程序员必会的40种算法 PDF 电子书 X0023

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Java电子书：程序员必会的40种算法   PDF 电子书 Java吧 java8.com

伊姆兰·艾哈迈德(Imran Ahmad)出版社:机械工业出版社出版时间:2021年09月
. L8 b7 Q! n. |1 S+ }3 O
$ \& m7 N% ]9 E3 w! U+ }7 }编号：166-Java吧资源免费-X0023【Java吧 java8.com】



1 g3 k0 Z4 E- h目录：

) \( W; ]  z- n$ D* a4 T部分　基础与核心算法
第1章　算法概述2
1.1　什么是算法2
8 P% m8 K1 E+ F; A( c( t' q0 y3 k1.2　描述算法逻辑4
1.2.1　理解伪代码4
% P  `- K' R3 `) Y) g1.2.2　使用代码片段6
$ ]% h! e0 j) n5 w8 Y" {1.2.3　制定执行计划6
* [& ^# g/ Y- y( r( @$ l1.3　Python包简介7
1.3.1　Python包8
8 q- P# o$ h3 V: Z1.3.2　通过Jupyter Notebook执行Python9
& G0 L) g. I6 Y) M! b1.4　算法设计技术10
1.4.1　数据维度11
$ V7 W. Y! O8 E" c" S% r; P+ X1.4.2　计算维度12
1.5　性能分析13
% [; d3 k& A* o8 x' {( S1.5.1　空间复杂度分析13
. R4 o9 u) f6 y& D# Z7 r1.5.2　时间复杂度分析14
- j9 k. [) p/ e0 N# O  v# z( F1.5.3　性能评估14
1.5.4　选择算法15
1.5.5　大O记号15
5 x' A/ W0 D9 l4 x$ l/ M1.6　验证算法19
1.6.1　精确算法、近似算法和随机算法19
2 G3 V+ Z" ^1 y3 C) I; m. u) ^1.6.2　可解释性20
1 w1 `/ e7 ~% [$ N1.7　小结20
6 N$ ]* X* w3 V第2章　算法中的数据结构21
& ]( s9 b4 U8 y; J4 K" H2.1　Python中的数据结构21
2.1.1　列表22
. `/ Z8 b+ z! F! I1 B% M1 G% v5 i2.1.2　元组26
2.1.3　字典27
+ n+ _( |) t; h2.1.4　集合28
2.1.5　数据帧30
8 T; T, e' z9 X) n3 s2.1.6　矩阵32
# p1 Z7 a4 T1 e9 d) |2.2　抽象数据类型33
# _% w' J$ S7 d" G. i0 c' A! j' z5 N2.2.1　向量33
2.2.2　栈34
2.2.3　队列36
2.2.4　栈和队列背后的基本思想37
; Z* P- x" [- L* p' W2.2.5　树38
2.3　小结40
第3章　排序算法和查找算法41
3.1　排序算法简介41
! X- x+ E# L" t' o7 y+ G& `3.1.1　在Python中交换变量42
& D' B% v1 K, `) A8 e; ^+ H3.1.2　冒泡排序42
3.1.3　插入排序44
3.1.4　归并排序46
5 x  T5 z' M& G3.1.5　希尔排序48
/ q& S1 _8 O+ [3.1.6　选择排序50
3.2　查找算法简介51
* U7 |. F6 w1 G/ w) I3.2.1　线性查找52
3.2.2　二分查找52
* S! w3 }! c6 I8 h3.2.3　插值查找53
: `' L! |/ b9 P, B- U; q" ?) u3.3　实际应用54
3.4　小结56
第4章　算法设计57
4.1　算法设计基本概念57
4.1.1　点—所设计算法是否能产生预期的结果58
4.1.2　第二点—所设计算法是否是获取结果的方法58
4.1.3　第三点—所设计算法在更大的数据集上表现如何61
. f% f" u/ S& {1 R! C8 U, b$ e% Q; v4.2　理解算法策略61
4.2.1　分治策略62
7 }! d1 K& \) N! m; A4.2.2　动态规划策略64
4.2.3　贪心算法64
0 W' m8 x- G7 P; R& p& \4.3　实际应用—求解TSP65
! _, z5 p4 L0 D2 W# A$ U4.3.1　使用蛮力策略66
, T0 ?; W" A3 [4.3.2　使用贪心算法68
4.4　PageRank算法70
0 W- ?' ^* A, [8 T4.4.1　问题定义70
" F7 f1 W" L$ B6 I4.4.2　实现PageRank算法70
4.5　了解线性规划73
0 N$ H: m6 O5 [* P8 y1 ]4.6　实例—用线性规划实现产量规划73
4.7　小结76
第5章　图算法77
5.1　图的表示77
$ r1 k8 ?, c0 S5.1.1　图的类型79
5.1.2　特殊类型的边81
% X% m. \  R; @* }/ k. c8 @; L5.1.3　自我中心网络82
5.1.4　社交网络分析82
  {# }: F8 ^3 B3 w5.2　网络分析理论简介83
& o( N0 R4 m5 `2 X3 `3 K5.2.1　理解短路径83
5.2.2　创建邻域84
5.2.3　理解中心性度量85
* m  j2 ^& \+ k) E3 d* F5 Y5 O5.2.4　用Python计算中心性指标87
; x/ G# q5 ]' \5.3　理解图的遍历88
4 R% D% M; @# |6 F% Z0 j' b! e5.3.1　广度优先搜索89
0 {* C. E7 L* I* K5.3.2　深度优先搜索92
5.4　实例—欺诈分析93
; _/ Z- k- i% C$ j- d/ [5.4.1　进行简单的欺诈分析96
& x2 l# b6 [0 @" ^3 C+ H5.4.2　瞭望塔欺诈分析法97
5.5　小结99
第二部分　机器学习算法
第6章　无监督机器学习算法102
6.1　无监督学习简介102
6.1.1　数据挖掘生命周期中的无监督学习103
2 E! V  x% ~" k: k5 {8 W6.1.2　无监督学习的当前研究趋势105
6.1.3　实例106
' ^5 u- W0 e7 o3 [+ h4 T  d6.2　理解聚类算法107
6.2.1　量化相似性107
6.2.2　分层聚类113
6.2.3　评估聚类效果115
6.2.4　聚类算法的应用115
3 l3 e6 C9 e! `6.3　降维116
; x6 ]2 }4 l! S. ~5 H6.3.1　主成分分析116
4 g$ r2 B. U+ e+ R' V. `6.3.2　主成分分析的局限性118
6.4　关联规则挖掘119
& Z# |; r: Y. ~6.4.1　实例119
6.4.2　市场购物篮分析119
6 y, L3 j6 P& I6.4.3　关联规则120
9 v( x. u. a" l3 @7 N$ A4 f6 }6.4.4　排序规则122
6.4.5　关联分析算法123
" U) h4 z4 _& m/ d, t% K3 M6.5　实例—聚类相似推文127
4 L  `+ {% D* H6.5.1　主题建模128
6.5.2　聚类128
6.6　异常检测算法129
6.6.1　基于聚类的异常检测129
6.6.2　基于密度的异常检测129
6.6.3　基于支持向量机的异常检测129
6.7　小结130 java8.com
第7章　传统监督学习算法131
& n  p1 n1 ]# T% {6 m) P7.1　理解监督机器学习131
7.1.1　描述监督机器学习132
6 t2 K: ?- v) g( y7.1.2　理解使能条件134
7.1.3　区分分类器和回归器134
7.2　理解分类算法135
& U; U) |# Z! X: g- v+ @7.2.1　分类器挑战性问题135
5 u$ Z% O2 q7 R  @8 m# R6 g7.2.2　评估分类器139
7.2.3　分类器的各个阶段142
( R$ X$ B& I+ P+ {7.2.4　决策树分类算法143
$ v) E0 W/ v# _; n! {/ ^- }. X7.2.5　理解集成方法146
+ A9 d0 j; t; Y: S7.2.6　逻辑回归149
7.2.7　支持向量机算法151
7.2.8　理解朴素贝叶斯算法153
5 s' s! m, U1 M0 {' r7.2.9　各种分类算法的胜者156
7.3　理解回归算法156
7.3.1　回归器挑战性问题156
7.3.2　线性回归158
% X" y8 e" {  {7 A: ]% K7.3.3　回归树算法162
. y' m) X( e& G" f( @1 d7.3.4　梯度提升回归算法163
- [! C& x2 s" V& W7 |, b( A7.3.5　各种回归算法的胜者163
. y% X' j5 f* q5 r% F7.4　实例—预测天气164
7.5　小结166
第8章　神经网络算法167
8.1　理解人工神经网络168
9 P& d4 A& B4 g( q3 @2 m8.2　人工神经网络的演化169
8.3　训练神经网络171
8.3.1　解析神经网络结构171
8 |  U; y& C" O2 P" q8.3.2　定义梯度下降172
  V4 N# C6 ^2 `  Z; z8.3.3　激活函数173
8.4　工具和框架178
8.4.1　Keras178
8.4.2　理解TensorFlow181
8 ]- a0 f0 c- G8 j4 l! O- H% f8.4.3　理解神经网络的类型183
8.5　迁移学习185
8 h0 u, x1 g, v5 a$ ?8 i8 W8.6　实例—用深度学习实现欺诈检测186
8.7　小结189
第9章　自然语言处理算法190
9.1　自然语言处理简介190

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