算法圖解（第2版） Grokking Algorithms, Second Edition

阿迪蒂亚·Y. 巴尔加瓦（Aditya Y. Bhargava）

Rula高级软件工程师，拥有芝加哥大学计算机科学硕士学位，还在adit.io撰写技术博客。

版權聲明

贊譽

獻詞

序

前言

致謝

關於本書

第 1章 算法簡介 1

1.1 引言 1

1.1.1 性能方面 1

1.1.2 問題解決技巧 2

1.2 二分查找 2

1.2.1 更佳的查找方式 4

1.2.2 運行時間 8

1.3 大O表示法 8

1.3.1 算法的運行時間以不同的速度增加 9

1.3.2 理解不同的大O運行時間 10

1.3.3 大O表示法指出了最糟情況下的運行時間 12

1.3.4 一些常見的大O運行時間 12

1.3.5 旅行商 14

1.4 小結 15

第 2章 選擇排序 16

2.1 內存的工作原理 16

2.2 數組和鏈表 18

2.2.1 鏈表 19

2.2.2 數組 20

2.2.3 術語 21

2.2.4 在中間插入 22

2.2.5 刪除 23

2.2.6 數組和鏈表哪個用得更多 24

2.3 選擇排序 27

2.4 小結 30

第3章 遞歸 31

3.1 遞歸 31

3.2 基線條件和遞歸條件 34

3.3 棧 35

3.3.1 調用棧 36

3.3.2 遞歸調用棧 38

3.4 小結 42

第4章 快速排序 43

4.1 分而治之 43

4.2 快速排序 50

4.3 再談大O表示法 55

4.3.1 比較合並排序和快速排序 56

4.3.2 平均情況和最糟情況 57

4.4 小結 60

第5章 散列表 61

5.1 散列函數 63

5.2 應用案例 67

5.2.1 將散列表用於查找 67

5.2.2 防止重復 68

5.2.3 將散列表用作緩存 70

5.2.4 小結 72

5.3 沖突 73

5.4 性能 75

5.4.1 填裝因子 77

5.4.2 良好的散列函數 78

5.5 小結 80

第6章 廣度優先搜索 81

6.1 圖簡介 82

6.2 圖是什麽 84

6.3 廣度優先搜索 85

6.3.1 查找最短路徑 87

6.3.2 隊列 88

6.4 實現圖 89

6.5 實現算法 91

6.6 小結 98

第7章 樹 99

7.1 樹簡介 99

7.2 太空漫游：深度優先搜索 103

7.3 二叉樹 107

7.4 霍夫曼編碼 108

7.5 小結 113

第8章 平衡樹 114

8.1 平衡措施 115

8.2 樹越矮，速度越快 118

8.3 AVL樹——一種平衡樹 121

8.3.1 旋轉 121

8.3.2 AVL樹如何把握旋轉時機 123

8.4 伸展樹 128

8.5 B 樹 130

8.6 小結 133

第9章 迪傑斯特拉算法 134

9.1 使用迪傑斯特拉算法 135

9.2 術語 138

9.3 換鋼琴 140

9.4 負權邊 146

9.5 實現 148

9.6 小結 157

第 10章 貪婪算法 158

10.1 教室調度問題 158

10.2 背包問題 160

10.3 集合覆蓋問題 162

10.4 小結 168

第 11章 動態規劃 169

11.1 再談背包問題 169

11.1.1 簡單算法 170

11.1.2 動態規劃 171

11.2 背包問題FAQ 178

11.2.1 再增加一件商品將如何呢 178

11.2.2 行的排列順序發生變化時結果將如何 181

11.2.3 可以逐列而不是逐行填充網格嗎 181

11.2.4 增加一件更小的商品將如何呢 181

11.2.5 可以拿商品的一部分嗎 182

11.2.6 旅游行程最優化 182

11.2.7 處理相互依賴的情況 183

11.2.8 計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎 184

11.2.9 最優解可能導致背包沒裝滿嗎 184

11.3 最長公共子串 185

11.3.1 繪制網格 186

11.3.2 填充網格 186

11.3.3 揭曉答案 187

11.3.4 最長公共子序列 189

11.3.5 最長公共子序列之解決方案 190

11.4 小結 191

第 12章 K最近鄰算法 192

12.1 橙子還是柚子 192

12.2 創建推薦系統 194

12.2.1 特徵提取 195

12.2.2 回歸 199

12.2.3 挑選合適的特徵 201

12.3 機器學習簡介 202

12.3.1 OCR 202

12.3.2 創建垃圾郵件過濾器 203

12.3.3 預測股票市場 204

12.4 機器學習模型訓練概述 204

12.5 小結 206

第 13章 接下來如何做 207

13.1 線性回歸 207

13.2 反向索引 209

13.3 傅里葉變換 209

13.4 並行算法 210

13.5 映射/歸並 211

13.6 布隆過濾器和HyperLogLog 211

13.6.1 布隆過濾器 212

13.6.2 HyperLogLog 213

13.7 HTTPS和迪菲-赫爾曼密鑰交換算法 213

13.8 局部敏感的散列算法 217

13.9 最小堆和優先級隊列 217

13.10 線性規劃 219

13.11 結語 220

附錄A AVL樹的性能 221

附錄B NP-hard問題 223

附錄C 練習答案 232