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演算法精粹(經典電腦科學問題的Python實現)

作者：(美)大衛·科帕克|責編:楊海玲|譯者:戴旭
出版社：人民郵電
ISBN：9787115535122

出版日期：2020/07/01
裝幀：平裝
頁數：209

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

本書是一本面向中高級程序員的演算法教程，借助Python語言，用經典的演算法、編碼技術和原理來求解電腦科學的一些經典問題。全書共9章，不僅介紹了遞歸、結果緩存和位操作等基本編程組件，還講述了常見的搜索演算法、常見的圖演算法、神經網路、遺傳演算法、k均值聚類演算法、對抗搜索演算法等，運用了類型提示等Python高級特性，並通過各級方案、示例和習題展開具體實踐。
本書將電腦科學與應用程序、數據、性能等現實問題深度關聯，定位獨特，示例經典，適合有一定編程經驗的中高級Python程序員提升用Python解決實際問題的技術、編程和應用能力。

作者介紹

(美)大衛·科帕克|責編:楊海玲|譯者:戴旭
大衛·科帕克，是佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學院電腦科學與創新專業的副教授。他是一名經驗豐富的iOS開發人員，也是Dart for Absolute Beginners(Apress出版社，2014年出版)一書的作者。David擁有達特茅斯學院的經濟學學士學位和電腦科學碩士學位。

第1章  幾個小問題　
  1.1  斐波那契序列　
    1.1.1  嘗試第一次遞歸　
    1.1.2  基線條件的運用　
    1.1.3  用結果緩存來救場　
    1.1.4  自動化的結果緩存　
    1.1.5  簡潔至上的斐波那契　
    1.1.6  用生成器生成斐波那契數　
  1.2  簡單的壓縮演算法　
  1.3  牢不可破的加密方案　
    1.3.1  按順序讀取數據　
    1.3.2  加密和解密　
  1.4  計算π
   1.5  漢諾塔　
    1.5.1  對塔進行建模　
    1.5.2  求解漢諾塔問題　
  1.6  現實世界的應用　
  1.7  習題　
第2章  搜索問題　
  2.1  DNA搜索　
    2.1.1  DNA的存儲方案　
    2.1.2  線性搜索　
    2.1.3  二分搜索　
    2.1.4  通用示例　
  2.2  求解迷宮問題　
    2.2.1  生成一個隨機迷宮　
    2.2.2  迷宮的其他函數　
    2.2.3  深度優先搜索　
    2.2.4  廣度優先搜索　
    2.2.5  A*搜索　
  2.3  傳教士和食人族　
    2.3.1  表達問題　
    2.3.2  求解　
  2.4  現實世界的應用　
  2.5  習題　
第3章  約束滿足問題　
  3.1  構建約束滿足問題的解決框架　
  3.2  澳大利亞地圖著色問題　
  3.3  八皇后問題　
  3.4  單詞搜索　
  3.5  字謎（SEND+MORE=MONEY）　
  3.6  電路板布局　
  3.7  現實世界的應用　
  3.8  習題　
第4章  圖問題　
  4.1  地圖就是圖　
  4.2  搭建圖的框架　
  4.3  查找最短路徑　
  4.4  最小化網路構建成本　
    4.4.1  權重的處理　

    4.4.2  查找最小生成樹　
  4.5  在加權圖中查找最短路徑　
  4.6  現實世界的應用　
  4.7  習題　
第5章  遺傳演算法　
  5.1  生物學背景知識　
  5.2  通用的遺傳演算法　
  5.3  簡單測試　
  5.4  重新考慮SEND+MORE=MONEY問題　
  5.5  優化列表壓縮演算法　
  5.6  遺傳演算法面臨的挑戰　
  5.7  現實世界的應用　
  5.8  習題　
第6章  k均值聚類　
  6.1  預備知識　
  6.2  k均值聚類演算法　
  6.3  按年齡和經度對州長進行聚類　
  6.4  按長度聚類邁克爾·傑克遜的專輯　
  6.5  k均值聚類演算法問題及其擴展　
  6.6  現實世界的應用　
  6.7  習題　
第7章  十分簡單的神經網路　
  7.1  生物學基礎　
  7.2  人工神經網路　
    7.2.1  神經元　
    7.2.2  分層　
    7.2.3  反向傳播　
    7.2.4  全貌　
  7.3  預備知識　
    7.3.1  點積　
    7.3.2  激活函數　
  7.4  構建神經網路　
    7.4.1  神經元的實現　
    7.4.2  層的實現　
    7.4.3  神經網路的實現　
  7.5  分類問題　
    7.5.1  數據的歸一化　
    7.5.2  經典的鳶尾花數據集　
    7.5.3  葡萄酒的分類　
  7.6  為神經網路提速　
  7.7  神經網路問題及其擴展　
  7.8  現實世界的應用　
  7.9  習題　
第8章  對抗搜索　
  8.1  棋盤遊戲的基礎組件　
  8.2  井字棋　
    8.2.1  井字棋的狀態管理　
    8.2.2  極小化極大演算法　
    8.2.3  用井字棋測試極小化極大演算法　
    8.2.4  開發井字棋AI　

  8.3  四子棋　
    8.3.1  四子棋遊戲程序　
    8.3.2  四子棋AI　
    8.3.3  用α-β剪枝演算法優化極小化極大演算法　
  8.4  超越α-β剪枝效果的極小化極大演算法改進方案　
  8.5  現實世界的應用　
  8.6  習題　
第9章  其他問題　
  9.1  背包問題　
  9.2  旅行商問題　
    9.2.1  樸素解法　
    9.2.2  進階　
  9.3  電話號碼助記符　
  9.4  現實世界的應用　
  9.5  習題　
附錄A　術語表　
附錄B　其他資料　
附錄C　類型提示簡介　

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