☑️一本书带你走进算法的魔法世界，轻松理解算法的奥秘☑️
🌟你是否曾为算法的复杂和抽象而苦恼？如果是，那么今天我要为你推荐一本非常特别的算法入门书——《算法图解》。这本书以其生动有趣的图解方式，让读者能够轻松愉快地理解算法的精髓。让我们一起来看看这本书的魅力吧！
💚一、内容概述
《算法图解》以图解的方式对经典算法进行了解释，包括排序、搜索、链表、树等各个方面。通过生动的图像和简单的语言，作者将复杂的算法原理以直观的方式呈现给读者，让读者能够轻松理解。
💙二、特色亮点
1️⃣ 图解丰富：书中的图解非常生动形象，让读者能够轻松理解算法的原理和流程。
2️⃣ 内容简单：作者采用了简单易懂的语言，使得即使是初学者也能够轻松掌握算法的精髓。
3️⃣ 经典实例：书中选取了大量的经典算法实例，通过这些实例的讲解，让读者能够更好地理解算法的应用场景。
4️⃣ 适合所有程序员：这本书不仅适合初学者，也适合有一定编程基础的程序员，对于计算机专业的学生和教师也有很好的参考价值。
💜三、内容详解
1️⃣ 运行时间：书中对算法的运行时间进行了详细的分析，通过大O表示法，让读者能够了解算法的时间复杂度，从而更好地评估算法的效率。
2️⃣ 数据结构：书中对常用的数据结构进行了介绍，包括数组和链表等。通过对这些数据结构的讲解，让读者能够更好地理解算法的实现原理。
3️⃣ 排序算法：书中对各种排序算法进行了详细的讲解，包括选择排序、插入排序、快速排序等。通过对比不同排序算法的时间复杂度和优缺点，让读者能够更好地选择适合自己场景的排序方法。
4️⃣ 递归和动态规划：书中也对递归和动态规划这两种常用的算法设计方法进行了讲解。通过这些内容的讲解，让读者能够更好地理解算法设计的思路和方法。
✅四、总结评价
《算法图解》是一本非常出色的算法入门书，其生动的图解方式和简单易懂的语言使得读者能够轻松愉快地理解算法的原理和流程。这本书不仅适合初学者，也适合有一定编程基础的程序员。通过阅读这本书，我相信你一定能够掌握算法的精髓，为你的编程之路打下坚实的基础。强烈推荐！
👆请点击上面《算法图解》了解更多详情！☝️
书籍信息
书名：算法图解
作者：美/AdityaBhargava
评分：8.5
出版日期：2017-03-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115447630
页数：196
定价：49
内容简介
适读人群 ：所有程序员、计算机专业相关师生以及对算法感兴趣的读者
像小说一样有趣的算法入门书。
算法是解决问题的一步步流程，也是计算机科学领域的核心主题。如今程序员经常使用的算法已经经过了前人的探索、检验及证明。如果你想搞明白这些算法，又不想被困在繁琐的证明中，本书正是你的不二选择。这本图示丰富、引人入胜的实用指南将让你轻松学会如何在自己的程序中高效使用重要的算法。
你一定能看懂的算法基础书
代码示例基于Python
400多个示意图，生动介绍算法执行过程
展示不同算法在性能方面的优缺点
教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题
### 内容简介
书籍目录
第1章 算法简介 1
1.1 引言 1
1.1.1 性能方面 1
1.1.2 问题解决技巧 2
1.2 二分查找 2
1.2.1 更佳的查找方式 4
1.2.2 运行时间 8
1.3 大O表示法 8
1.3.1 算法的运行时间以不同的速度增加 9
1.3.2 理解不同的大O运行时间 10
1.3.3 大O表示法指出了最糟情况下的运行时间 12
1.3.4 一些常见的大O运行时间 12
1.3.5 旅行商 13
1.4 小结 15
第2章 选择排序 16
2.1 内存的工作原理 16
2.2 数组和链表 18
2.2.1 链表 19
2.2.2 数组 20
2.2.3 术语 21
2.2.4 在中间插入 22
2.2.5 删除 23
2.3 选择排序 25
2.4 小结 28
第3章 递归 29
3.1 递归 29
3.2 基线条件和递归条件 32
3.3 栈 33
3.3.1 调用栈 34
3.3.2 递归调用栈 36
3.4 小结 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 再谈大O表示法 52
4.3.1 比较合并排序和快速排序 53
4.3.2 平均情况和最糟情况 54
4.4 小结 57
第5章 散列表 58
5.1 散列函数 60
5.2 应用案例 63
5.2.1 将散列表用于查找 63
5.2.2 防止重复 64
5.2.3 将散列表用作缓存 66
5.2.4 小结 68
5.3 冲突 69
5.4 性能 71
5.4.1 填装因子 72
5.4.2 良好的散列函数 74
5.5 小结 75
第6章 广度优先搜索 76
6.1 图简介 77
6.2 图是什么 79
6.3 广度优先搜索 79
6.3.1 查找最短路径 82
6.3.2 队列 83
6.4 实现图 84
6.5 实现算法 86
6.6 小结 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 术语 98
7.3 换钢琴 100
7.4 负权边 105
7.5 实现 108
7.6 小结 116
第8章 贪婪算法 117
8.1 教室调度问题 117
8.2 背包问题 119
8.3 集合覆盖问题 121
8.4 NP 完全问题 127
8.4.1 旅行商问题详解 127
8.4.2 如何识别NP完全问题 131
8.5 小结 133
第9章 动态规划 134
9.1 背包问题 134
9.1.1 简单算法 135
9.1.2 动态规划 136
9.2 背包问题FAQ 143
9.2.1 再增加一件商品将如何呢 143
9.2.2 行的排列顺序发生变化时结果将如何 145
9.2.3 可以逐列而不是逐行填充网格吗 146
9.2.4 增加一件更小的商品将如何呢 146
9.2.5 可以偷商品的一部分吗 146
9.2.6 旅游行程最优化 147
9.2.7 处理相互依赖的情况 148
9.2.8 计算最终的解时会涉及两
个以上的子背包吗 148
9.2.9 最优解可能导致背包没装满吗 149
9.3 最长公共子串 149
9.3.1 绘制网格 150
9.3.2 填充网格 151
9.3.3 揭晓答案 152
9.3.4 最长公共子序列 153
9.3.5 最长公共子序列之解决方案 154
9.4 小结 155
第10章 K最近邻算法 156
10.1 橙子还是柚子 156
10.2 创建推荐系统 158
10.2.1 特征抽取 159
10.2.2 回归 162
10.2.3 挑选合适的特征 164
10.3 机器学习简介 165
10.3.1 OCR 165
10.3.2 创建垃圾邮件过滤器 166
10.3.3 预测股票市场 167
10.4 小结 167
第11章 接下来如何做 168
11.1 树 168
11.2 反向索引 171
11.3 傅里叶变换 171
11.4 并行算法 172
11.5 MapReduce 173
11.5.1 分布式算法为何很有用 173
11.5.2 映射函数 173
11.5.3 归并函数 174
11.6 布隆过滤器和HyperLogLog 174
11.6.1 布隆过滤器 175
11.6.2 HyperLogLog 176
11.7 SHA算法 176
11.7.1 比较文件 177
11.7.2 检查密码 178
11.8 局部敏感的散列算法 178
11.9 Diffie-Hellman密钥交换 179
11.10 线性规划 180
11.11 结语 180
练习答案 181
