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
& A" N2 K" X/ C* I
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
4 D2 `5 I4 O" r) X4 z
* R$ C/ z$ s% S编号：166-Java吧资源免费-X0023【Java吧 java8.com】

& p- W/ l* h% H; ?( s) l
  P5 c( _" l" \  H& ^
/ I/ P( v' M. Q" Y( g5 p" g目录：

4 A; M% w. E0 G4 R部分　基础与核心算法
0 G8 F8 p. {. K7 W8 A9 `- h& Z第1章　算法概述2
$ _. l" y1 F! U# M& W) |" p1 B1.1　什么是算法2
6 U. S$ D2 q6 j2 i1.2　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
7 T  F) ~  N5 L; I+ P; I3 H1.2.3　制定执行计划6
1.3　Python包简介7
$ H& [. J, B- w' v6 R  V9 {4 m1.3.1　Python包8
1.3.2　通过Jupyter Notebook执行Python9
1.4　算法设计技术10
1.4.1　数据维度11
1.4.2　计算维度12
1.5　性能分析13
1.5.1　空间复杂度分析13
) c9 p6 e. ~% z5 ]6 N5 f% R1.5.2　时间复杂度分析14
( U' J; Q2 c/ E8 Y1.5.3　性能评估14
1.5.4　选择算法15
" v# k4 H  e( y+ d* G# f& w& i2 C7 V1.5.5　大O记号15
% W3 S# p: ?6 S0 K% v+ x1.6　验证算法19
$ s6 h* G- P; }% c1 J1.6.1　精确算法、近似算法和随机算法19
( y! a5 T7 A! v; y; R- w6 L1.6.2　可解释性20
2 T" |: w, ~/ [1.7　小结20
第2章　算法中的数据结构21
# e1 [! s4 U2 I) G/ A+ X+ x2.1　Python中的数据结构21
& T# v4 h, S& V5 }* L2.1.1　列表22
3 f' O8 m# D. n" X: a( O2.1.2　元组26
5 u* ?" C) C7 W  x& N8 B4 y3 y2.1.3　字典27
1 w4 O/ [  A. ~: m7 }- u2.1.4　集合28
2.1.5　数据帧30
1 r/ i* Z* }0 T2.1.6　矩阵32
$ @, }5 Z  o( F8 {3 M5 v. M5 ?3 d2.2　抽象数据类型33
2.2.1　向量33
2.2.2　栈34
. S4 q8 C- x7 X' N* g2.2.3　队列36
2.2.4　栈和队列背后的基本思想37
2.2.5　树38
8 Z5 P0 ?* U  C- r- Y( d9 l2.3　小结40
1 F9 y: q; I$ ]: F第3章　排序算法和查找算法41
3.1　排序算法简介41
& L6 s. t2 Y8 u- T8 \3.1.1　在Python中交换变量42
2 k: U6 U  ^2 K6 E. G3 d8 Y3.1.2　冒泡排序42
" V/ o9 e9 v# x* ^; A, n3.1.3　插入排序44
2 Y5 R+ p" [' M! M3.1.4　归并排序46
5 V. v8 I% l3 q6 l4 n; \6 `3.1.5　希尔排序48
2 c: }" g% y% L& e3.1.6　选择排序50
3.2　查找算法简介51
3.2.1　线性查找52
3.2.2　二分查找52
3.2.3　插值查找53
/ \. |; H6 I7 @' b7 a. }, {3.3　实际应用54
4 V* ^& t! ]. t, e& \" \3.4　小结56
第4章　算法设计57
7 R$ Z7 p9 F: j) ?* {6 a$ A* c4.1　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
& i) g0 |* |1 m  Q% Q7 E9 @" h4.1.2　第二点—所设计算法是否是获取结果的方法58
  M  M. T7 Y, @% u" i4.1.3　第三点—所设计算法在更大的数据集上表现如何61
4.2　理解算法策略61
4.2.1　分治策略62
4.2.2　动态规划策略64
4.2.3　贪心算法64
4.3　实际应用—求解TSP65
! A2 h, z0 c1 h5 W" e* e4.3.1　使用蛮力策略66
4.3.2　使用贪心算法68
4.4　PageRank算法70
- B* u  ^; T( J4.4.1　问题定义70
. b7 [, w' U: b; |1 n4.4.2　实现PageRank算法70
, L% x9 Q/ c0 U' q4.5　了解线性规划73
& H" x2 C3 [  }$ v# w4.6　实例—用线性规划实现产量规划73
2 C' u$ y$ b, G- B8 x* H/ k/ j4.7　小结76
第5章　图算法77
# \! T# v$ a; S4 m1 v5.1　图的表示77
: U$ y$ x% [$ q2 Q( w/ N5.1.1　图的类型79
; T0 i3 t+ v# Y- z) M$ k6 N: ^5.1.2　特殊类型的边81
5.1.3　自我中心网络82
( k' P8 G/ C# P5.1.4　社交网络分析82
5.2　网络分析理论简介83
8 {2 W8 y% t3 a! E5 w/ I0 A0 b5.2.1　理解短路径83
5.2.2　创建邻域84
5.2.3　理解中心性度量85
5.2.4　用Python计算中心性指标87
5.3　理解图的遍历88
5.3.1　广度优先搜索89
% ~: `8 L/ t* x( b# k. M* C4 w; T" G5.3.2　深度优先搜索92
5.4　实例—欺诈分析93
$ d. C' y# Y1 `8 t1 A/ H5.4.1　进行简单的欺诈分析96
5.4.2　瞭望塔欺诈分析法97
. s* E9 o/ r" _! F/ p- J5.5　小结99
第二部分　机器学习算法
& B1 z) a0 o1 M# ~第6章　无监督机器学习算法102
6.1　无监督学习简介102
3 A6 _  U' y' Y' k% Z: @, n4 i6.1.1　数据挖掘生命周期中的无监督学习103
9 W  C  z$ d" v& z) W8 C& R6.1.2　无监督学习的当前研究趋势105
6.1.3　实例106
6.2　理解聚类算法107
* M! J6 Z6 @1 y/ e/ n! Q6.2.1　量化相似性107
6.2.2　分层聚类113
, a8 q) {0 c4 J: m6.2.3　评估聚类效果115
: C+ Y. U, M; W! `6.2.4　聚类算法的应用115
2 M- Z" H. J4 K/ ]! h8 D2 W6.3　降维116
6.3.1　主成分分析116
6.3.2　主成分分析的局限性118
- E" O; ~: {1 Q4 ~) D  P# B6.4　关联规则挖掘119
% _" p, a% a8 f; N8 L0 H3 N) i6.4.1　实例119
6.4.2　市场购物篮分析119
6.4.3　关联规则120
& w# n$ }# T7 \  G" n$ B( z6.4.4　排序规则122
3 M# B5 z1 i) C7 \' _; s6.4.5　关联分析算法123
5 Z: L% ], B/ P. u+ l: o% ^6.5　实例—聚类相似推文127
( M- |) s7 _- H2 ]/ D0 i. }8 R6.5.1　主题建模128
, s) _$ u0 v% N6.5.2　聚类128
6.6　异常检测算法129
2 Z. w9 ~4 n0 I- P7 y6.6.1　基于聚类的异常检测129
6.6.2　基于密度的异常检测129
$ s1 u, w7 M' R7 n* S% {5 m6.6.3　基于支持向量机的异常检测129
6.7　小结130 java8.com
第7章　传统监督学习算法131
7.1　理解监督机器学习131
4 f  G( v( K% @! N* C# J7.1.1　描述监督机器学习132
; y' D' f  @5 O! s1 Q- y7.1.2　理解使能条件134
( i. v4 {+ N% f1 y# E$ b* t* a7.1.3　区分分类器和回归器134
6 L5 Z3 Q, T0 s; Z" }; h" ]7.2　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
7.2.3　分类器的各个阶段142
+ c+ w/ T" D5 {7.2.4　决策树分类算法143
7.2.5　理解集成方法146
6 g2 _6 o% f" Y( n% ]& e5 f7.2.6　逻辑回归149
7.2.7　支持向量机算法151
7.2.8　理解朴素贝叶斯算法153
7.2.9　各种分类算法的胜者156
' M. A8 ?# Y6 U6 C7.3　理解回归算法156
7.3.1　回归器挑战性问题156
* e& g0 C3 C; L/ c, o, f7.3.2　线性回归158
7.3.3　回归树算法162
! [8 A: `; B/ p6 a+ P7.3.4　梯度提升回归算法163
7.3.5　各种回归算法的胜者163
3 D1 r: N& W) X) F" p7.4　实例—预测天气164
7.5　小结166
第8章　神经网络算法167
8.1　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
8.3.1　解析神经网络结构171
, j* }! p0 x0 [2 s; U, U8 J8.3.2　定义梯度下降172
8.3.3　激活函数173
4 d  A2 e: B) R! K5 f- `8.4　工具和框架178
8.4.1　Keras178
8.4.2　理解TensorFlow181
3 i4 ^" b9 S1 |) U* R8.4.3　理解神经网络的类型183
( ^& z6 U7 ]! I2 H8.5　迁移学习185
3 k. K! w* ]4 x) g8 F1 M8.6　实例—用深度学习实现欺诈检测186
5 J) N/ N6 ~9 \7 t4 g2 W2 f! A8.7　小结189
第9章　自然语言处理算法190
% O3 z  c1 t8 U0 U9.1　自然语言处理简介190
* b' E7 p4 B3 X8 K2 _4 n" w

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