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算法笔记

算法笔记 PDF 中文版

  • 更新:2019-06-14
  • 大小:129 MB
  • 类别:算法
  • 作者:刁瑞
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

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算法笔记

算法笔记

内容介绍

算法笔记》详细介绍了若干意见常用算法,既包含排列、哈希等基本算法,也包含无约束提升、插值与拟合等数值计算方法。

《算法笔记》在详细介绍算法的一起,融合了创作者自个对数学课背景图、应用领域的了解,有利于小读者掌握算法的核心内容。

《算法笔记》尽量地绕开了以应考为导向性的填鸭式解读,务求造成小读者的兴趣爱好并扩张其视线,比如在详细介绍哈希时,解读了如何把哈希的算法观念应用于相似度检索、负载均衡等好几个实际上难题中;又当在详细介绍高斯消去法时,解读了有关的数学课基础理论及程序编写建立上的主要方法,并将其应用于对规模性稀少线性方程组的解微分方程,等等等等。

《算法笔记》朝向有必须高等数学、计算机语言基本及对算法有分步知道的小读者,包含高等学校的大学生、程序猿、算法剖析工作人员及设计方案工作人员等,致力于协助小读者深化学习培训算法,了解与算法有关的基础理论基本和运用案例。

目录

  • 第1 章 排序1
  • 1.1 比较排序. 1
  • 1.1.1 梳排序. 2
  • 1.1.2 堆排序. 4
  • 1.1.3 归并排序 5
  • 1.1.4 快速排序 8
  • 1.1.5 内省排序 10
  • 1.1.6 Timsort 11
  • 1.2 非比较排序. 14
  • 1.2.1 桶排序. 14
  • 1.2.2 基数排序 15
  • 1.3 总结 16
  • 第2 章 哈希17
  • 2.1 基本概念与实现.. 17
  • 2.1.1 哈希函数 17
  • 2.1.2 哈希表. 19
  • 2.2 哈希的应用. 20
  • 2.2.1 相似性搜索.. 20
  • 2.2.2 信息安全 23
  • 2.2.3 比特币. 25
  • 2.2.4 负载均衡 26
  • 第3 章 动态规划与近似算法29
  • 3.1 基本概念. 29
  • 3.1.1 动态规划 29
  • 3.1.2 计算复杂性.. 30
  • 3.2 字符串的编辑距离. 30
  • 3.2.1 问题引入 31
  • 3.2.2 动态规划算法.. 33
  • 3.2.3 滚动数组优化.. 35
  • 3.2.4 上界限制 36
  • 3.2.5 解的回溯 37
  • 3.2.6 分治算法 38
  • 3.2.7 多个字符串的编辑距离. 41
  • 3.3 子集和问题. 43
  • 3.3.1 问题引入 43
  • 3.3.2 子集和问题的动态规划算法 43
  • 3.3.3 最优化问题.. 44
  • 3.3.4 滚动数组的技巧. 45
  • 第4 章 高斯消去法59
  • 4.1 问题引入. 59
  • 4.2 矩阵编程基础 60
  • 4.3 三角方程组. 62
  • 4.3.1 三角矩阵 62
  • 4.3.2 三角矩阵的存储. 63
  • 4.3.3 三角方程组求解. 64
  • 4.4 高斯消去法. 66
  • 4.4.1 算法概述 66
  • 4.4.2 高斯变换 68
  • 4.4.3 LU 分解.. 69
  • 4.4.4 Cholesky 分解.. 70
  • 4.5 主元选择. 71
  • 4.5.1 列选主元 71
  • 4.5.2 全选主元 73
  • 4.5.3 主元与计算量.. 74
  • 4.6 稀疏矩阵的编程基础 75
  • 4.6.1 稀疏向量 76
  • 4.6.2 稀疏矩阵 79
  • 4.7 稀疏LU 分解. 82
  • 4.7.1 Markowitz 算法.. 82
  • 4.7.2 最小度算法.. 83
  • 第5 章 图论与线性规划86
  • 5.1 线性规划基础 86
  • 5.1.1 Fourier Motzkin 消去法. 89
  • 5.1.2 基 91
  • 5.1.3 单纯形方法.. 93
  • 5.1.4 对偶.. 95
  • 5.2 全单模矩阵. 98
  • 5.2.1 关联矩阵 98
  • 5.2.2 全单模矩阵.. 99
  • 5.2.3 全单模矩阵与图论 100
  • 5.2.4 全单模矩阵与线性规划. 103
  • 5.3 图论中的经典问题. 104
  • 5.3.1 单源最短路问题. 104
  • 5.3.2 二分图的最大匹配与最小覆盖问题 106
  • 5.3.3 最大流与最小割问题.. 108
  • 5.4 延伸阅读. 109
  • 5.4.1 逐步线性规划.. 109
  • 5.4.2 半正定规划.. 111
  • 第6 章 无约束优化113
  • 6.1 单峰函数的最值.. 114
  • 6.1.1 三分法. 115
  • 6.1.2 对分法. 115
  • 6.1.3 黄金分割法.. 116
  • 6.1.4 小结.. 117
  • 6.2 无导数优化方法.. 118
  • 6.2.1 模式搜索法.. 118
  • 6.2.2 坐标下降法.. 119
  • 6.2.3 代理模型法.. 120
  • 6.3 导数优化方法 121
  • 6.3.1 线搜索. 122
  • 6.3.2 梯度下降法.. 123
  • 6.3.3 共轭梯度法.. 124
  • 6.3.4 牛顿法. 127
  • 6.3.5 拟牛顿法 128
  • 6.4 最小二乘. 132
  • 6.4.1 线性最小二乘.. 133
  • 6.4.2 非线性最小二乘. 133
  • 第7 章 迭代法136
  • 7.1 线性方程组的迭代法 136
  • 7.1.1 一阶定常格式迭代法.. 136
  • 7.1.2 Krylov 子空间算法 142
  • 7.1.3 无约束优化方法. 147
  • 7.2 非线性方程组的迭代法 147
  • 7.2.1 不动点迭代.. 148
  • 7.2.2 Newton-Raphson 迭代. 149
  • 7.2.3 无约束优化方法. 152
  • 第8 章 插值与拟合153
  • 8.1 插值 153
  • 8.1.1 常见的插值算法. 154
  • 8.1.2 插值的应用.. 158
  • 8.2 拟合 163
  • 8.2.1 常见的拟合算法. 164
  • 8.2.2 拟合的应用.. 166
  • 参考文献169

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