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
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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
- M6 V" `9 C, G8 i  }3 E8 X/ C3 A
编号：166-Java吧资源免费-X0023【Java吧 java8.com】

7 T- K/ q9 G: @9 |
0 B/ x* Z: D7 y; ?% P
目录：

部分　基础与核心算法
第1章　算法概述2
# E3 |$ H6 `+ {; Z( V1.1　什么是算法2
1.2　描述算法逻辑4
1.2.1　理解伪代码4
1.2.2　使用代码片段6
0 R5 j& S. Y1 c3 r' w+ r* g& o( z0 D1.2.3　制定执行计划6
1.3　Python包简介7
) {% Y# k+ c* E+ U6 P1.3.1　Python包8
1.3.2　通过Jupyter Notebook执行Python9
1.4　算法设计技术10
2 Y3 z; `# C" Q- a2 A% h  X1.4.1　数据维度11
" c$ I- y1 S) M. {* {; X1.4.2　计算维度12
4 I8 l8 Q- h/ l$ Z. F1.5　性能分析13
1.5.1　空间复杂度分析13
( i' C+ y& g$ K. h  _3 e" d1.5.2　时间复杂度分析14
1.5.3　性能评估14
1.5.4　选择算法15
1.5.5　大O记号15
, |$ @; a2 l( y4 W/ R2 O1.6　验证算法19
3 X' V( C+ ?8 Z( @; P2 A5 O1.6.1　精确算法、近似算法和随机算法19
1.6.2　可解释性20
1.7　小结20
第2章　算法中的数据结构21
# P' s) h1 ?- A5 i3 k# {" T; N2.1　Python中的数据结构21
2.1.1　列表22
& w- ?! `! V: O- R- x9 z. j2.1.2　元组26
. D% Z% P* ^' b9 v3 Y2.1.3　字典27
' z: q  x9 `0 w3 i2.1.4　集合28
2.1.5　数据帧30
: {6 F6 F) D  H3 m  L5 }" x2.1.6　矩阵32
# s. R4 P( S0 E+ [0 R2 O( |$ n0 h3 q8 w2.2　抽象数据类型33
4 _9 h. [' G+ o; E, a1 @+ P. `, M9 K2.2.1　向量33
) u, ], ]8 h  n8 J3 H, }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
2.2.5　树38
2.3　小结40
5 E8 y: }" D9 Z/ ?4 D第3章　排序算法和查找算法41
3.1　排序算法简介41
3.1.1　在Python中交换变量42
3.1.2　冒泡排序42
5 K- Q+ k; h5 u& T3.1.3　插入排序44
6 i5 L7 d  T% N/ O3 Q  |3.1.4　归并排序46
3.1.5　希尔排序48
3.1.6　选择排序50
3.2　查找算法简介51
3 h/ n# V" v# s# C, \4 p3.2.1　线性查找52
1 `. K' k& r( g5 u3.2.2　二分查找52
  z% o+ R- o+ V/ D( `- @5 Z3.2.3　插值查找53
/ {- e6 O( v5 m( |, Y( z3.3　实际应用54
4 M  C: p# H4 f3.4　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
( t. x3 N) q0 _5 [9 T, w" i% e4.2　理解算法策略61
4.2.1　分治策略62
8 p4 j+ w- S& O$ q) F  I4.2.2　动态规划策略64
4.2.3　贪心算法64
4.3　实际应用—求解TSP65
; Z3 I0 d0 \6 I0 s4.3.1　使用蛮力策略66
8 y5 q5 }, O- D8 l9 ^/ ~* z8 ]4.3.2　使用贪心算法68
4.4　PageRank算法70
4.4.1　问题定义70
# k( o: ^! q/ x% t1 e4.4.2　实现PageRank算法70
- s4 y4 ?$ h0 o4 j' w4 J4.5　了解线性规划73
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
) h+ M8 j! [8 y5.1　图的表示77
5.1.1　图的类型79
5.1.2　特殊类型的边81
4 J( I' X- t9 J3 |# _2 O5.1.3　自我中心网络82
" I; r% B: B3 o2 o/ x" Z% ]5.1.4　社交网络分析82
% i( o8 ~7 G  M' ?7 a7 G5.2　网络分析理论简介83
5.2.1　理解短路径83
0 m, ?1 r# M' h5.2.2　创建邻域84
7 e9 Q$ z$ I. ?8 ~5.2.3　理解中心性度量85
+ X/ ]$ l" @2 K4 l5.2.4　用Python计算中心性指标87
5.3　理解图的遍历88
7 N/ K& P( t3 {' }5.3.1　广度优先搜索89
5.3.2　深度优先搜索92
0 w+ R6 B, \5 s$ k5.4　实例—欺诈分析93
2 |# n$ j8 n4 H3 y5.4.1　进行简单的欺诈分析96
5.4.2　瞭望塔欺诈分析法97
8 n3 F* e$ x% ^- Y5.5　小结99
) N1 n  [  |6 h# i, ^  g/ P第二部分　机器学习算法
第6章　无监督机器学习算法102
: T1 `0 e  P, w1 {' d6 n6.1　无监督学习简介102
3 r' ~/ T) @. d5 o" O( P( M; m5 q6.1.1　数据挖掘生命周期中的无监督学习103
1 `: B4 R  I2 |3 s6.1.2　无监督学习的当前研究趋势105
+ F- |; J$ d6 _! l6.1.3　实例106
6.2　理解聚类算法107
7 F) j: f0 u, a: I" K, C4 z0 L1 A6.2.1　量化相似性107
6.2.2　分层聚类113
" Q1 {# D9 D9 Q+ G; v" c- c4 e6.2.3　评估聚类效果115
6.2.4　聚类算法的应用115
5 _! V4 ^. q8 K  q# X6 @6.3　降维116
6 X2 l" T- G3 |. s4 p2 d6.3.1　主成分分析116
6.3.2　主成分分析的局限性118
0 Q( e1 ~; n' r( h) |# G0 {6.4　关联规则挖掘119
6.4.1　实例119
6.4.2　市场购物篮分析119
) A$ K, G7 l6 c! j0 h0 z, ^5 A7 N1 g* l6.4.3　关联规则120
4 I; ^" G" }6 z/ B# N  T7 K4 Q4 Q6.4.4　排序规则122
6.4.5　关联分析算法123
6.5　实例—聚类相似推文127
+ Y9 e/ b2 L2 d3 z! A6.5.1　主题建模128
6.5.2　聚类128
6.6　异常检测算法129
& ?9 q( x! d9 |6 r! G6.6.1　基于聚类的异常检测129
: B: b( v; c5 e+ E& _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
3 w& F  M7 v% \! j# [0 y; D6.7　小结130 java8.com
第7章　传统监督学习算法131
4 G' p  Y2 O3 R8 L3 s$ H8 R7.1　理解监督机器学习131
& C& o9 |! u; z1 i7.1.1　描述监督机器学习132
7.1.2　理解使能条件134
7.1.3　区分分类器和回归器134
0 v5 r3 v; X3 q4 p) C" V7.2　理解分类算法135
7.2.1　分类器挑战性问题135
7.2.2　评估分类器139
( [! }; w* ]9 H* ^9 k7.2.3　分类器的各个阶段142
7.2.4　决策树分类算法143
7.2.5　理解集成方法146
7.2.6　逻辑回归149
7.2.7　支持向量机算法151
4 U2 d! C' y: m4 r5 D7.2.8　理解朴素贝叶斯算法153
8 L% [7 k7 A& x5 J& a7.2.9　各种分类算法的胜者156
4 }4 `& N- U% @! h" Q2 J7 R- A7.3　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
7.3.3　回归树算法162
  ^. a# U1 U& a# d7.3.4　梯度提升回归算法163
7.3.5　各种回归算法的胜者163
) i, a* U' y5 b7.4　实例—预测天气164
7.5　小结166
第8章　神经网络算法167
: p! b$ t2 H' y& w8.1　理解人工神经网络168
8.2　人工神经网络的演化169
8.3　训练神经网络171
, p) Z7 f) o$ G6 m( e- W! d0 D8.3.1　解析神经网络结构171
: ^. @) \& n( p, \9 o4 P8.3.2　定义梯度下降172
8.3.3　激活函数173
8.4　工具和框架178
9 H/ q0 F9 S. R! G3 R3 p+ J8.4.1　Keras178
& V8 ]/ f( Z* e9 ?( f' Q' t8.4.2　理解TensorFlow181
4 V7 V- n9 T4 y8.4.3　理解神经网络的类型183
8.5　迁移学习185
  t8 {) Z5 y% t5 k8.6　实例—用深度学习实现欺诈检测186
" a' G) j" S* A8.7　小结189
8 G$ Z3 J6 b+ r+ `8 Z第9章　自然语言处理算法190
1 d/ N4 @8 C) O$ _9.1　自然语言处理简介190
$ d0 S4 Q8 O$ y9 z. ?$ w

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