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算法之美 算法之美
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    算法之美 PDF 完整版

    算法电子书
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    给大家带来的一篇关于算法相关的电子书资源,介绍了关于算法方面的内容,本书是由中信出版集团出版,格式为PDF,资源大小4.18 MB,布莱恩克里斯汀编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9,更多相关的学习资源可以参阅 其它计算机电子书、等栏目。

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    人们任何人的衣食住行都遭受受限空间和有限公司時间的限定,因而经常遭遇一连串无法取舍的难题。在每天或是一辈子的青春里,什么事是人们应当做的,什么是应当舍弃的?对于杂乱无序的忍受道德底线是啥?新的主题活动与了解并钟爱的主题活动中间怎样均衡,能够获得最让人开心的結果?这种看起来是人们独有的难点,其实不是,由于电子计算机也遭遇一样的难题,电子计算机生物学家很多年来也始终在勤奋处理这种难题,而她们寻找的解决方法能够让我们许多启迪。

    根据丰富多彩的跨学科科学研究,创作者强调,计算机算法还可以用于解释人们遭遇的这种难题。这这书告诉他人们怎样更合理地运用判断力、何时应当把决定权交到运势、手足无措的那时候应当怎样作出挑选,及其怎样合理地与别人保持联络。从找直系亲属到找停车场,从组织协调本人电子邮箱的收件箱到了解人们记忆力的功效基本原理,这这书把电子信息科学的智慧型转换为人们衣食住行的对策,正确引导人们作出聪明的挑选。

    目录

    • 序言
    • 第1章 最优停止理论:如何准确选择停止观望的时机?
    • 秘书问题
    • 37%从何而来?
    • 情场上的出手时机
    • 掌握候选对象的完整信息
    • 卖房子的时机
    • 最优停车位置
    • 见好就收的时机
    • 随时准备停止
    • 第2章 探索与利用:要最新的还是要最好的?
    • 什么是探索与利用?
    • 如何利用剩余时间?
    • 赢留输变
    • 基廷斯指数
    • 遗憾与乐观
    • 网上“土匪”
    • 试验中的临床实验
    • 不安分的世界
    • 孜孜不倦地探索
    • 第3章 排序:建立秩序
    • 排序狂潮
    • 排序带来的苦恼
    • 大O符号:衡量最坏情况的标准
    • 平方时间:冒泡排序与插入排序
    • 打破平方时间的魔咒:分治算法
    • 超越比较法:比对数更好的算法
    • 排下序是搜索的准备工作
    • 排序与体育
    • 发牢骚的权利:噪声与健壮性
    • 杀戮排序:啄食顺序与优势等级
    • 以竞争取代争斗
    • 第4章 缓存:忘了它吧
    • 分级存储器体系
    • 缓存清理与未卜先知
    • 重整图书馆藏书
    • 本地需求
    • 家庭生活中的“高速缓存”
    • 归档与堆存
    • 遗忘曲线
    • 经验暴政
    • 第5章 时间调度理论:要事先行
    • 安排时间是一门科学
    • 处理时限
    • 把事情做好
    • 找出问题所在
    • 优先级反转和优先约束
    • 减速带
    • 放弃所有:抢占和不确定性
    • 抢占并不是随意的:关联转换
    • 颠簸状态
    • 中断合并
    • 第6章 贝叶斯法则:预测未来
    • 贝叶斯牧师的倒推理
    • 拉普拉斯定理
    • 贝叶斯法则与先验信念
    • 哥白尼原则
    • 贝叶斯与哥白尼
    • 真实世界先验……
    • ……以及他们的预测规则
    • 小数据与思维
    • 我们的预测体现出我们自己
    • 机械复制时代的先验
    • 第7章 过度拟合:不要想太多
    • 反对复杂性案例
    • 数据崇拜
    • 过度拟合无处不在
    • 检测过度拟合:交叉验证
    • 如何应对过度拟合:惩罚复杂性
    • 启发法
    • 人类进化中的过度拟合
    • 何时应该想的更少?
    • 第8章 松弛:顺其自然
    • 最优化的难度
    • 定义的难度
    • 放松吧
    • 无数灰色地带:持续的松弛
    • 只是一张超速罚单:拉格朗日松弛算法
    • 学会松弛
    • 第9章 随机性:何时应用随机?
    • 抽样
    • 随机算法
    • 抽样的优势
    • 三部分的权衡
    • 山、谷和陷阱
    • 局部最大值之外
    • 模拟退火算法
    • 随机性、进化和创造力
    • 第10章 网络:我们如何联系?
    • 分组交换
    • 信息确认
    • 指数退避算法:宽恕的算法
    • 流量控制和拥塞避免
    • 反馈语:语言学的流量控制
    • 缓存膨胀:这就是延时,傻瓜
    • 迟到不如永远不到
    • 第11章 博弈论:别人的想法
    • 达到均衡
    • 占优策略,无论好坏
    • 公地悲剧
    • 机制设计:改变游戏
    • 机制设计的演变
    • 信息瀑布:泡沫的悲剧理性
    • 你自己的计算
    • 结语 计算善意

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    算法相关电子书
    学习笔记
    网友NO.200662

    Python实现遗传算法的代码

    本篇文章主要介绍了Python 遗传算法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 写在前面 之前的文章中已经讲过了遗传算法的基本流程,并且用MATLAB实现过一遍了。这一篇文章主要面对的人群是看过了我之前的文章,因此我就不再赘述遗传算法是什么以及基本的内容了,假设大家已经知道我是怎么写遗传算法的了。 Python的遗传算法主函数 我的思想是,创建一个染色体的类,其中包括了两个变量:染色体chrom与适应度fitness。因此我们就可以通过直接建立对象来作为种群中的个体。 #染色体的类class Chrom: chrom = [] fitness = 0 def showChrom(self): print(self.chrom) def showFitness(self): print(self.fitness) 所以我们开始设置基础参数。其中种群的表达方式我用的是字典,也就是用一个字典来保存种群内的所有个体,这个也是我想出来的创建多个对象的方法。 将字典的索引为个体的标号,如:chrom1, chrom2等。字典索引的值就是一个对象。这个对象拥有两个属性,就是染色体与适应度。 其实在这一方便来说,我觉得在思路上是优于利用MATLAB的矩阵式编程的。因为这样可以很直观的将个体与个体的属性这一种思想给表达出来,相比一堆矩阵来说,在逻辑上比较容易接受。 #基础参数N = 200 #种群内个体数目mut = 0.……

    网友NO.666180

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    网友NO.564089

    JS实现的杨辉三角【帕斯卡三角形】算法示例

    本文实例讲述了JS实现的杨辉三角【帕斯卡三角形】算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 杨辉三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列,在中国南宋数学家杨辉1261年所著的《详解九章算法》一书中出现。 在欧洲,帕斯卡(1623-1662)在1654年发现这一规律,所以这个表又叫做帕斯卡三角形。 帕斯卡的发现比杨辉要迟393年,比贾宪迟600年。 题目: 给定非负整数numRows,生成Pascal三角形的第一个numRows。在Pascal的三角形中,每个数字是它上面两个数字的总和。 输入: 5 输出: [ [1], [1,1], [1,2,1], [1,3,3,1], [1,4,6,4,1] ] JS代码如下: scriptvar generate = function(numRows) { if (numRows) { var result = [[1]]; for(var i = 1;i numRows;i++) { result[i] = []; for(var j = 0; j i + 1;j++) { result[i][j] = (result[i - 1][j] || 0) + (result[i - 1][j - 1] || 0); } } return result; }else { return []; }};console.log(generate(1000));/script 使用 在线HTML/CSS/JavaScript代码运行工具 :http://tools.jb51.net/code/HtmlJsRun测试上述代码,可得如下运行结果: 由于数据比较多,这里仅展示一部分运算结果,感兴趣的朋友可以自己动手测试一下,看看运行效果。 更多关于JavaScript相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《JavaScript数学运算用法总结》、《JavaScript数据结构与算法技巧总结》、《JavaScript数组操作技巧总结》、《……

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