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作品简介
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
关于作者
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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
载入中