算法精粹：經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問(wèn)題的Java實(shí)現(xiàn)

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	[美]大衛(wèi)·科帕克(David Kopec) 著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111716020	出版時(shí)間：	2022-12-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是一本面向中高級(jí)程序員的算法教程，借助Java語(yǔ)言，用經(jīng)典的算法、編碼技術(shù)和原理來(lái)求解計(jì)算機(jī)科學(xué)的一些經(jīng)典問(wèn)題。全書(shū)共10章，講述了常見(jiàn)的搜索算法、常見(jiàn)的圖算法、遺傳算法、k均值聚類(lèi)算法、簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗搜索算法等，通過(guò)豐富的方案、示例和習(xí)題展開(kāi)具體實(shí)踐。本書(shū)將計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)、性能等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題深度關(guān)聯(lián)，定位獨(dú)特，示例經(jīng)典，可以幫助程序員提升用Java解決實(shí)際問(wèn)題的技術(shù)、編程和應(yīng)用能力。

作者簡(jiǎn)介

　　ThoughtWorks資深咨詢(xún)師，從事Android開(kāi)發(fā)工作4年，對(duì)Android系統(tǒng)架構(gòu)及應(yīng)用層開(kāi)發(fā)有著深入的理解。譯有《Kotlin移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》。

圖書(shū)目錄

前　言
致　謝
第1章　一些小問(wèn)題　1
1.1　斐波那契數(shù)列　1
1.1.1　第一次遞歸嘗試　1
1.1.2　基線條件的運(yùn)用　2
1.1.3　使用記憶化　4
1.1.4　簡(jiǎn)潔的斐波那契方法　5
1.1.5　使用流來(lái)生成斐波那
　契數(shù)列　6
1.2　簡(jiǎn)單的壓縮算法　6
1.3　牢不可破的加密方案　10
1.3.1　按順序獲取數(shù)據(jù)　10
1.3.2　加密和解密　11
1.4　計(jì)算π　13
1.5　漢諾塔問(wèn)題　14
1.5.1　對(duì)塔進(jìn)行建模　15
1 5.2　求解漢諾塔問(wèn)題　15
1.6　實(shí)際應(yīng)用　17
1.7　習(xí)題　18
第2章　搜索問(wèn)題　19
2.1　DNA搜索　19
2.1.1　存儲(chǔ)DNA　19
2.1.2　線性搜索　21
2.1.3　二分搜索　22
2.1.4　通用示例　25
2.2　迷宮求解　26
2.2.1　生成隨機(jī)迷宮　28
2.2.2　迷宮的其他方法　30
2.2.3　深度優(yōu)先搜索　31
2.2.4　廣度優(yōu)先搜索　35
2.2.5　A*搜索　38
2.3　傳教士和食人族問(wèn)題　43
2.3.1　用代碼來(lái)表達(dá)問(wèn)題　44
2.3.2　求解　46
2.4　實(shí)際應(yīng)用　48
2.5　習(xí)題　49
第3章　約束滿(mǎn)足問(wèn)題　50
3.1　構(gòu)建約束滿(mǎn)足問(wèn)題的解決框架　51
3.2　澳大利亞地圖著色問(wèn)題　54
3.3　八皇后問(wèn)題　57
3.4　單詞搜索問(wèn)題　59
3.5　字謎問(wèn)題　65
3.6　電路板布局問(wèn)題　66
3.7　實(shí)際應(yīng)用　67
3.8　習(xí)題　67
第4章　圖問(wèn)題　68
4.1　地圖是圖的一種　68
4.2　搭建圖的框架　70
4.3　查找最短路徑　76
4.4　最小化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建成本　78
4.4.1　權(quán)重處理　78
4.4.2　查找最小生成樹(shù)　82
4.5　在加權(quán)圖中查找最短路徑　87
4.6　實(shí)際應(yīng)用　91
4.7　習(xí)題　92
第5章　遺傳算法　93
5.1　生物學(xué)背景　93
5.2　通用遺傳算法　94
5.3　簡(jiǎn)單測(cè)試　101
5.4　回顧字謎問(wèn)題　103
5.5　優(yōu)化列表壓縮算法　107
5.6　遺傳算法面臨的挑戰(zhàn)　110
5.7　實(shí)際應(yīng)用　110
5.8　習(xí)題　111
第6章　k均值聚類(lèi)　112
6.1　預(yù)備知識(shí)　112
6.2　k均值聚類(lèi)算法　115
6.3　按年齡和經(jīng)度對(duì)州長(zhǎng)進(jìn)行
　聚類(lèi)　121
6.4　按長(zhǎng)度對(duì)邁克爾·杰克遜的
　專(zhuān)輯進(jìn)行聚類(lèi)　125
6.5　k均值聚類(lèi)算法問(wèn)題及其
　擴(kuò)展　127
6.6　實(shí)際應(yīng)用　127
6.7　習(xí)題　128
第7章　簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　129
7.1　生物學(xué)基礎(chǔ)　129
7.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　131
7.2.1　神經(jīng)元　131
7.2.2　層　132
7.2.3　反向傳播　133
7.2.4　全貌　135
7.3　預(yù)備知識(shí)　136
7.3.1　點(diǎn)積　136
7.3.2　激活函數(shù)　137
7.4　構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　138
7.4.1　神經(jīng)元的實(shí)現(xiàn)　138
7.4.2　層的實(shí)現(xiàn)　139
7.4.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)　141
7.5　分類(lèi)問(wèn)題　144
7.5.1　數(shù)據(jù)的歸一化　145
7.5.2　經(jīng)典的鳶尾花數(shù)據(jù)集　146
7.5.3　葡萄酒的分類(lèi)　150
7.6　加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　152
7.7　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題及擴(kuò)展　153
7.8　實(shí)際應(yīng)用　154
7.9　習(xí)題　155
第8章　對(duì)抗搜索　156
8.1　棋盤(pán)游戲的基礎(chǔ)組件　156
8.2　井字棋　158
8.2.1　井字棋的狀態(tài)管理　158
8.2.2　極小化極大算法　161
8.2.3　用井字棋測(cè)試極小化
　極大算法　164
8.2.4　開(kāi)發(fā)井字棋AI　166
8.3　四子棋　168
8.3.1　四子棋游戲程序　168
8.3.2　四子棋AI　174
8.3.3　用alpha-beta剪枝算法優(yōu)化
　極小化極大算法　176
8.4　超越alpha-beta剪枝效果的
　極小化極大算法改進(jìn)方案　177
8.5　實(shí)際應(yīng)用　178
8.6　習(xí)題　179
第9章　其他問(wèn)題　180
9.1　背包問(wèn)題　180
9.2　旅行商問(wèn)題　185
9.2.1　樸素解法　186
9.2.2　進(jìn)階　190
9.3　電話(huà)號(hào)碼助記符　191
9.4　實(shí)際應(yīng)用　194
9.5　習(xí)題　194
第10章　采訪布賴(lài)恩·戈茨　195
附錄A　術(shù)語(yǔ)表　206
附錄B　更多資源　210