- 以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。 为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。 - 破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。 为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。 - 书中包含大量典型实例。 书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。 - 通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。 本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
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编辑推荐
用Python语言求解经典的计算机科学问题。
内容简介
本书共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。
章节目录
- 版权信息
- 版权
- 版权声明
- 内容提要
- 引言
- 致谢
- 关于作者
- 资源与支持
- 第1章 几个小问题
- 1.1 斐波那契序列
- 1.1.1 尝试第一次递归
- 1.1.2 基线条件的运用
- 1.1.3 用结果缓存来救场
- 1.1.4 自动化的结果缓存
- 1.1.5 简洁至上的斐波那契
- 1.1.6 用生成器生成斐波那契数
- 1.2 简单的压缩算法
- 1.3 牢不可破的加密方案
- 1.3.1 按顺序读取数据
- 1.3.2 加密和解密
- 1.4 计算π
- 1.5 汉诺塔
- 1.5.1 对塔进行建模
- 1.5.2 求解汉诺塔问题
- 1.6 现实世界的应用
- 1.7 习题
- 第2章 搜索问题
- 2.1 DNA搜索
- 2.1.1 DNA的存储方案
- 2.1.2 线性搜索
- 2.1.3 二分搜索
- 2.1.4 通用示例
- 2.2 求解迷宫问题
- 2.2.1 生成一个随机迷宫
- 2.2.2 迷宫的其他函数
- 2.2.3 深度优先搜索
- 2.2.4 广度优先搜索
- 2.2.5 A*搜索
- 2.3 传教士和食人族
- 2.3.1 表达问题
- 2.3.2 求解
- 2.4 现实世界的应用
- 2.5 习题
- 第3章 约束满足问题
- 3.1 构建约束满足问题的解决框架
- 3.2 澳大利亚地图着色问题
- 3.3 八皇后问题
- 3.4 单词搜索
- 3.5 字谜（SEND+MORE=MONEY）
- 3.6 电路板布局
- 3.7 现实世界的应用
- 3.8 习题
- 第4章 图问题
- 4.1 地图就是图
- 4.2 搭建图的框架
- 边和图的用法
- 4.3 查找最短路径
- 重温广度优先搜索
- 4.4 最小化网络构建成本
- 4.4.1 权重的处理
- 4.4.2 查找最小生成树
- 4.5 在加权图中查找最短路径
- Dijkstra算法
- 4.6 现实世界的应用
- 4.7 习题
- 第5章 遗传算法
- 5.1 生物学背景知识
- 5.2 通用的遗传算法
- 5.3 简单测试
- 5.4 重新考虑SEND+MORE=MONEY问题
- 5.5 优化列表压缩算法
- 5.6 遗传算法面临的挑战
- 5.7 现实世界的应用
- 5.8 习题
- 第6章 k均值聚类
- 6.1 预备知识
- 6.2 k均值聚类算法
- 6.3 按年龄和经度对州长进行聚类
- 6.4 按长度聚类迈克尔·杰克逊的专辑
- 6.5 k均值聚类算法问题及其扩展
- 6.6 现实世界的应用
- 6.7 习题
- 第7章 十分简单的神经网络
- 7.1 生物学基础
- 7.2 人工神经网络
- 7.2.1 神经元
- 7.2.2 分层
- 7.2.3 反向传播
- 7.2.4 全貌
- 7.3 预备知识
- 7.3.1 点积
- 7.3.2 激活函数
- 7.4 构建神经网络
- 7.4.1 神经元的实现
- 7.4.2 层的实现
- 7.4.3 神经网络的实现
- 7.5 分类问题
- 7.5.1 数据的归一化
- 7.5.2 经典的鸢尾花数据集
- 7.5.3 葡萄酒的分类
- 7.6 为神经网络提速
- 7.7 神经网络问题及其扩展
- 7.8 现实世界的应用
- 7.9 习题
- 第8章 对抗搜索
- 8.1 棋盘游戏的基础组件
- 8.2 井字棋
- 8.2.1 井字棋的状态管理
- 8.2.2 极小化极大算法
- 8.2.3 用井字棋测试极小化极大算法
- 8.2.4 开发井字棋AI
- 8.3 四子棋
- 8.3.1 四子棋游戏程序
- 8.3.2 四子棋AI
- 8.3.3 用α-β剪枝算法优化极小化极大算法
- 8.4 超越α -β剪枝效果的极小化极大算法改进方案
- 8.5 现实世界的应用
- 8.6 习题
- 第9章 其他问题
- 9.1 背包问题
- 9.2 旅行商问题
- 9.2.1 朴素解法
- 9.2.2 进阶
- 9.3 电话号码助记符
- 9.4 现实世界的应用
- 9.5 习题
- 附录A 术语表
- 附录B 其他资料
- B.1 Python
- B.2 算法和数据结构
- B.3 人工智能
- B.4 函数式编程
- B.5 实用的机器学习开源项目
- 附录C 类型提示简介
- C.1 什么是类型提示
- C.2 类型提示的格式
- C.3 为什么类型提示很有用
- C.4 类型提示的缺点是什么
- C.5 更多内容
展开全部
算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现是2020年由人民邮电出版社出版,作者[美]大卫·科帕克（DavidKopec）。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
得书感谢您对《算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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