這本典型的數據結構課程,介紹了基本的數據結構和算法的集合,可以使用任何不同的編程語言進行教學。近年來,越來越多的學院開始采用Python語言向學生介紹編程和問題解決。與c++和Java等其他語言相比,Python提供了一些優勢,其中最重要的是Python有一個簡單的語法,更容易學習。本書通過為數據結構課程提供以Python為中心的文本,擴展了Python的使用。該語言干凈的語法和強大的特性貫穿始終,但這些特性的底層機制也得到了充分的探索,不僅揭示了“魔力”,而且研究了它們的總體效率。正文由14章和4個附錄組成。前四章介紹了與抽象數據類型、數據結構和算法相關的基本概念。后面的章節將在這些早期概念的基礎上介紹更高級的主題,并向學生介紹更多的抽象數據類型和更高級的數據結構。這本書包含了幾個主題的線索,在整個文本中,主題是重新訪問在不同的章節作為適當的。
算法設計藝術是對所有算法設計書籍的補充感知,是所有層次學習者以及處理算法問題的專業人員的路線圖。此外,這本書提供了一個全面的介紹算法,涵蓋了相當深的,但使他們的設計和分析,以所有層次的讀者。所有的算法都是用“偽代碼”來描述和設計的,任何不懂編程的人都可以讀懂。
本書包括一系列綜合問題及其針對每種算法的解決方案,以展示其執行評估和復雜性,目標是:
這本書的目的是全面概述在算法的數學分析中使用的主要技術。涵蓋的材料從經典的數學主題,包括離散數學,基本的真實分析,和組合學,以及從經典的計算機科學主題,包括算法和數據結構。重點是“平均情況”或“概率”分析,但也涵蓋了“最壞情況”或“復雜性”分析所需的基本數學工具。我們假設讀者對計算機科學和實際分析的基本概念有一定的熟悉。簡而言之,讀者應該既能寫程序,又能證明定理。否則,這本書是自成一體的。
這本書是用來作為算法分析高級課程的教科書。它也可以用于計算機科學家的離散數學課程,因為它涵蓋了離散數學的基本技術,以及組合學和重要的離散結構的基本性質,在計算機科學學生熟悉的背景下。傳統的做法是在這類課程中有更廣泛的覆蓋面,但許多教師可能會發現,這里的方法是一種有用的方式,可以讓學生參與到大量的材料中。這本書也可以用來向數學和應用數學的學生介紹與算法和數據結構相關的計算機科學原理。
盡管有大量關于算法數學分析的文獻,但該領域的學生和研究人員尚未直接獲得廣泛使用的方法和模型的基本信息。本書旨在解決這種情況,匯集了大量的材料,旨在為讀者提供該領域的挑戰的欣賞和學習正在開發的先進工具以應對這些挑戰所需的背景知識。補充的論文從文獻,這本書可以作為基礎的介紹性研究生課程的算法分析,或作為一個參考或基礎的研究人員在數學或計算機科學誰想要獲得這個領域的文獻自學。
第 1 章:算法 分析考慮算法分析的一般動機以及研究算法性能特征的各種方法之間的關系。
第 2 章:遞歸關系 專注于各種類型的 遞歸關系的基本數學屬性,這些遞歸關系在通過從程序的遞歸表示到描述其屬性的函數的遞歸表示的直接映射來分析算法時經常出現。
第 3 章:生成函數 在算法的平均情況分析中介紹了一個核心概念:生成函數 ——作為我們研究對象的算法與發現其屬性所必需的分析方法之間的必要且自然的聯系。
第 4 章:漸近逼近 研究了推導問題的近似解或逼近精確解的方法,這使我們能夠 在分析算法時對感興趣的數量進行 簡潔而精確的估計。
第 5 章:分析組合 學介紹了一種研究組合結構的現代方法,其中生成函數是研究的中心對象。這種方法是通過本書其余部分研究特定結構的基礎。
第 6 章:樹 研究了許多不同類型的 樹的屬性,以及在許多實際算法中隱含和顯式出現的基本結構。我們的目標是提供對樹組合分析的廣泛文獻結果的訪問,同時為大量算法應用提供基礎。
第 7 章:排列 調查了排列的組合屬性(數字1到N的排序),并展示了它們如何以自然的方式與基本的和廣泛使用的排序算法相關聯。
第 8 章:字符串和嘗試 研究 字符串、字符序列或從固定字母表中提取的字母的基本組合屬性,并介紹處理字符串的算法,從計算理論核心的基本方法到實用的文本處理方法重要應用程序的主機。
第 9 章:單詞和映射 涵蓋單詞的全局屬性( 來自M 字母字母表的 N 字母字符串),這些屬性在經典組合學(因為它們模擬獨立伯努利試驗的序列)和經典應用算法(因為它們散列算法的模型輸入序列)。本章還涵蓋了隨機映射 ( N個字母表中的N個字母單詞),并討論了與樹和排列的關系。
本書使用Python向人們介紹編程和算法思維。它非常關注經典算法,但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。
本書以高度可讀的方式處理了編程和計算機科學中一些最重要和最具挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐,演示了如何在實際的Python程序中反映理論。
介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構,并向用戶展示了如何實現和評估其他算法。
如果你是一個Python愛好者,并希望學習關于算法設計和分析的Python方法所需的一切,這本書正是你所需要的。
在過去的二十年里,機器學習已經成為信息技術的支柱之一,并因此成為我們生活中相當核心(盡管通常是隱藏的)的一部分。隨著可用數據量的不斷增加,我們有充分的理由相信,智能數據分析將變得更加普遍,成為技術進步的必要因素。本章的目的是為讀者提供一個廣泛的應用的概述,這些應用的核心是一個機器學習問題,并給這一大堆問題帶來一定程度的秩序。在那之后,我們將討論一些來自統計和概率論的基本工具,因為它們構成了許多機器學習問題必須被表述成易于解決的語言。最后,我們將概述一套相當基本但有效的算法來解決一個重要的問題,即分類。更復雜的工具,更普遍的問題的討論和詳細的分析將在本書后面的部分。
高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科,是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法,包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程,或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。
為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發,我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是,數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說,不是簡單地將數據看作字節和地址的集合,而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例,ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調,對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略,并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現,我們還引入了重要的面向對象設計模式,將這些實現組織成可重用的組件。
我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能,并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。
//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279
Python算法,第二版解釋了Python算法分析和設計的方法。作者Magnus Lie Hetland,開始Python的作者,這本書尖銳地關注經典算法,但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。
這本書以高度可讀的方式處理編程和計算機科學的一些最重要和具有挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐,展示了理論是如何在真實的Python程序中反映出來的。介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構,并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構。
//www.apress.com/gp/book/9781484200568
這本教科書是關于計算機科學的。它也是關于Python的。然而,還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什么不同。要想成功,唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐,以便在繼續學習課程中較復雜的部分之前有一個徹底的了解。此外,初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材,通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級,但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能,但已經準備好進一步探索這一學科并繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構,并解決出現的經典問題。你在這里學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。
Python中的數據科學和分析是為學術和商業環境中的數據科學和數據分析從業者設計的。其目的是通過使用Python開發的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向讀者介紹數據科學中使用的主要概念。鑒于Python最近在數據科學社區的流行,它的使用特別有趣。有經驗的程序員和新手都可以使用這本書。
本書的組織方式是各個章節相互獨立,這樣讀者就可以放心地使用其中的內容作為參考。這本書從過程和獲得的結果的角度討論了什么是數據科學和分析。還介紹了Python的重要特性,包括Python入門。機器學習、模式識別和人工智能的基本元素在書的其余部分使用的算法和實現的基礎上也出現在書的第一部分。
本書的第二部分介紹了使用Python、聚類技術和分類算法的回歸分析。層次聚類、決策樹和集成技術,以及降維技術和推薦系統也被探討。書的最后一部分討論了支持向量機算法和內核技巧。
Python算法,第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫,主要關注經典算法,但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。
這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐,演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構,并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構
這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序,可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試,這本書提出了一些重要的算法,由例子支持,給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹,演示什么可以和不可以被有效地計算,以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題,與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習,以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件,以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。