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| 編輯推薦： |
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1.图解新科技系列之图解算法。本书是一本算法入门书，浅显易懂，介绍了算法的基础知识，数据的储存、分类、查找方法，以及机器学习中使用的算法等，从基础知识到应用都附有图片解析。
2.将当前算法教科书中的关键主题，通过使用场景案例进行精炼讲解，可以直击算法知识重点，让读者在案例和图示中快速掌握。 3.除了介绍基础的算法知识，本书还扩展到了机器学习和密码学中的算法使用知识，帮助大家开拓新科技视野，跟上时代脚步。 |
| 內容簡介： |
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许多人听到“算法”这个词，就觉得它很难懂，需要专业的编程知识才能明白。然而，算法只是一个计算的“步骤”，不需要计算机和编程语言基础。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk 本书介绍了算法的基础知识，数据的储存、分类、查找方法，以及机器学习中使用的算法等，由浅入深，图文配套，并结合使用场景和案例进行细致讲解，初学者读起来也毫无压力。 除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的算法入门书。 |
| 關於作者： |
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[日]增井敏克
增井技术士事务所代表，获得日本信息工学部门技术资格认证。 毕业于大阪府立大学研究生院。通过技术工程师（网络、信息安全)考试和其他多项信息处理技术人员考试。 通过商务数学检定考试1级，获得公益财团法人日本数学检定协会认定，以培训师身份展开活动。 开创“商务×数学×IT”模式，帮助客户正确、高效提升计算机技能，并致力于各种软件的开发。 著作有《图解数据科学》《完全图解网络与信息安全》《完全图解编程原理》《用Python编程和实践!算法入门》《IT用语图鉴》等。 |
| 目錄： |
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第1章 算法基础知识～算法的作用是什么？～
1-1 进行快速准确运算的步骤 编程、算法 1-2 让数据更容易处理 文本文件、二进制文件、非结构化数据、结构化数据、数据结构 1-3 什么是好的计算机程序 使用效率 1-4 比较各种算法的标准 计算复杂性、渐进、渐进符号 1-5 差异取决于实施的语言 编程语言、编译器、解释器、即时编译 1-6 一套便捷的算法集合 库 1-7 算法权利 专利权、软件专利、著作权、开放源代码 1-8 使用图片讲解算法 流程图 1-9 纸上计算的算法 笔算 1-10 寻找素数 素数、埃拉托斯特尼筛法 1-11 找出最大公约数 最大公约数、欧几里得算法 1-12 通过拼图学习算法 汉诺塔问题 1-13 使用随机值进行检查 随机数、伪随机数、随机种子、蒙特卡罗方法 第2章 如何存储数据？～它们各自的结构和特点～ 2-1 整数是如何表示的 十进制、二进制、十六进制 2-2 数据的单位 比特、字节 2-3 小数是如何表示的？ 小数、浮点数、实数类型 2-4 字符表示 字符、字符代码、ASCII、2字节字符、乱码字符 2-5 一个接一个地分配 变量、赋值、常量 2-6 要存储的数据大小 数据类型、整数类型、数据类型转换 2-7 在连续的区域内存储 数组、元素、引 2-8 以人们容易理解的方式表示 关联数组、字典、散列表、地图、碰撞 2-9 存储数据的位置 地址、指针 2-10 以表格形式存储数据 二维数组、多维数组 2-11 存储单词和句子 字符串、空字符 2-12 表达复杂的数据结构 结构体、枚举类型 2-13 排成一排的形式 链表 2-14 双向链接的形式 双向链表、循环链表 2-15 存储在一个分支结构中 树状结构、二叉树、完整二叉树 2-16 满足条件的树状结构 堆 2-17 适合搜算法的数据结构 二叉搜树、平衡树 2-18 平衡树的类型 B树、B 树、B*树 2-19 存储无序的数据 集合 2-20 从最后的存储中检 堆栈、LIFO、推入、弹出 2-21 便于按其保存的顺序进行检的格式 队列、FIFO、排队、脱队 2-22 虚拟内存分页算法 虚拟内存、分页算法、LFU、LRU 第3章 对数据进行分类～按照规则排列数字～ 3-1 升序或降序分拣 排序 3-2 维持相同值的顺序 稳定排序、内部排序、外部排序 3-3 通过选择最大或最小值进行排序 选择排序 3-4 将数据添加到一个对齐的数组中 插入排序 3-5 与紧随其后的元素进行比较 气泡排序 3-6 数组的双向排序 鸡尾酒排序 3-7 交换排序和插入排序相结合，速度更快 希尔排序 3-8 在创建堆的同时进行排序 堆排序 3-9 通过比较合并多个数据 合并排序 3-10 一般性的快速和常用排序 快速排序、分治法 3-11 当可能的值有限制时很有用的排序方法 桶排序、箱排序、基数排序 3-12 通过提供空隙进行排序 图书馆排序、跳跃列表 3-13 趣味排序方法 独裁者排序、猴子排序 3-14 我应该选择哪种方法？ 计算复杂性的比较 第4章 查找数据～如何快速找到所需的值？～ 4-1 从多个数据集中找到符合标准的那一个 搜 4-2 一个不漏地搜 全局搜、彻底搜 4-3 从头开始检查 线性搜 4-4 从排序后的数据中搜 二分搜 4-5 按距离远近顺序搜 广度优先搜 4-6 依次搜相邻的对象 深度优先搜、回溯 4-7 深入搜层次结构 递归、递归调用、分支定界 4-8 差异取决于树状结构的遍历顺序 前序遍历、后序遍历、中序遍历、波兰表示法、逆波兰表示法 4-9 也可以在相反的方向进行搜 双向搜 4-10 通过改变起点和终点进行搜 尺取法 4-11 通过关注边缘寻找最短路径 最短路径问题、贝尔曼-福特算法 4-12 通过关注节点找到最短路径 戴克斯特拉算法 4-13 使用经验法则进行搜 A*算法、欧几里得距离、曼哈顿距离 4-14 找到损害最小的那一个 极小化极大算法、Alpha-Beta算法 4-15 在句子中搜文本字符串 暴力搜、穷举搜、KMP算法 4-16 以一种巧妙的方式搜字符串 BM算法 4-17 搜符合特定模式 正则表达式 第5章 机器学习中使用的算法～支持人工智能的计算方法～ 5-1 从数据中进行分类和预测 机器学习、统计机器学习 5-2 基于正确数据的学习 有监督学习、过拟合 5-3 通过从数据中提取特征进行分类 无监督学习、聚类 5-4 奖励预期结果 强化学习、行为、代理、环境、状态、多代理 5-5 用于分类和回归的树状结构 决策树、不纯度、信息增益 5-6 多重决策树下的少数服从多数 随机森林、集成学习、装袋算法、提升算法 5-7 分离时最大限度地增加与边界的间距 支持向量机、超平面、硬间隔、软间隔 5-8 0到1范围内的概率预测 回归分析、最小二乘法、逻辑回归分析 5-9 模仿人脑信号交换的数学模型 神经网络、反向传播算法 5-10 深化层次结构 深度学习、CNN、RNN 5-11 能够生成不存在数据的人工智能 GAN、深度伪造 5-12 图像去噪和边界增强 图像过滤、平滑、边缘检测 5-13 处理和执行过程中的随机选择 随机选择算法、启发式算法 5-14 模仿生物进化 遗传算法 5-15 随着时间的推移改变随机性 爬山算法、模拟退火算法 5-16 对附近的物体有很强的学习能力 自组织映射 5-17 快速求导近似解 牛顿法、梯度下降法、随机梯度下降法 5-18 对大量的数据进行分类 k均值算法 5-19 数据的维度被缩小，并在新的指标中表达 主成分分析 第6章 其他算法～典型案例～ 6-1 将问题分割成更小的问题并记录结果 动态编程、记忆化 6-2 减少数据量 压缩、解压 6-3 压缩重复的内容 运行长度编码、哈夫曼编码 6-4 检测输入的错误 校验码、奇偶校验码 6-5 消除噪声和杂声 纠错码、汉明码 6-6 通过加密算法提高安全性 加密、解密、密文、明文 6-7 简单密码及其破译 恺撒密码、ROT13 6-8 低负载加密技术 共享密钥加密、私钥加密、密钥配送问题 6-9 安全的密钥共享 Diffie-Hellman密钥交换 6-10 利用大整数分解素因数的困难 公钥加密、RSA加密算法 6-11 用短密钥保证安全 椭圆曲线加密、密码危机 6-12 用于社交媒体的算法 脸书、推特、六度分隔 6-13 谷歌的算法 网页排名、RankBrain 6-14 在没有事先获得信息的情况下做出决定 A/B测试、Bandit算法 6-15 使访问所有城市的成本最小化 旅行推销员问题、调度问题 6-16 使所装货物的价值最大化 背包问题、0-1背包问题 6-17 无法解决的算法 图灵机、停机问题 6-18 如果解决了就能得到一百万美元？非常难以解决的问题 P类、NP类、P=NP、NP困难、NP完全 |
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