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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' V" {! `# M; U$ c4 v! x8 H6 a
+ F3 L2 P* b. ?+ s' A9 V
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 5 o1 f/ y" P/ ?/ b" q
* b- ?3 B; @: z+ ^6 [" H0 V编号：166-Java吧资源免费-X0023【Java吧 java8.com】5 m0 v7 m7 s( W8 E( R, o
. `2 A/ a# N; u# s, j+ S$ k: N' }' l9 l4 ^) D/ `& s
. |# w" d% D8 S2 s目录：5 Y0 ?' d9 E& e+ j) j' s" h
' r3 u; [- R8 f0 g
部分 基础与核心算法
, v) m1 a' t2 r0 ]) Z, l* W第1章 算法概述2
) H6 ~5 I' j9 A9 u1.1 什么是算法2# _2 `. P4 y: H; o% f
1.2 描述算法逻辑4
* \/ \& R6 C c: j1.2.1 理解伪代码4
6 {3 y! a0 {: }; x4 }1 k6 k- a1.2.2 使用代码片段63 G: K' D1 _% I& Q/ }
1.2.3 制定执行计划68 ^& W0 _, F: n) J# N& p
1.3 Python包简介7
; N4 M* B% a7 P& k' F. n- a; ?1 w1.3.1 Python包8
$ D. n- a5 Z, T1.3.2 通过Jupyter Notebook执行Python94 d% N0 B# _0 o6 v* B) s" X
1.4 算法设计技术10, }3 Z& `2 H2 [6 u/ K6 |+ F* I
1.4.1 数据维度11
5 v5 K/ M! _+ x1 h1.4.2 计算维度12: i% J1 h, y2 U
1.5 性能分析13
- q- \: L4 ^: W/ p1.5.1 空间复杂度分析13) y. B v: R% ?# n7 y- t* U
1.5.2 时间复杂度分析14
1 p8 b' |; D" y2 {% U1.5.3 性能评估14
- u) W H8 c( _$ n% H8 s2 N1.5.4 选择算法158 b. e: u1 [7 ?( n0 _) K! e1 g. b" C
1.5.5 大O记号15
* L+ l: B4 y4 P+ x1 d% R1.6 验证算法198 s0 f' b. P, N. l$ ?1 x5 L1 t
1.6.1 精确算法、近似算法和随机算法19* D5 b: O/ z9 x6 x/ o* t$ L
1.6.2 可解释性209 h V, _- f8 ]) j0 R
1.7 小结20/ i* Y: l3 [4 t9 K+ I- n* Y1 r
第2章 算法中的数据结构218 Z& B, d% i6 F. G5 z1 H% H- _
2.1 Python中的数据结构21
! y/ Q* g+ x {4 K) z! a: A2.1.1 列表22
1 Z, K1 u+ j; m$ i; c3 z/ j [% _+ Z2.1.2 元组26
, ^2 S1 D0 }8 m& I" v- a: A2.1.3 字典27* H7 c/ G0 a0 ^9 ^! x" A
2.1.4 集合28
' j7 ?+ q1 ?4 z+ W1 ]/ n- _1 |* g2.1.5 数据帧30
8 {$ O# ^. ] O& H. G2.1.6 矩阵32
/ A) |9 L" ?4 s+ |! m2.2 抽象数据类型33
2 I: [8 H2 _; B! P2.2.1 向量33( ~: c5 E9 A/ i4 h3 `
2.2.2 栈34
1 ~0 M) S/ \# E, y: j$ H2.2.3 队列36
" A. g( n8 j) j( Y2.2.4 栈和队列背后的基本思想37
0 R1 W7 s8 ^4 m6 ?2.2.5 树38/ C. M0 T& {1 w+ U
2.3 小结40
: A! e. ?( |$ w$ ^) f第3章 排序算法和查找算法41
7 g% l5 y' C" E. y% ^3.1 排序算法简介41, K$ b, Z0 d$ f3 i% b& N1 o
3.1.1 在Python中交换变量42
8 l9 U6 D: }$ n( ^' W- k3.1.2 冒泡排序424 K- y( }9 S7 Z% D v- b1 Z3 v9 ~! \
3.1.3 插入排序44& m* y8 [$ c6 {* C
3.1.4 归并排序46
+ ~' z5 u9 R" z: y3.1.5 希尔排序480 P; Y2 G3 E7 Y
3.1.6 选择排序50& O) G. O+ l A- M
3.2 查找算法简介516 b0 g0 P' V& r, O! M. G n+ _
3.2.1 线性查找52
Q$ c+ d- D4 @+ D6 H/ E& ^3.2.2 二分查找529 C5 p5 t! X- E7 ^0 L$ B: B* b0 |
3.2.3 插值查找53
0 Q. z& g$ [$ o+ R: N; u3.3 实际应用547 R+ P+ A' Z; Y- N
3.4 小结567 U: y- B4 u& w: Y& A( d" n
第4章 算法设计57
4 o! E% X# p5 t7 b- t4.1 算法设计基本概念57
- C2 n$ D( |# t2 ?, Z4.1.1 点—所设计算法是否能产生预期的结果586 r9 K# f7 S* }( J4 [4 S3 m1 h
4.1.2 第二点—所设计算法是否是获取结果的方法58' j7 C' y; k! M
4.1.3 第三点—所设计算法在更大的数据集上表现如何61$ K/ g( M; c6 G- J: u4 K: t0 I
4.2 理解算法策略61
g5 w$ \# o! @& m4.2.1 分治策略62
* R8 ~+ z% h4 y) s6 e. q: D4.2.2 动态规划策略64
$ k1 m- d' k1 @4.2.3 贪心算法64+ U) J# ^# J# r
4.3 实际应用—求解TSP65
1 n2 d2 m5 s+ E' L( g) v/ V. T4.3.1 使用蛮力策略66
9 A$ W7 j0 Q! _4 O" x3 K) g# h4.3.2 使用贪心算法68/ Y1 E; z& V3 U7 s3 X
4.4 PageRank算法70, D) e; B7 ?5 w; c3 D+ L
4.4.1 问题定义70, a: T5 {$ w. |0 p4 c1 W, y
4.4.2 实现PageRank算法70! L& J; Q( s e1 X
4.5 了解线性规划73
: z( Q5 G; C7 R" |- @' `9 l4.6 实例—用线性规划实现产量规划734 Q7 W6 J8 _. Q1 A" J; \! X, m4 X0 l
4.7 小结76, b! n: p% j- `5 M0 ]
第5章 图算法77
, d$ o$ s+ k0 |5.1 图的表示77
; d- d7 M: c9 i- v+ P9 I5 q$ |5.1.1 图的类型794 @" N9 I) I" l) L; J
5.1.2 特殊类型的边81$ i. P( M+ H* l7 b$ }& @
5.1.3 自我中心网络82
- Z/ T7 Q' r* s! h, Y( }5.1.4 社交网络分析82: b# o6 _0 T3 P0 h/ k
5.2 网络分析理论简介83
' F3 z5 d9 q5 K# r/ b+ {5.2.1 理解短路径831 D* g( A2 {3 h% f6 J5 h0 ^
5.2.2 创建邻域84
( i& p+ M9 K, w: ~1 c) }5.2.3 理解中心性度量85
% b! T' X0 k/ z5.2.4 用Python计算中心性指标87) U7 ^; |$ o' g; K* c7 l
5.3 理解图的遍历88) R5 q3 J# t5 g4 r3 x* ]
5.3.1 广度优先搜索891 T- @, f/ R% i" o; ^
5.3.2 深度优先搜索928 f) B. X: x" w+ V# g3 \4 J& Q+ J
5.4 实例—欺诈分析93
/ v1 L6 i; F0 H- S5.4.1 进行简单的欺诈分析96
' y8 P2 i3 ?5 p! Q$ d( E% f5.4.2 瞭望塔欺诈分析法97
' Z& E2 F! |0 C5 G5 R5.5 小结99& y% J% N, \, M
第二部分 机器学习算法
4 u9 x, L5 u9 M- L第6章 无监督机器学习算法102: o: i5 a; w" P! W6 G; a+ v- _6 f
6.1 无监督学习简介1021 D! \2 n5 `/ q Q$ g
6.1.1 数据挖掘生命周期中的无监督学习103
+ ^" i' P% l/ D% }' N9 s6.1.2 无监督学习的当前研究趋势105, h: ~1 ]7 y: N @, G/ F* H
6.1.3 实例106) G V, O y7 D* @3 Q9 y, v& `
6.2 理解聚类算法107+ F9 U T& b. D: _$ f
6.2.1 量化相似性107
6 e8 h5 |- `- j' B' z/ ~9 K X6.2.2 分层聚类113
# B) M% S8 t# [' ^8 K6.2.3 评估聚类效果115
: u7 n" \ x) X- R6.2.4 聚类算法的应用1150 M4 G! x2 ?* b. O
6.3 降维116
' ^( L! M0 v, G q! I3 z6.3.1 主成分分析116' S! V4 I/ R. Q8 A
6.3.2 主成分分析的局限性118
& Y3 l/ D( K. C ^% i. h6.4 关联规则挖掘119
! k) i* _) X# h6.4.1 实例119) B& A8 C+ r0 K& r8 X1 D# h
6.4.2 市场购物篮分析119
4 U9 u; N, g* S e1 n6.4.3 关联规则1207 t# B$ k% y+ u
6.4.4 排序规则122
% c$ b/ i- F: Z( b3 o" T7 C6 f6.4.5 关联分析算法1239 Z" v% l0 E& L6 I
6.5 实例—聚类相似推文127' A2 @$ p* Z4 U8 n r' O1 B
6.5.1 主题建模1289 T8 T/ j3 c% K+ A! C6 Z
6.5.2 聚类1287 y* M9 l7 U; ^' v& y: a
6.6 异常检测算法129
: M8 s5 F+ b4 B- I! ^6.6.1 基于聚类的异常检测129! `+ R. P$ |( a8 S
6.6.2 基于密度的异常检测129
8 Z7 H3 A, a9 L2 z$ Z/ p; o6.6.3 基于支持向量机的异常检测129! A" I% F4 @' v
6.7 小结130 java8.com4 j$ f# S/ V7 }! j
第7章 传统监督学习算法1315 q6 t, l7 x* ^$ b$ R9 O* c
7.1 理解监督机器学习131( C+ i" z6 `' b3 Y' Y- i
7.1.1 描述监督机器学习132
4 b }- E. @" |4 j2 p7.1.2 理解使能条件1344 N+ ~; m; h5 O
7.1.3 区分分类器和回归器1343 |1 z+ k, ?% u# A0 Q. D% s' ]* A
7.2 理解分类算法135
6 U, e: _' m! n6 f7.2.1 分类器挑战性问题1356 Y, ]& Q5 ~9 s* }" {
7.2.2 评估分类器1396 H& a1 n4 ~) M/ ?
7.2.3 分类器的各个阶段142
$ h z3 ^4 G2 v7.2.4 决策树分类算法143/ c$ {& D }- n
7.2.5 理解集成方法146
& Q+ o: ?- a, c4 f. C7.2.6 逻辑回归149
) s( ~' Z8 b/ L3 \! t: n0 O' i7.2.7 支持向量机算法151
: @1 b9 j2 h/ p# `/ a7.2.8 理解朴素贝叶斯算法153
1 P c7 m% P1 }5 p7.2.9 各种分类算法的胜者156
' q" J$ P1 I. `3 W" P+ a! S+ B5 h5 P2 _7.3 理解回归算法156$ q# J2 d" }8 W3 ?0 S4 y9 \% C
7.3.1 回归器挑战性问题156) e" c' A9 J$ K
7.3.2 线性回归158$ Z3 `# J9 y# R- b" ]% a
7.3.3 回归树算法162
# ?8 n9 l1 T! C+ P3 S' }7.3.4 梯度提升回归算法163
' i. c1 [& p& w7.3.5 各种回归算法的胜者163
" i5 v0 Q5 ?/ y8 o7.4 实例—预测天气164: m& w7 m+ t6 s' r# l4 H( U" b( f
7.5 小结166
; C( s/ P) v" o8 \第8章 神经网络算法167
) h. h1 w, F3 F- }4 \4 \, z8.1 理解人工神经网络1684 {, X$ l1 C/ ?' \0 u
8.2 人工神经网络的演化169. b# M$ t6 y$ s Z! Z9 q
8.3 训练神经网络171
, k: H4 _. B5 P, p8.3.1 解析神经网络结构171% F1 \* Z# e* W! B" {6 T
8.3.2 定义梯度下降1728 P, Y- t/ }- v4 e; W) v, p
8.3.3 激活函数173
3 x' ]% I& P# n& v) N1 J- j8.4 工具和框架178
: C: I+ {; q, {, v( Q9 D8.4.1 Keras178$ D; _$ f: z X* f
8.4.2 理解TensorFlow181& V: V7 q$ m# l" c+ d
8.4.3 理解神经网络的类型183
0 M& a! t% ^8 t" w$ V, _8.5 迁移学习185/ q6 b& e! d. s* Q$ F6 M
8.6 实例—用深度学习实现欺诈检测186
. K; \% f. b- ]5 y# H4 Z9 b8.7 小结1894 J' K0 q3 ~- V* H3 V* g
第9章 自然语言处理算法190
( N$ Q8 g) V9 t' b8 h) G( ?& N, w7 l9.1 自然语言处理简介190
1 Z( V' @0 H4 }& f" W8 B# n" g' v4 h* q
- `8 q3 ^7 @% R2 t% Y6 e. i
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2023-09-27
