io
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