📕算法精粹：揭秘经典计算机科学问题的Python实现之旅📕
📕算法精粹：揭秘经典计算机科学问题的Python实现之旅📕
💕随着科技的飞速发展，算法已经成为计算机科学领域中不可或缺的基石。而《算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现》一书，正是为那些渴望深入了解算法的读者们提供了一扇宝贵的窗户。这本书不仅涵盖了丰富的算法知识，还通过Python编程语言，让读者亲身体验了经典计算机科学问题的解决过程。
📘在书中，作者以通俗易懂的语言，深入浅出地介绍了各种算法的核心思想和应用场景。无论是排序、搜索、图论还是动态规划，都被作者巧妙地与实际案例相结合，使得原本抽象的算法变得生动有趣。此外，书中还提供了一些经典问题的解决方案，如背包问题、旅行商问题等，让读者在实践中提升算法思维。
💪值得一提的是，《算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现》还注重培养读者的实际操作能力。书中的代码示例清晰易懂，读者可以轻松地将这些代码复制到自己的项目中。这不仅能够帮助读者更好地理解算法原理，还能在实际应用中发挥巨大的作用。
👍更为难得的是，作者在书中还探讨了一些算法的优化技巧和性能分析方法。这些内容对于提升算法效率、优化程序性能具有重要意义。通过学习这些知识，读者可以更加自如地应对各种复杂的算法问题。
🔥🔥🔥亮点推荐🔥🔥🔥
1. 📚经典算法与技巧：书中的算法都是经过时间考验的经典方法，让你在学习中少走弯路，更快速地掌握解决问题的关键。
2. 🚀进阶编程能力：适合有一定编程经验的中高级Python程序员，提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
3. 💡现实问题关联：本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，让你在学习中更加贴近实际应用。
4. 💡示例经典：示例代码清晰明了，帮助你更好地理解和应用所学知识。
5. 💡内容丰富：全书共9章，内容涵盖广泛，从基础到进阶，满足不同层次读者的需求。
🚼在当今这个信息爆炸的时代，算法的重要性不言而喻。《算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现》一书无疑为读者提供了一个宝贵的资源，帮助大家在算法领域取得突破。无论是初学者还是资深程序员，都能从这本书中受益匪浅。如果你渴望成为一名优秀的算法工程师，那么这本书将是你不容错过的选择。
👆请点击上面《算法精粹》了解更多详情！👆
书籍信息
书名: 算法精粹
作者: [美] David Kopec
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
副标题: 经典计算机科学问题的Python实现
原作名: Classic Computer Science Problems in Python
译者: 戴旭
出版年: 2020-7
页数: 209
定价: 59.00
装帧: 平装
ISBN: 9787115535122
内容简介
本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
书籍目录
目录
第1章 几个小问题 1
1.1 斐波那契序列 1
1.1.1 尝试第一次递归 1
1.1.2 基线条件的运用 3
1.1.3 用结果缓存来救场 4
1.1.4 自动化的结果缓存 5
1.1.5 简洁至上的斐波那契 6
1.1.6 用生成器生成斐波那契数 7
1.2 简单的压缩算法 7
1.3 牢不可破的加密方案 12
1.3.1 按顺序读取数据 12
1.3.2 加密和解密 13
1.4 计算( 15
1.5 汉诺塔 15
1.5.1 对塔进行建模 16
1.5.2 求解汉诺塔问题 17
1.6 现实世界的应用 19
1.7 习题 20
第2章 搜索问题 21
2.1 DNA搜索 21
2.1.1 DNA的存储方案 22
2.1.2 线性搜索 23
2.1.3 二分搜索 24
2.1.4 通用示例 26
2.2 求解迷宫问题 28
2.2.1 生成一个随机迷宫 29
2.2.2 迷宫的其他函数 30
2.2.3 深度优先搜索 31
2.2.4 广度优先搜索 35
2.2.5 A*搜索 39
2.3 传教士和食人族 44
2.3.1 表达问题 45
2.3.2 求解 47
2.4 现实世界的应用 48
2.5 习题 49
第3章 约束满足问题 51
3.1 构建约束满足问题的解决框架 52
3.2 澳大利亚地图着色问题 55
3.3 八皇后问题 58
3.4 单词搜索 60
3.5 字谜（SEND+MORE=MONEY） 63
3.6 电路板布局 65
3.7 现实世界的应用 66
3.8 习题 67
第4章 图问题 69
4.1 地图就是图 69
4.2 搭建图的框架 71
4.3 查找最短路径 77
4.4 最小化网络构建成本 79
4.4.1 权重的处理 79
4.4.2 查找最小生成树 83
4.5 在加权图中查找最短路径 89
4.6 现实世界的应用 95
4.7 习题 96
第5章 遗传算法 97
5.1 生物学背景知识 97
5.2 通用的遗传算法 98
5.3 简单测试 105
5.4 重新考虑SEND+MORE=MONEY问题 107
5.5 优化列表压缩算法 111
5.6 遗传算法面临的挑战 113
5.7 现实世界的应用 114
5.8 习题 115
第6章 k均值聚类 117
6.1 预备知识 117
6.2 k均值聚类算法 119
6.3 按年龄和经度对州长进行聚类 124
6.4 按长度聚类迈克尔·杰克逊的专辑 128
6.5 k均值聚类算法问题及其扩展 130
6.6 现实世界的应用 131
6.7 习题 131
第7章 十分简单的神经网络 133
7.1 生物学基础 133
7.2 人工神经网络 135
7.2.1 神经元 135
7.2.2 分层 136
7.2.3 反向传播 137
7.2.4 全貌 139
7.3 预备知识 140
7.3.1 点积 140
7.3.2 激活函数 140
7.4 构建神经网络 142
7.4.1 神经元的实现 142
7.4.2 层的实现 143
7.4.3 神经网络的实现 145
7.5 分类问题 148
7.5.1 数据的归一化 148
7.5.2 经典的鸢尾花数据集 149
7.5.3 葡萄酒的分类 152
7.6 为神经网络提速 155
7.7 神经网络问题及其扩展 156
7.8 现实世界的应用 157
7.9 习题 157
第8章 对抗搜索 159
8.1 棋盘游戏的基础组件 159
8.2 井字棋 161
8.2.1 井字棋的状态管理 161
8.2.2 极小化极大算法 164
8.2.3 用井字棋测试极小化极大算法 167
8.2.4 开发井字棋AI 168
8.3 四子棋 169
8.3.1 四子棋游戏程序 170
8.3.2 四子棋AI 175
8.3.3 用α-β剪枝算法优化极小化极大算法 177
8.4 超越α-β剪枝效果的极小化极大算法改进方案 178
8.5 现实世界的应用 179
8.6 习题 179
第9章 其他问题 181
9.1 背包问题 181
9.2 旅行商问题 186
9.2.1 朴素解法 186
9.2.2 进阶 191
9.3 电话号码助记符 191
9.4 现实世界的应用 193
9.5 习题 194
附录A 术语表 195
附录B 其他资料 201
附录C 类型提示简介 205
