本書示例豐富，圖文並茂，以讓人容易理解的方式闡釋瞭算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地發揮算法的能量。書中的前三章將幫助你打下基礎，帶你學習二分查找、大O錶示法、兩種基本的數據結構以及遞歸等。餘下的篇幅將主要介紹應用廣泛的算法，具體內容包括：麵對具體問題時的解決技巧，比如，何時采用貪婪算法或動態規劃；散列錶的應用；圖算法；KZUI近鄰算法。

Aditya Bhargava

軟件工程師，兼具計算機科學和美術方麵的教育背景，在adit.io撰寫編程方麵的博客。

第1章　算法簡介　　1

1.1　引言　　1

1.1.1　性能方麵　　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錶示法　　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錶示法指齣瞭ZUI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　　13

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　數組和鏈錶　　18

2.2.1　鏈錶　　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

2.3　選擇排序　　25

2.4　小結　　28

第3章　遞歸　　29

3.1　遞歸　　29

3.2　基綫條件和遞歸條件　　32

3.3　棧　　33

3.3.1　調用棧　　34

3.3.2　遞歸調用棧　　36

3.4　小結　　40

第4章　快速排序　　41

4.1　分而治之　　41

4.2　快速排序　　47

4.3　再談大O錶示法　　52

4.3.1　比較閤並排序和快速排序　　53

4.3.2　平均情況和ZUI糟情況　　54

4.4　小結　　57

第5章　散列錶　　58

5.1　散列函數　　60

5.2　應用案例　　63

5.2.1　將散列錶用於查找　　63

5.2.2　防止重復　　64

5.2.3　將散列錶用作緩存　　66

5.2.4　小結　　 68

5.3　衝突　　69

5.4　性能　　71

5.4.1　填裝因子　　72

5.4.2　良好的散列函數　　74

5.5　小結　　75

第6章　廣度優先搜索　　76

6.1　圖簡介　　77

6.2　圖是什麼　　79

6.3　廣度優先搜索　　79

6.3.1　查找ZUI短路徑　　82

6.3.2　隊列　　 83

6.4　實現圖　　84

6.5　實現算法　　86

6.6　小結　　93

第7章　狄剋斯特拉算法　　94

7.1　使用狄剋斯特拉算法　　95

7.2　術語　　98

7.3　換鋼琴　　100

7.4　負權邊　　105

7.5　實現　　108

7.6　小結　　116

第8章　貪婪算法　　117

8.1　教室調度問題　　117

8.2　背包問題　　119

8.3　集閤覆蓋問題　　121

8.4　NP 完全問題　　127

8.4.1　旅行商問題詳解　　127

8.4.2　如何識彆NP完全問題　　131

8.5　小結　　133

第9章　動態規劃　　134

9.1　背包問題　　134

9.1.1　簡單算法　　135

9.1.2　動態規劃　　136

9.2　背包問題FAQ　　143

9.2.1　再增加一件商品將如何呢　　143

9.2.2　行的排列順序發生變化時結果將如何　　145

9.2.3　可以逐列而不是逐行填充網格嗎　　146

9.2.4　增加一件更小的商品將如何呢　　146

9.2.5　可以偷商品的一部分嗎　　146

9.2.6　旅遊行程優化　　147

9.2.7　處理相互依賴的情況　　148

9.2.8　計算ZUI終的解時會涉及兩

個以上的子背包嗎　　148

9.2.9　優解可能導緻背包沒裝滿嗎　　149

9.3　ZUI長公共子串　　149

9.3.1　繪製網格　　150

9.3.2　填充網格　　151

9.3.3　揭曉答案　　152

9.3.4　ZUI長公共子序列　　153

9.3.5　ZUI長公共子序列之解決方案　　154

9.4　小結　　155

第10章　KZUI近鄰算法　　156

10.1　橙子還是柚子　　156

10.2　創建推薦係統　　158

10.2.1　特徵抽取　　159

10.2.2　迴歸　　162

10.2.3　挑選閤適的特徵　　164

10.3　機器學習簡介　　165

10.3.1　OCR　　165

10.3.2　創建垃圾郵件過濾器　　166

10.3.3　預測股票市場　　167

10.4　小結　　167

第11章　接下來如何做　　168

11.1　樹　　168

11.2　反嚮索引　　171

11.3　傅裏葉變換　　 171

11.4　並行算法　　172

11.5　MapReduce　　173

11.5.1　分布式算法為何很有用　　173

11.5.2　映射函數　　173

11.5.3　歸並函數　　174

11.6　布隆過濾器和HyperLogLog　　174

11.6.1　布隆過濾器　　175

11.6.2　HyperLogLog　　176

11.7　SHA算法　　176

11.7.1　比較文件　　177

11.7.2　檢查密碼　　178

11.8　局部敏感的散列算法　　178

11.9　Diffie-Hellman密鑰交換　　179

11.10　綫性規劃　　180

11.11　結語　　180

練習答案　　 181