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《算法技术手册》电子书封面

算法技术手册

  • 发布时间:2020年07月07日 09:57:21
  • 作者:乔治·T.·海涅曼
  • 大小:60.4 MB
  • 类别:算法电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:影印第2版
  • 评分:9.6

    算法技术手册 PDF 影印第2版

      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、算法技术方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小60.4 MB,乔治·T.·海涅曼编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4。

      内容介绍

      算法技术手册

      本书使用实际代码而非伪代码来描述算法,并以经验主导支撑数学分析,侧重于应用且规范严谨。本书提供了用多种程序设计语言实现的文档化的实际代码解决方案,还介绍了近40种核心算法,其中包括用于计算点集的Voronoi图的Fortune算法、归并排序、多线程快速排序、AVL平衡二叉树实现以及空间算法。

      目录

      • 前言
      • 第1章用算法的眼光去看问题
      • 1.1理解问题
      • 1.2简单解法
      • 1.3高明做法
      • 1.4总结
      • 1.5参考文献
      • 第2章算法的数学原理
      • 2.1问题样本的规模
      • 2.2函数的增长率
      • 2.3最好、最坏和平均情况下的性能分析
      • 2.4性能指标
      • 2.5基准测试
      • 2.6参考文献
      • 第3章算法基础
      • 3.1算法模板的格式
      • 3.2伪代码模板的格式
      • 3.3实验评估的格式
      • 3.4浮点计算
      • 3.5算法举例
      • 3.6常用方法
      • 3.7参考文献
      • 第4章排序算法
      • 4.1概述
      • 4.2移位排序
      • 4.3选择排序
      • 4.4堆排序
      • 4.5基于分区的排序算法
      • 4.6不基于比较的排序算法
      • 4.7桶排序
      • 4.8使用额外存储空间的排序算法
      • 4.9字符串基准测试结果
      • 4.10分析技术
      • 4.11参考文献
      • 第5章搜索算法
      • 5.1顺序搜索
      • 5.2二分搜索
      • 5.3散列搜索
      • 5.4布隆过滤器
      • 5.5 -叉搜索树
      • 5.6参考文献
      • 第6章图算法
      • 6.1图
      • 6.2深度优先搜索
      • 613广度优先搜索
      • 6.4单源顶点最短路径
      • 6.5针对稠密图的Dijkstra算法
      • 6.6比较单源顶点最短路径的各种方案
      • 6.7所有点对最短路径
      • 6.8最小生成树算法
      • 6.9关于图的最后一些想法
      • 6.10参考文献
      • 第7章AI寻路
      • 7.1博弈树
      • 7.2寻路算法的概念
      • 7.3 Minimax......
      • 7.4 NegMax
      • 7.5 AlphaBeta
      • 7.6搜索树
      • 7.7深度优先搜索
      • 7.8广度优先搜索
      • 7.9 A*搜索
      • 7.10比较搜索树算法
      • 7.11参考文献
      • 第8章网络流算法
      • 8.1网络流
      • 8.2最大流
      • 8.3二分图匹配
      • 8.4对于增广路径的深入思考
      • 8.5最小费用流
      • 8.6转运问题
      • 8.7运输问题
      • 8.8任务分配问题
      • 8.9线性规划
      • 8.10参考文献
      • 第9章计算几何
      • 9.1问题类型
      • 9.2凸包
      • 9.3凸包扫描
      • 9.4计算线段交点
      • 9.5线段扫描
      • 9.6 Voronoi图
      • 9.7参考文献
      • 第1 0章空间树结构
      • 10.1最近邻查询
      • 10.2范围查询
      • 10.3交集查询
      • 10.4空间树
      • 10.5最近邻查询
      • 10.6范围查询
      • 10.7四叉树
      • 10.8 R树
      • 10.9参考文献
      • 第1 1章新兴算法
      • 11.1特定情形下的衍生算法
      • 11.2近似算法
      • 11.3并行算法
      • 11.4概率算法
      • 11.5参考文献
      • 第1 2章尾声:算法原理
      • 12.1了解数据
      • 12.2将问题分解成更小的问题
      • 12.3选择正确的数据结构
      • 12.4空间换时间
      • 12.5构造一个搜索
      • 12.6将问题归约为另一个问题
      • 12.7编写算法难,测试算法更难
      • 12.8在可能的情况下接受近似解
      • 12.9增加并行化以提升性能
      • 附录A基准测试

      学习笔记

      Java语言实现快速幂取模算法详解

      快速幂取模算法的引入是从大数的小数取模的朴素算法的局限性所提出的,在朴素的方法中我们计算一个数比如5^1003%31是非常消耗我们的计算资源的,在整个计算过程中最麻烦的就是我们的5^1003这个过程 缺点1:在我们在之后计算指数的过程中,计算的数字不都拿得增大,非常的占用我们的计算资源(主要是时间,还有空间) 缺点2:我们计算的中间过程数字大的恐怖,我们现有的计算机是没有办法记录这么长的数据的,所以说我们必须要想一个更加高效的方法来解决这个问题 当我们计算A B %C的时候,最便捷的方法就是调用Math函数中的pow方法,但是有时A的B次方数字过大,即使是双精度的double也会溢出……

      Java基于递归和循环两种方式实现未知维度集合的笛卡尔积算法示例

      本文实例讲述了Java基于递归和循环两种方式实现未知维度集合的笛卡尔积。分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是笛卡尔积? 在数学中,两个集合X和Y的笛卡儿积(Cartesian product),又称直积,表示为X × Y,第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。 假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。 如何用程序算法实现笛卡尔积? 如果编程前已知集合的数量,通过程序的多次循环即可得出笛卡尔积。但是如果编程前不知道集合的数量,如何得到笛卡尔积哪?比如集合表示 List ListString list ;这个list在编程前list的数量是未知的。下……

      以上就是本次介绍的算法电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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