算法筆記刁瑞謝妍版pdf
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算法筆記這一版是刁瑞和謝妍所創(chuàng)作的算法入門(mén)級(jí)別的輔導(dǎo)書(shū)，在這里用戶(hù)可以在線閱讀這款算法筆記，在這里的知識(shí)點(diǎn)講解詳細(xì)，而且是零基礎(chǔ)也能夠讀懂的算法書(shū)籍，歡迎有需要的用戶(hù)來(lái)IT貓撲下載！
算法筆記怎么樣
刁瑞、謝妍版的，短小精悍，但是沒(méi)有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及算法思想基礎(chǔ)，讀起來(lái)真像是天書(shū)。前面的排序算法花了好大力氣，查來(lái)查去，還算搞懂了。從哈希開(kāi)始，就完全不懂了，思想介紹簡(jiǎn)潔，推理公式也是簡(jiǎn)單的總結(jié)，哎呀真是看不懂。打算還是先跟著深度之眼打卡基礎(chǔ)看看，后面有機(jī)會(huì)再借來(lái)看吧。
算法筆記刁瑞謝妍版pdf目錄
第1 章 排序1
1.1 比較排序. 1
1.1.1 梳排序. 2
1.1.2 堆排序. 4
1.1.3 歸并排序 5
1.1.4 快速排序 8
1.1.5 內(nèi)省排序 10
1.1.6 Timsort 11
1.2 非比較排序. 14
1.2.1 桶排序. 14
1.2.2 基數(shù)排序 15
1.3 總結(jié) 16
第2 章 哈希17
2.1 基本概念與實(shí)現(xiàn).. 17
2.1.1 哈希函數(shù) 17
2.1.2 哈希表. 19
2.2 哈希的應(yīng)用. 20
2.2.1 相似性搜索.. 20
2.2.2 信息安全 23
2.2.3 比特幣. 25
2.2.4 負(fù)載均衡 26
第3 章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃與近似算法29
3.1 基本概念. 29
3.1.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 29
3.1.2 計(jì)算復(fù)雜性.. 30
3.2 字符串的編輯距離. 30
3.2.1 問(wèn)題引入 31
3.2.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法.. 33
3.2.3 滾動(dòng)數(shù)組優(yōu)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 多個(gè)字符串的編輯距離. 41
3.3 子集和問(wèn)題. 43
3.3.1 問(wèn)題引入 43
3.3.2 子集和問(wèn)題的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 43
3.3.3 最優(yōu)化問(wèn)題.. 44
3.3.4 滾動(dòng)數(shù)組的技巧. 45
第4 章 高斯消去法59
4.1 問(wèn)題引入. 59
4.2 矩陣編程基礎(chǔ) 60
4.3 三角方程組. 62
4.3.1 三角矩陣 62
4.3.2 三角矩陣的存儲(chǔ). 63
4.3.3 三角方程組求解. 64
4.4 高斯消去法. 66
4.4.1 算法概述 66
4.4.2 高斯變換 68
4.4.3 LU 分解.. 69
4.4.4 Cholesky 分解.. 70
4.5 主元選擇. 71
4.5.1 列選主元 71
4.5.2 全選主元 73
4.5.3 主元與計(jì)算量.. 74
4.6 稀疏矩陣的編程基礎(chǔ) 75
4.6.1 稀疏向量 76
4.6.2 稀疏矩陣 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 圖論與線性規(guī)劃86
5.1 線性規(guī)劃基礎(chǔ) 86
5.1.1 Fourier Motzkin 消去法. 89
5.1.2 基 91
5.1.3 單純形方法.. 93
5.1.4 對(duì)偶.. 95
5.2 全單模矩陣. 98
5.2.1 關(guān)聯(lián)矩陣 98
5.2.2 全單模矩陣.. 99
5.2.3 全單模矩陣與圖論 100
5.2.4 全單模矩陣與線性規(guī)劃. 103
5.3 圖論中的經(jīng)典問(wèn)題. 104
5.3.1 單源最短路問(wèn)題. 104
5.3.2 二分圖的最大匹配與最小覆蓋問(wèn)題 106
5.3.3 最大流與最小割問(wèn)題.. 108
5.4 延伸閱讀. 109
5.4.1 逐步線性規(guī)劃.. 109
5.4.2 半正定規(guī)劃.. 111
第6 章 無(wú)約束優(yōu)化113
6.1 單峰函數(shù)的最值.. 114
6.1.1 三分法. 115
6.1.2 對(duì)分法. 115
6.1.3 黃金分割法.. 116
6.1.4 小結(jié).. 117
6.2 無(wú)導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法.. 118
6.2.1 模式搜索法.. 118
6.2.2 坐標(biāo)下降法.. 119
6.2.3 代理模型法.. 120
6.3 導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法 121
6.3.1 線搜索. 122
6.3.2 梯度下降法.. 123
6.3.3 共軛梯度法.. 124
6.3.4 牛頓法. 127
6.3.5 擬牛頓法 128
6.4 最小二乘. 132
6.4.1 線性最小二乘.. 133
6.4.2 非線性最小二乘. 133
第7 章 迭代法136
7.1 線性方程組的迭代法 136
7.1.1 一階定常格式迭代法.. 136
7.1.2 Krylov 子空間算法 142
7.1.3 無(wú)約束優(yōu)化方法. 147
7.2 非線性方程組的迭代法 147
7.2.1 不動(dòng)點(diǎn)迭代.. 148
7.2.2 Newton-Raphson 迭代. 149
7.2.3 無(wú)約束優(yōu)化方法. 152
第8 章 插值與擬合153
8.1 插值 153
8.1.1 常見(jiàn)的插值算法. 154
8.1.2 插值的應(yīng)用.. 158
8.2 擬合 163
8.2.1 常見(jiàn)的擬合算法. 164
8.2.2 擬合的應(yīng)用.. 166
參考文獻(xiàn)169
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