算法之美英文版pdf

2024-09-07

推荐学习《算法之美：指导工作与生活的算法》中文PDF+英文PDF

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制,因此常常面临一系列难以抉择的问题.在一天或者一生的时光里,哪些事是我们应该做的,哪些是应该放弃的?我们对杂乱无序的容忍底线是什么?新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡,才能取得令人愉快的结果?这些看似是人类特有的难题,其实不然,因为计算机也面临同样的问题,计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题,而他们找到的解决方案可以给我们很多启发. 通过丰富的跨学科研究,<算法之美:指导工作与生活的算法>指出,计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题

【EatBook】-NO.2.EatBook.2.JavaArchitecture.1.001-《修炼Java开发技术在架构中体验设计模式和算法之美》-

1.0.0 Summary Tittle:[EatBook]-NO.2.EatBook.2.JavaArchitecture.1.001-<修炼Java开发技术在架构中体验设计模式和算法之美>- Style:JavaArchitecture Series:Architecture Publishing House:Tsinghua Author: 于广 Page Number:618 Since:2017-04-06 End:ing... Total Hours:ing... Degree O

HTML & CSS设计与构建网站 ([美]达科特) PDF原版

HTML & CSS 设计与构建网站采用有别于许多传统编程书籍的新颖编排方式,将使您收到事半功倍的学习效果.每一页都在短小精悍的示例代码的引导下,简明直观.直截了当地阐述一个新主题. <HTML & CSS 设计与构建网站>还提供关于如何组织和设计网页的实用信息,以便帮助您创建充满魅力.易于使用的网站. HTML & CSS 设计与构建网站目录第1章结构第2章文本第3章列表第4章链接第5章图像第6章表格第7章表单第8章其他标记第9章

分享《Python 游戏编程快速上手(第3版)》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码

通过编写一个个小巧.有趣的游戏来学习Python,通过实例来解释编程的原理的方式.14个游戏程序和示例,介绍了Python基础知识.数据类型.函数.流程控制.程序调试.流程图设计.字符串操作.列表和字典.图形和动画.碰撞检测.声音和图像等方方面面的程序设计知识.在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能. <Python 游戏编程快速上手(第3版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码高清中文版,带目录和书签,文字能够复制.高清英文版,带目录和书签,文字能够复制. 中英文两

学习推荐《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代

学习《Python金融实战》中文版PDF+英文版PDF+源代码

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

JavaScript 数据结构与算法之美 - 线性表（数组、栈、队列、链表）

前言基础知识就像是一座大楼的地基,它决定了我们的技术高度. 我们应该多掌握一些可移值的技术或者再过十几年应该都不会过时的技术,数据结构与算法就是其中之一. 栈.队列.链表.堆是数据结构与算法中的基础知识,是程序员的地基. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 1. 线性表与非线性表线性表(Linear List):就是数据排成像一条线一样的结构.每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向.数组.链表

JavaScript 数据结构与算法之美 - 十大经典排序算法汇总（图文并茂）

1. 前言算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 文中包含了十大经典排序算法的思想.代码实现.一些例子.复杂度分析.动画.还有算法可视化工具. 这应该是目前最全的 JavaScript 十大经典排序算法的讲解了吧. 2. 如何分析一个排序算法复杂度分析是整个算法学习的精髓.

JavaScript 数据结构与算法之美 - 栈内存与堆内存、浅拷贝与深拷贝

前言想写好前端,先练好内功. 栈内存与堆内存 .浅拷贝与深拷贝,可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 栈定义后进者先出,先进者后出,简称后进先出(LIFO),这就是典型的栈结构. 新添加的或待删除的元素都保存在栈的末尾,称作栈顶,另一端就叫栈底. 在栈里,新元素都靠近栈顶,旧元素都接近栈底. 从栈的操作特性来看,是一种操作受限的线性表,只允许在

JavaScript 数据结构与算法之美 - 冒泡排序、插入排序、选择排序

1. 前言算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把冒泡排序.选择排序.插入排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n2). 请大家带着问题:为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎 ?来阅读下文. 2. 如何分析一个排序算法复杂度分析是整个算法学习的精髓. 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间. 空间复杂度:

JavaScript 数据结构与算法之美 - 归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序

1. 前言算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把归并排序.快速排序.希尔排序.堆排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(nlogn). 请大家带着问题:快排和归并用的都是分治思想,递推公式和递归代码也非常相似,那它们的区别在哪里呢 ? 来阅读下文. 2. 归并排序(Merge Sort) 思想排序一个数

JavaScript 数据结构与算法之美 - 桶排序、计数排序、基数排序

1. 前言算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把计数排序.桶排序.基数排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n). 因为这三个排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort). 之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法不是基于比较的排序算法,都

《最优化导论第4版》高清中文版PDF+高清英文版PDF+习题题解

<最优化导论第4版>高清中文版PDF+高清英文版PDF+习题题解存放在语雀凸优化 · 语雀

JavaScript 数据结构与算法之美 - 非线性表中的树、堆是干嘛用的？其数据结构是怎样的？

1. 前言想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手. 非线性表(树.堆),可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 非线性表中的树.堆是干嘛用的 ?其数据结构是怎样的 ? 希望大家带着这两个问题阅读下文. 2. 树树的数据结构就像我们生活中的真实的树,只不过是倒过来的形状. 术语定义节点:树中的每个元素称为节点,如 A.B.

《数据结构与算法之美》 <06>栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？

浏览器的前进.后退功能,我想你肯定很熟悉吧? 当你依次访问完一串页面 a-b-c 之后,点击浏览器的后退按钮,就可以查看之前浏览过的页面 b 和 a.当你后退到页面 a,点击前进按钮,就可以重新查看页面 b 和 c.但是,如果你后退到页面 b 后,点击了新的页面 d,那就无法再通过前进.后退功能查看页面 c 了. 假设你是 Chrome 浏览器的开发工程师,你会如何实现这个功能呢? 这就要用到我们今天要讲的“栈”这种数据结构.带着这个问题,我们来学习今天的内容. 如何理解“栈”? 关于“栈”,我

《数据结构与算法之美》 <05>链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？

想要写好链表代码并不是容易的事儿,尤其是那些复杂的链表操作,比如链表反转.有序链表合并等,写的时候非常容易出错.从我上百场面试的经验来看,能把“链表反转”这几行代码写对的人不足 10%. 为什么链表代码这么难写?究竟怎样才能比较轻松地写出正确的链表代码呢? 只要愿意投入时间,我觉得大多数人都是可以学会的.比如说,如果你真的能花上一个周末或者一整天的时间,就去写链表反转这一个代码,多写几遍,一直练到能毫不费力地写出 Bug free 的代码.这个坎还会很难跨吗? 当然,自己有决心并且付出精力是成功

《数据结构与算法之美》 <04>链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

《数据结构与算法之美》 <01>复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在

如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素--极客时间王争《数据结构和算法之美》

前言半年前在极客时间订阅了王争的<数据结构和算法之美>,现在决定认真去看看.看到如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素这一章节时发现王争对归并和快排的理解非常透彻,讲得也非常好,所以想记录总结一下.文章内容主要分析归并排序和快速排序原理,并根据它们共同的分治思想,引出如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素? 归并排序原理核心思想:将数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别进行排序,再将排序好的两个部分有序合并在一起,这样整个数组有序. 归并排序使用的就是

参考分享《Python深度学习》高清中文版pdf+高清英文版pdf+源代码

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

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