算法图解
- 书名：算法图解
- 作者： Aditya·Bhargava
- 格式：AZW3,EPUB,MOBI
- 时间：2024-06-02
- 评分：8
- ISBN：9787115447630
内容简介：
本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法。
作者简介：
Aditya Bhargava
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文章链接：https://www.dushupai.com/book-content-1469.html(转载时请注明本文出处及文章链接)
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最新评论：
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Rosecanoe2018-06-16超级棒，一直觉得很枯燥的数学竟然如此迷人？忽然重燃对数学的兴趣。
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Lillian2018-09-063.5吧。科普读物。实在太浅了。代码是python写的。学会了特殊的画图技巧。
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meantobe2019-07-09写的很好，但是太基础了。
最新书摘：
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丽拉先生2019-04-19Facebook实际使用的是什么呢？很可能是十多个数据库，它们基于众多不同的数据结构：散列表、B树等。数组和链表是这些更复杂的数据结构的基石。
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2018-04-18NP完全问题的简单定义是， 以难解著称的问题， 如旅行商问题和集合覆盖问题。 很多非常聪明的人都认为， 根本不可能编写出可快速解决这些问题的算法但如果要找出经由指定几个点的的最短路径， 就是旅行商问题——NP完全问题。 简言之， 没办法判断问题是不是NP完全问题， 但还是有一些蛛丝马迹可循的。元素较少时算法的运行速度非常快， 但随着元素数量的增加， 速度会变得非常慢。涉及“所有组合”的问题通常是NP完全问题。不能将问题分成小问题， 必须考虑各种可能的情况。 这可能是NP完全问题。如果问题涉及序列（ 如旅行商问题中的城市序列） 且难以解决， 它可能就是NP完全问题。如果问题涉及集合（ 如广播台集合） 且难以解决， 它可能就是NP完全问题。如果问题可转换为集合覆盖问题或旅行商问题， 那它肯定是NP完全问题。贪婪算法寻找局部最优解， 企图以这种方式获得全局最优解。对于NP完全问题， 还没有找到快速解决方案。面临NP完全问题时， 最佳的做法是使用近似算法。贪婪算法易于实现、 运行速度快， 是不错的近似算法。
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2018-04-17广度优先搜索指出是否有从A到B的路径。如果有， 广度优先搜索将找出最短路径。面临类似于寻找最短路径的问题时， 可尝试使用图来创建模型， 再使用广度优先搜索来解决问题。有向图中的边为箭头， 箭头的方向指定了关系的方向， 例如，rama→adit表示rama欠adit钱。无向图中的边不带箭头， 其中的关系是双向的， 例如， ross - rachel表示“ross与rachel约会， 而rachel也与ross约会”。队列是先进先出（ FIFO） 的。栈是后进先出（ LIFO） 的。你需要按加入顺序检查搜索列表中的人， 否则找到的就不是最短路径， 因此搜索列表必须是队列。对于检查过的人， 务必不要再去检查， 否则可能导致无限循环。
常见问题：
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《算法图解》中的狄克斯特拉算法适用场景是什么？
《算法图解》中的狄克斯特拉算法适用于带权重的有向图，用于查找单源最短路径。它广泛应用于地图导航、网络路由等场景，能处理正权重边的情况。书中通过例子说明如何标记已访问节点和更新距离，帮助读者理解其在复杂网络中的实际应用价值。 -
《算法图解》如何讲解排序算法？
《算法图解》通过冒泡排序、快速排序等实例讲解排序算法。快速排序作为高效算法被重点介绍，其分治策略和原地排序特性使它在实际应用中表现优异。书中对比不同排序算法的优缺点，帮助读者根据数据规模选择合适方法，是理解排序原理的入门经典。 -
《算法图解》中的哈希表有什么特点？
《算法图解》中的哈希表通过哈希函数将键映射到数组索引，实现快速查找。书中强调哈希冲突的处理方法（如链地址法），并说明其平均时间复杂度为O(1)。哈希表广泛用于数据库、缓存等场景，是高效数据存储和检索的关键技术之一。
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