《算法精粹》内容简介

本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
大卫·科帕克（DavidKopec）是香普兰学院（ChamplainCollege）的计算机科学与创新专业助理教授，该学院位于美国佛蒙特州的伯灵顿市。他是一位经验丰富的软件开发人员，也是ClassicComputerScienceProblemsinSwift和DartforAbsoluteBeginners的作者。他拥有达特茅斯学院（DartmouthCollege）的经济学学士学位和计算机科学硕士学位。

作品目录

版权声明
内容提要
引
 
 
 
言
选择Python的理由
什么是经典计算机科学问题
本书中的问题种类
本书的目标读者
Python版本、源代码库和类型提示
没有图形界面和UI代码，只用标准库
系列书之一
致
 
 
 谢
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第1章：几个小问题
1.1、斐波那契序列
1.2、简单的压缩算法
1.3、牢不可破的加密方案
1.4、计算π
1.5、汉诺塔
1.6、现实世界的应用
1.7、习题
第2章：搜索问题
2.1、DNA搜索
2.2、求解迷宫问题
2.3、传教士和食人族
2.4、现实世界的应用
2.5、习题
第3章：约束满足问题
3.1、构建约束满足问题的解决框架
3.2、澳大利亚地图着色问题
3.3、八皇后问题
3.4、单词搜索
3.5、字谜（SEND+MORE=MONEY）
3.6、电路板布局
3.7、现实世界的应用
3.8、习题
第4章：图问题
4.1、地图就是图
4.2、搭建图的框架
4.3、查找最短路径
4.4、最小化网络构建成本
4.5、在加权图中查找最短路径
4.6、现实世界的应用
4.7、习题
第5章：遗传算法
5.1、生物学背景知识
5.2、通用的遗传算法
5.3、简单测试
5.4、重新考虑SEND+MORE=MONEY问题
5.5、优化列表压缩算法
5.6、遗传算法面临的挑战
5.7、现实世界的应用
5.8、习题
第6章：k均值聚类
6.1、预备知识
6.2、k均值聚类算法
6.3、按年龄和经度对州长进行聚类
6.4、按长度聚类迈克尔·杰克逊的专辑
6.5、k均值聚类算法问题及其扩展
6.6、现实世界的应用
6.7、习题
第7章：十分简单的神经网络
7.1、生物学基础
7.2、人工神经网络
7.3、预备知识
7.4、构建神经网络
7.5、分类问题
7.6、为神经网络提速
7.7、神经网络问题及其扩展
7.8、现实世界的应用
7.9、习题
第8章：对抗搜索
8.1、棋盘游戏的基础组件
8.2、井字棋
8.3、四子棋
8.4、超越α-β剪枝效果的极小化极大算法改进方案
8.5、现实世界的应用
8.6、习题
第9章：其他问题
9.1、背包问题
9.2、旅行商问题
9.3、电话号码助记符
9.4、现实世界的应用
9.5、习题
附录A
术语表
附录B
其他资料
B.1、Python
B.2、算法和数据结构
B.3、人工智能
B.4、函数式编程
B.5、实用的机器学习开源项目
附录C
类型提示简介
C.1、什么是类型提示
C.2、类型提示的格式
C.3、为什么类型提示很有用
C.4、类型提示的缺点是什么
C.5、更多内容