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作者: 刁瑞 / 谢妍
出版年: 2016-7-1
页数: 184
定价: 59
装帧: 平装
ISBN: 9787121286711

内容简介 · · · · · ·

《算法笔记》介绍了若干常见算法，既包括排序、哈希等基础算法，也包括无约束优化、插值与拟合等数值计算方法。《算法笔记》在介绍算法的同时，结合了作者自己对数学背景、应用场景的理解，便于读者把握算法的核心思想。《算法笔记》尽可能地避开了以应试为导向的灌输式讲解，力求引起读者的兴趣并扩大其视野，例如在介绍哈希时，讲解了如何将哈希的算法思想运用于相似性搜索、负载均衡等多个实际问题中；又如在介绍高斯消去法时，讲解了相关的数学理论及编程实现上的具体技巧，并将其运用于对大规模稀疏线性方程组的求解，等等。

《算法笔记》面向有一定高等数学、编程语言基础及对算法有初步了解的读者，包括高等院校的学生、程序员、算法分析人员及设计人员等，旨在帮助读者进一步学习算法，理解与算法相关的理论基础和应用实例。

作者简介 · · · · · ·

刁瑞，毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，博士期间的研究方向为最优化方法。曾获2009年英特尔杯全国计算机多核程序设计大赛冠军，以及2011年KDD Cup第2名等。

谢妍，毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，博士期间的研究方向为并行有限元计算。曾在微软互联网工程院从事搜索研发相关工作。

目录 · · · · · ·

第1 章排序1
1.1 比较排序. 1
1.1.1 梳排序. 2
1.1.2 堆排序. 4
1.1.3 归并排序 5
1.1.4 快速排序 8
· · · · · · ()
第1 章排序1
1.1 比较排序. 1
1.1.1 梳排序. 2
1.1.2 堆排序. 4
1.1.3 归并排序 5
1.1.4 快速排序 8
1.1.5 内省排序 10
1.1.6 Timsort 11
1.2 非比较排序. 14
1.2.1 桶排序. 14
1.2.2 基数排序 15
1.3 总结 16
第2 章哈希17
2.1 基本概念与实现.. 17
2.1.1 哈希函数 17
2.1.2 哈希表. 19
2.2 哈希的应用. 20
2.2.1 相似性搜索.. 20
2.2.2 信息安全 23
2.2.3 比特币. 25
2.2.4 负载均衡 26
第3 章动态规划与近似算法29
3.1 基本概念. 29
3.1.1 动态规划 29
3.1.2 计算复杂性.. 30
3.2 字符串的编辑距离. 30
3.2.1 问题引入 31
3.2.2 动态规划算法.. 33
3.2.3 滚动数组优化.. 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 多个字符串的编辑距离. 41
3.3 子集和问题. 43
3.3.1 问题引入 43
3.3.2 子集和问题的动态规划算法 43
3.3.3 最优化问题.. 44
3.3.4 滚动数组的技巧. 45
第4 章高斯消去法59
4.1 问题引入. 59
4.2 矩阵编程基础 60
4.3 三角方程组. 62
4.3.1 三角矩阵 62
4.3.2 三角矩阵的存储. 63
4.3.3 三角方程组求解. 64
4.4 高斯消去法. 66
4.4.1 算法概述 66
4.4.2 高斯变换 68
4.4.3 LU 分解.. 69
4.4.4 Cholesky 分解.. 70
4.5 主元选择. 71
4.5.1 列选主元 71
4.5.2 全选主元 73
4.5.3 主元与计算量.. 74
4.6 稀疏矩阵的编程基础 75
4.6.1 稀疏向量 76
4.6.2 稀疏矩阵 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 章图论与线性规划86
5.1 线性规划基础 86
5.1.1 Fourier Motzkin 消去法. 89
5.1.2 基 91
5.1.3 单纯形方法.. 93
5.1.4 对偶.. 95
5.2 全单模矩阵. 98
5.2.1 关联矩阵 98
5.2.2 全单模矩阵.. 99
5.2.3 全单模矩阵与图论 100
5.2.4 全单模矩阵与线性规划. 103
5.3 图论中的经典问题. 104
5.3.1 单源最短路问题. 104
5.3.2 二分图的最大匹配与最小覆盖问题 106
5.3.3 最大流与最小割问题.. 108
5.4 延伸阅读. 109
5.4.1 逐步线性规划.. 109
5.4.2 半正定规划.. 111
第6 章无约束优化113
6.1 单峰函数的最值.. 114
6.1.1 三分法. 115
6.1.2 对分法. 115
6.1.3 黄金分割法.. 116
6.1.4 小结.. 117
6.2 无导数优化方法.. 118
6.2.1 模式搜索法.. 118
6.2.2 坐标下降法.. 119
6.2.3 代理模型法.. 120
6.3 导数优化方法 121
6.3.1 线搜索. 122
6.3.2 梯度下降法.. 123
6.3.3 共轭梯度法.. 124
6.3.4 牛顿法. 127
6.3.5 拟牛顿法 128
6.4 最小二乘. 132
6.4.1 线性最小二乘.. 133
6.4.2 非线性最小二乘. 133
第7 章迭代法136
7.1 线性方程组的迭代法 136
7.1.1 一阶定常格式迭代法.. 136
7.1.2 Krylov 子空间算法 142
7.1.3 无约束优化方法. 147
7.2 非线性方程组的迭代法 147
7.2.1 不动点迭代.. 148
7.2.2 Newton-Raphson 迭代. 149
7.2.3 无约束优化方法. 152
第8 章插值与拟合153
8.1 插值 153
8.1.1 常见的插值算法. 154
8.1.2 插值的应用.. 158
8.2 拟合 163
8.2.1 常见的拟合算法. 164
8.2.2 拟合的应用.. 166
参考文献169
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发布者：juner浅

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