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    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
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    279-404
    【作者】 薛小龍 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  Python 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302574590
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302574590
    作者:薛小龍

    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2021年04月 

        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    《Python算法從入門到實踐》面向完全沒有算法編程經驗的零基礎讀者,實現算法零基礎到高手的跨越。講解了Python算法的核心知識和技巧,這些知識能夠幫助開發者迅速掌握Python算法的精髓,編寫出更加高效的代碼。

     
    內容簡介

    算法是程序的靈魂,算法能夠告訴開發者在面對一個項目功能時用什麼思路去實現。《Python算法從入門到實踐》循序漸進地講解了算法實現的核心技術。全書共分為 13 章,主要內容包括初步認識算法、枚舉算法思想、遞歸算法思想、分治算法思想、貪心算法思想、試探算法思想、迭代算法思想、查找算法、排序算法、使用算法解決數據結構問題、解決數學問題、常見的經典算法問題、常用的人工智能算法。本書通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的具體使用流程,引領讀者全面掌握算法的核心技術。 《Python算法從入門到實踐》不但適合算法研究和學習的初學者,也適合有一定算法基礎的讀者,還可以作為大、中專院校相關專業師生的學習用書和培訓機構的教材。

    作者簡介

    薛小龍,哈爾濱工業大學計算機碩士,現就職於阿裡天貓國際研發部門。精通Python、C、C 、Java、C#開發語言,擅長數據分析和大數據挖掘技術,熟悉軟件規劃、項目架構和項目推廣。近年來隨著AI和大數據業務的興起,深入研究了人工智能開發應用。熱衷於人工智能、Android開發和物聯網開發,對AI項目的架構設計和實現原理有非常深刻的認識和理解,應用開發經驗也十分豐富。

    目錄
    第1章 初步認識算法 1
    1.1 什麼是算法 2
    1.1.1 一道有趣的智力題 2
    1.1.2 算法的定義 2
    1.1.3 計算機中的算法 3
    1.1.4 算法在編程語言中的定義 4
    1.2 衡量算法的優劣 4
    1.2.1 衡量算法優劣的標準 4
    1.2.2 算法復雜度 5
    1.2.3 時間復雜度與空間復雜度的取舍問題 8
    第2章 枚舉算法思想 9
    2.1 枚舉算法概述 10
    2.1.1 枚舉算法介紹 10
    2.1.2 Python中的枚舉算法 10

    第1章  初步認識算法 1
    1.1  什麼是算法 2
    1.1.1  一道有趣的智力題 2
    1.1.2  算法的定義 2
    1.1.3  計算機中的算法 3
    1.1.4  算法在編程語言中的定義 4
    1.2  衡量算法的優劣 4
    1.2.1  衡量算法優劣的標準 4
    1.2.2  算法復雜度 5
    1.2.3  時間復雜度與空間復雜度的取舍問題 8
    第2章  枚舉算法思想 9
    2.1  枚舉算法概述 10
    2.1.1  枚舉算法介紹 10
    2.1.2  Python中的枚舉算法 10
    2.2  破解謎題 11
    2.2.1  算法分析 11
    2.2.2  具體實現 11
    2.3  破解24點遊戲 12
    2.3.1  算法分析 12
    2.3.2  使用枚舉算法解決24點問題 13
    2.4  解決熄燈問題 16
    2.4.1  算法分析 17
    2.4.2  使用numpy和枚舉算法解決熄燈問題 19
    2.5  解決“討厭的青蛙”問題 20
    2.5.1  算法分析 21
    2.5.2  具體實現 22
    2.6  解決“雞兔同籠”問題 24
    2.6.1  算法分析 24
    2.6.2  具體實現:輸入頭和腳的個數的解法 24
    2.7  解決“水仙花數”問題 25
    2.7.1  找出1000以內的水仙花數 25
    2.7.2  找出5位水仙花數 26
    2.7.3  找出10000以內的水仙花數(包括1位、2位) 26
    第3章  遞歸算法思想 29
    3.1  遞歸算法思想基礎 30
    3.1.1  什麼是遞歸 30
    3.1.2  對遞歸和循環的生動解釋 31
    3.1.3  用歸納法來理解遞歸 32
    3.1.4  遞歸的三個要素 32
    3.2  解決“斐波那契數列”問題 33
    3.2.1  算法分析 33
    3.2.2  計算斐波那契數列的第n項值 34
    3.2.3  使用Memorization(記憶化)優化遞歸 35
    3.3  用遞歸算法解決“漢諾塔”問題 36
    3.3.1  算法分析 37
    3.3.2  使用遞歸算法解決“漢諾塔”問題的具體實現 38
    3.4  解決“階乘”問題 40
    3.4.1  算法分析 40
    3.4.2  使用遞歸算法計算10之內的階乘 41
    3.4.3  使用循環計算階乘 41
    3.5  進制轉換器 42
    3.5.1  算法分析 42
    3.5.2  比較遞歸方案和循環方案 42
    3.6  解決二叉樹遍歷問題 43
    3.6.1  算法分析 43
    3.6.2  實現樹結構 44
    3.6.3  遞歸遍歷方案 45
    3.7  求解公約數和小公倍數 46
    3.7.1  算法分析 47
    3.7.2  基於遞歸算法的方案 47
    3.8  解決全排列問題 48
    3.8.1  具體實現:將全排列問題分解成多個子問題 48
    3.8.2  字節跳動的一道面試題:遞歸實現n的全排列 49
    3.9  解決迷宮問題 49
    3.9.1  算法分析 50
    3.9.2  具體實現 50
    第4章  分治算法思想 53
    4.1  分治算法思想基礎 54
    4.1.1  什麼是分治算法 54
    4.1.2  分治法的解題思路 54
    4.1.3  總結分治法能解決什麼類型的問題 56
    4.2  找出有序列表中的值 56
    4.2.1  算法分析 56
    4.2.2  使用二分法在有序列表中找出指定的值 56
    4.2.3  使用分治算法判素是否在列表中 57
    4.3  求順序表中數據的值 58
    4.3.1  算法分析 58
    4.3.2  具體實現 58
    4.4  解決小值和值的問題 59
    4.4.1  算法分析 59
    4.4.2  查找素的小值和值 59
    4.5  解決第k小素的問題 61
    4.5.1  算法分析 61
    4.5.2  找出一組序列中的第k小(素 61
    4.5.3  找出列表中第素 62
    4.6  快速排序 62
    4.6.1  算法分析 63
    4.6.2  快速排序具體方案 63
    4.7  實現歸並排序 63
    4.7.1  算法分析 63
    4.7.2  對指定列表實現歸並排序 64
    4.8  整數劃分 64
    4.8.1  算法分析 65
    4.8.2  整數劃分問題的具體實現 65
    4.9  棋盤覆蓋 65
    4.9.1  算法分析 66
    4.9.2  使用分治算法解決棋盤覆蓋問題 66
    4.9.3  GUI版本的解決棋盤覆蓋方案 67
    4.10  解決漢諾塔問題 70
    4.10.1  算法分析 70
    4.10.2  用分治算法解決漢諾塔問題 71
    4.11  解決循環賽問題 72
    4.11.1  算法分析 72
    4.11.2  根據輸入的比賽人數解決循環賽問題 72
    第5章  貪心算法思想 75
    5.1  貪心算法思想基礎 76
    5.1.1  什麼是貪心算法 76
    5.1.2  貪心算法的基本思路和基本特性 76
    5.2  解決“找零方案”問題 77
    5.2.1  算法分析 77
    5.2.2  解決“找零方案”的具體實現 77
    5.3  解決“汽車加油”問題 78
    5.3.1  算法分析 78
    5.3.2  計算少加油次數 79
    5.3.3  計算如何加油次數會少 79
    5.4  解決“求子數組之和”問題 80
    5.4.1  算法分析 80
    5.4.2  具體實現 81
    5.5  解決“幼兒園分糖果”問題 81
    5.5.1  算法分析 81
    5.5.2  具體實現 82
    5.6  聖誕節的禮物 82
    5.6.1  算法分析 83
    5.6.2  分配指定箱數的糖果 83
    5.7  解決“活動安排”問題 84
    5.7.1  算法分析 85
    5.7.2  使用貪心算法解決“活動安排”問題的方案 85
    5.8  解決“搖擺序列”問題 86
    5.8.1  算法分析 86
    5.8.2  具體解決方案 88
    5.9  移除k個數字 89
    5.9.1  算法分析 89
    5.9.2  具體實現方案 89
    5.10  解決“背包”問題 90
    5.10.1  算法分析 90
    5.10.2  使用小重量貪心策略解決背包問題 90
    5.10.3  使用價值密度貪心策略解決背包問題 91
    5.10.4  從單位重量價值角度解決背包問題 92
    5.11  解決“霍夫曼編碼”問題 94
    5.11.1  算法分析 94
    5.11.2  使用內置庫解決問題 95
    5.11.3  實現一個可變長度的編碼問題 97
    5.12  解決“Kruskal算法”問題 98
    5.12.1  算法分析 98
    5.12.2  種使用Kruskal算法獲取小生成樹的方案 100
    5.12.3  第二種使用Kruskal算法獲取小生成樹的方案 101
    5.12.4  第三種使用Kruskal算法獲取小生成樹的方案 103
    5.13  解決Prim算法問題 105
    5.13.1  算法分析 105
    5.13.2  種方案 106
    5.13.3  第二種方案 107
    5.14  解決“馬踏棋盤”問題 109
    5.14.1  算法分析 109
    5.14.2  使用貪心算法和遞歸算法解決“馬踏棋盤”問題 109
    第6章  試探算法思想 113
    6.1  試探算法思想基礎 114
    6.1.1  試探法算法介紹 114
    6.1.2  使用回溯算法的步驟 114
    6.1.3  回溯算法會影響程序的效率嗎 115
    6.2  解決“解空間”問題 115
    6.2.1  算法分析 116
    6.2.2  使用子集樹模板遞歸創建一個通用模板 116
    6.2.3  使用排列樹模板遞歸創建一個通用模板 117
    6.3  解決“全排列”問題 118
    6.3.1  算法分析 119
    6.3.2  實現 'a', 'b', 'c', 'd'素的全排列 119
    6.4  解決“選排列”問題 120
    6.4.1  算法分析 120
    6.4.2  使用回溯算法解決“選排列”問題 120
    6.5  解決“找零錢”問題 122
    6.5.1  算法分析 122
    6.5.2  使用回溯算法解決“找零錢”問題 123
    6.6  解決“長公共子序列”問題 124
    6.6.1  算法分析 124
    6.6.2  使用回溯算法解決長公共子序列問題 125
    6.7  解決“排課”問題 126
    6.7.1  算法分析 127
    6.7.2  使用回溯算法解決排課問題 127
    6.8  解決“作業調度”問題 129
    6.8.1  算法分析 129
    6.8.2  使用回溯算法解決作業調度問題 130
    6.9  解決“圖的遍歷”問題 131
    6.9.1  算法分析 132
    6.9.2  具體實現 132
    6.10  解決“爬樓梯”問題 133
    6.10.1  算法分析 133
    6.10.2  具體實現 133
    6.11  解決“m-著色”問題 134
    6.11.1  算法分析 135
    6.11.2  具體實現 135
    6.12  解決“取物搭配”問題 137
    6.12.1  算法分析 137
    6.12.2  使用回溯算法解決“取物搭配”問題 137
    6.13  解決“旅行商”問題 139
    6.13.1  算法分析 139
    6.13.2  具體實現 139
    6.14  解決“0-1背包”問題 141
    6.14.1  算法分析 141
    6.14.2  使用回溯子集樹法解決問題 141
    6.15  解決“野人與傳教士”問題 142
    6.15.1  算法分析 143
    6.15.2  使用回溯子集樹法解決野人與傳教士問題 143
    6.16  解決“騎士巡邏”問題 144
    6.16.1  算法分析 145
    6.16.2  使用試探算法解決“騎士巡邏”問題 145
    6.17  解決“八皇後”問題的4種方案 147
    6.17.1  算法分析 147
    6.17.2  使用回溯法解決八皇後問題 147
    6.17.3  使用遞歸回溯算法解決八皇後問題 148
    6.17.4  在縱向和斜向判斷是否存在其他皇後 151
    6.18  解決“迷宮”問題 154
    6.18.1  算法分析 154
    6.18.2  使用回溯法解決迷宮問題 154
    6.19  解決面試題“矩陣中的路徑” 156
    6.19.1  算法分析 157
    6.19.2  具體實現 157
    6.20  解決“馬踏棋盤”問題 158
    6.20.1  算法分析 159
    6.20.2  使用回溯算法解決“5×5馬踏棋盤”問題 159
    第7章  迭代算法思想 161
    7.1  迭代算法思想基礎 162
    7.1.1  迭代算法思想介紹 162
    7.1.2  迭代法和方程 162
    7.2  解決“斐波那契數列”問題 163
    7.2.1  算法分析 163
    7.2.2  使用迭代算法計算第12個月時兔子的數量 164
    7.2.3  比較迭代算法和遞歸算法的效率 164
    7.3  解決“角谷猜想”問題 165
    7.3.1  算法分析 165
    7.3.2  種方案 165
    7.3.3  第二種方案 166
    7.4  使用牛頓迭代法計算方程的根 167
    7.4.1  算法分析 167
    7.4.2  計算方程x3-x-1=0的根 167
    7.4.3  比較簡單迭代法和牛頓迭代法 168
    7.5  使用牛頓迭代法求極值 172
    7.5.1  算法分析 172
    7.5.2  具體實現 172
    7.6  求平方根 173
    7.6.1  算法分析 173
    7.6.2  使用牛頓迭代法求平方根 173
    7.7  求極值並繪制曲線 175
    7.7.1  算法分析 175
    7.7.2  使用牛頓迭代法求極值並繪制曲線 175
    7.8  求解輸入的方程 177
    7.8.1  項目需求 178
    7.8.2  使用牛頓迭代法求解輸入的方程 178
    7.9  求x附近的一個實根 179
    7.9.1  算法分析 179
    7.9.2  求方程在x附近的一個實根 179
    7.10  解決“非線性方程組”問題 180
    7.10.1  使用內置函數求解非線性方程組 180
    7.10.2  使用第三方庫函數求解非線性方程組 181
    7.11  求解線性方程組 182
    7.11.1  算法分析 183
    7.11.2  使用雅克比迭代法求解線性方程組 183
    7.12  使用Gauss-Seidel迭代法求解線性方程組 185
    7.12.1  算法分析 185
    7.12.2  具體實現 185
    7.13  解決數值分析問題 187
    7.13.1  使用迭代法求解方程 187
    7.13.2  解決“龍貝格求積公式”問題 192
    7.13.3  解決“三次樣條插值”問題 193
    7.13.4  解決“拉格朗日插值公式”問題 196
    第8章  查找算法 199
    8.1  什麼是查找算法 200
    8.2  線性表查找:順序查找 200
    8.2.1  順序查找法基礎 201
    8.2.2  順序查找的時間復雜度 201
    8.2.3  算法演練——實現順序查找算法 202
    8.2.4  算法演練——實現有序列表查找 202
    8.2.5  算法演練——實現無序列表查找 203
    8.2.6  算法演練——在列表中查找x是否存在 203
    8.3  線性表查找:折半查找算法 204
    8.3.1  折半查找算法基礎 204
    8.3.2  算法演練——使用折半查找算法查找數據 205
    8.3.3  算法演練——使用折半查找算法查找指定數字 205
    8.3.4  算法演練——使用遞歸法實現折半查找算法 206
    8.3.5  算法演練——比較順序查找和折半查找 206
    8.4  線性表查找:插值查找算法 208
    8.4.1  插值查找算法基礎 208
    8.4.2  算法演練——使用插值查找法查找指定的數據 208
    8.5  線性表查找:分塊查找算法 209
    8.5.1  分塊查找算法基礎 209
    8.5.2  算法演練——使用分塊查找算法在列表中素 211
    8.5.3  算法演練——改進的使用分塊查找算法 212
    8.6  基於樹的查找法:二叉排序樹算法 213
    8.6.1  二叉排序樹算法基礎 214
    8.6.2  插入和生成 214
    8.6.3  刪除操作 215
    8.6.4  查找操作 217
    8.6.5  算法演練——實現二叉樹的搜索、插入、刪除、先序遍歷、中序遍歷和後序遍歷操作 217
    8.7  基於樹的查找法:平衡二叉排序樹算法 220
    8.7.1  平衡二叉排序樹算法基礎 220
    8.7.2  Python判斷平衡二叉樹的方法 223
    8.7.3  算法演練——實現平衡二叉樹的基本操作 223
    8.8  哈希查找算法 229
    8.8.1  哈希算法的基本思想 230
    8.8.2  構造哈希函數 230
    8.8.3  處理衝突 232
    8.8.4  哈希表的查找過程 234
    8.8.5  算法演練——使用哈希算法查找數據 234
    8.9  斐波那契查找算法 235
    8.9.1  斐波那契查找算法基礎 235
    8.9.2  算法演練——使用斐波那契查找算法查找數據 236
    8.9.3  算法演練——比較順序查找、二分查找、插值查找和斐波那契查找 237
    8.10  紅黑樹查找算法 239
    8.10.1  紅黑樹查找算法基礎 239
    8.10.2  算法演練——使用紅黑樹操作數據 240
    8.10.3  算法演練——繪制紅黑樹的插入圖 244
    第9章  排序算法 249
    9.1  什麼是排序算法 250
    9.1.1  排序算法的定義 250
    9.1.2  排序算法的分類 250
    9.2  插入排序算法 250
    9.2.1  插入排序算法基礎 251
    9.2.2  直接插入排序算法 251
    9.2.3  算法演練——排序一個列表 252
    9.2.4  算法演練——升序和降序排列 253
    9.3  希爾排序 254
    9.3.1  希爾排序算法基礎 254
    9.3.2  算法演練——使用希爾排序算法對數據進行排序處理 255
    9.3.3  算法演練——排序一個列表 256
    9.3.4  算法演練——使用希爾排序算法對列表進行排序 257
    9.4  交換類排序:冒泡排序算法 258
    9.4.1  冒泡排序(相鄰比序法)算法基礎 258
    9.4.2  算法演練——簡單的冒泡排序 259
    9.4.3  算法演練——實現從大到小的冒泡排序 260
    9.4.4  算法演練——使用冒泡排序算法的優化 261
    9.5  交換類排序:快速排序算法 263
    9.5.1  快速排序算法基礎 264
    9.5.2  算法演練——實現基本的快速排列 265
    9.5.3  算法演練——使用快速排序算法排列一個列表 266
    9.6  選擇排序算法 267
    9.6.1  直接選擇排序算法基礎 267
    9.6.2  樹形選擇排序算法基礎 268
    9.6.3  算法演練——使用直接選擇排序算法 268
    9.6.4  算法演練——使用直接選擇排序算法排列一個列表 269
    9.7  堆排序算法 270
    9.7.1  堆排序算法基礎 270
    9.7.2  算法演練——使用堆排序處理數據 272
    9.7.3  算法演練——實現堆排序 273
    9.8  歸並排序算法 276
    9.8.1  歸並排序算法基礎 276
    9.8.2  兩路歸並算法的思路 277
    9.8.3  實現歸並排序 278
    9.8.4  算法演練——使用歸並排序算法排列一個列表 279
    9.8.5  算法演練——圖解歸並排序算法 280
    9.9  基數排序算法 282
    9.9.1  多關鍵字排序 282
    9.9.2  鏈式基數排序 283
    9.9.3  算法演練——使用基數排序算法排序隨機數字 284
    9.9.4  算法演練——使用基數排序算法排序列表 285
    9.10  綜合比較各種排序方法 287
    第10章  使用算法解決數據結構問題 289
    10.1  約瑟夫環 290
    10.1.1  問題描述 290
    10.1.2  算法分析 290
    10.1.3  具體實現 291
    10.2  操作順序表 292
    10.2.1  算法分析 293
    10.2.2  具體實現 293
    10.3  操作鏈表 295
    10.3.1  算法分析 295
    10.3.2  具體實現 295
    10.4  帶有尾節點引用的單鏈表 297
    10.4.1  算法分析 297
    10.4.2  具體實現 297
    10.5  操作隊列、鏈表、順序表和循環順序表 299
    10.5.1  時間復雜度分析 299
    10.5.2  具體實現 299
    10.6  使用多叉樹尋找短路徑 302
    10.6.1  算法分析 302
    10.6.2  具體實現 302
    10.7  樹操作 304
    10.7.1  實現AVL樹 304
    10.7.2  使用二維數組生成有向圖 307
    10.7.3  使用廣度優先和深度優先遍歷二叉樹 308
    第11章  解決數學問題 311
    11.1  一段神奇的字符 312
    11.1.1  問題描述 312
    11.1.2  具體實現 312
    11.2  1000以內的完全數 313
    11.2.1  問題描述 313
    11.2.2  算法分析 314
    11.2.3  具體實現 315
    11.3  多進程驗證哥德巴赫猜想 315
    11.3.1  問題描述 315
    11.3.2  算法分析 315
    11.3.3  具體實現 316
    11.4  公約數和小公倍數 318
    11.4.1  算法分析 318
    11.4.2  具體實現 318
    11.5  親密數 319
    11.5.1  算法分析 319
    11.5.2  具體實現 319
    11.6  計算10000以內的自守數 320
    11.6.1  算法分析 320
    11.6.2  具體實現 320
    11.7  矩陣運算 320
    11.7.1  算法分析 321
    11.7.2  具體實現 321
    11.8 &nbs多項式運算 322
    11.8.1 &nbs多項式求導 322
    11.8.2  實現多項式的加、減、乘法運算 323
    11.9  素數問題 325
    11.9.1  求1000以內的所有素數 325
    11.9.2  孿生素數問題 326
    11.9.3  金蟬素數 327
    11.9.4  可逆素數 328
    11.9.5  回文素數 329
    11.9.6  等差素數數列 329
    第12章  常見的經典算法問題 333
    12.1  借書方案 334
    12.1.1  算法分析 334
    12.1.2  具體實現 334
    12.2  捕魚和分魚 335
    12.2.1  算法分析 336
    12.2.2  具體實現 336
    12.3  出售金魚 336
    12.3.1  算法分析 336
    12.3.2  具體實現 337
    12.4  平分七筐魚 337
    12.4.1  算法分析 337
    12.4.2  具體實現 338
    12.5  繩子的長度和井深 338
    12.5.1  算法分析 339
    12.5.2  具體實現 339
    12.6  雞兔同籠 340
    12.6.1  算法分析 340
    12.6.2  具體實現 340
    12.7  三色球問題 341
    12.7.1  算法分析 341
    12.7.2  具體實現 342
    12.8  計算年齡 342
    12.8.1  算法分析 342
    12.8.2  具體實現 342
    12.9  常勝將軍問題 343
    12.9.1  算法分析 344
    12.9.2  具體實現 344
    12.10  野人與傳教士問題 345
    12.10.1  算法分析 345
    12.10.2  具體實現 345
    12.11  三色旗問題 347
    12.11.1  算法分析 347
    12.11.2  具體實現 347
    12.12  猴子分桃 348
    12.12.1  算法分析 348
    12.12.2  具體實現 349
    第13章  常用的人工智能算法 351
    13.1  線性回歸算法 352
    13.1.1  線性回歸介紹 352
    13.1.2  繪制三維平面 352
    13.1.3  預測房價 353
    13.2 &nbs決策樹算法 359
    13.2.1  決策樹 359
    13.2.2  決策樹切割點 359
    13.2.3  決策樹擬合數據 361
    13.2.4  確定深度的算法 362
    13.3  Bagging算法 365
    13.3.1  何為Bagging算法 365
    13.3.2  實現Bootstrap采樣 366
    13.4  Boosting算法 367
    13.4.1  Boosting基礎 367
    13.4.2  心絞痛ROC曲線檢測繫統 368
    13.5  隨機森林算法 372
    13.5.1  什麼是隨機森林 373
    13.5.2  分析聲吶數據 373

    前言
    從您開始學習編程的那一刻起,就注定了以後所要走的路:從編程學習者開始,依次經歷實習生、程序員、軟件工程師、架構師、CTO等職位的磨礪;當你站在職位的位置驀然回首,會發現自己的成功並不是偶然,在程序員的成長之路上會有不斷修改代碼、尋找並解決Bug、不停地測試程序和修改項目的經歷。不可否認的是,隻要你在自己的開發生涯中穩扎穩打,並且善於總結和學習,終將會得到可喜的收獲。
    選擇一本合適的書
    對於一名程序開發初學者來說,究竟如何學習並提高自己的開發技術呢?答案就是買一本合適的程序開發書籍進行學習。但是,市面上許多面向初學者的編程書籍中的大多數篇幅都是講解基礎知識,多偏向於理論,讀者讀了以後面對實戰項目時還是無從下手。如何實現從理論平滑過渡到項目實戰,是初學者迫切需要學習的。為此,我們特意策劃了本書。
    本書面向完全沒有算法編程經驗的零基礎的讀者,實現算法零基礎到高手的跨越,講解了Python算法的核心知識和技巧,這些知識能夠幫助初學者迅速掌握Python算法的精髓,編寫出更加高效的代碼。
    本書的特色

    從您開始學習編程的那一刻起,就注定了以後所要走的路:從編程學習者開始,依次經歷實習生、程序員、軟件工程師、架構師、CTO等職位的磨礪;當你站在職位的位置驀然回首,會發現自己的成功並不是偶然,在程序員的成長之路上會有不斷修改代碼、尋找並解決Bug、不停地測試程序和修改項目的經歷。不可否認的是,隻要你在自己的開發生涯中穩扎穩打,並且善於總結和學習,終將會得到可喜的收獲。
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    本書的特色
    1.以“從入門到精通”的寫作方法構建內容,讓讀者入門容易
    為了使讀者能夠完全看懂本書的內容,本書遵循“從入門到精通”基礎類圖書的寫法,循序漸進地講解開發語言的基本知識。
    2. 實例教學,經典並深入
    本書以實例教學為導向,通過具體實例講解各種算法思想的基本知識和核心用法。通過具體實例的講解和剖析,幫助讀者真正掌握Python算法的核心內容。
    3.視頻講解,二維碼布局全書
    本書正文的每一個二級目錄都有一個二維碼,通過掃描二維碼可以觀看視頻講解,既包括實例講解,也包括教程講解,對讀者的開發水平實現了撥高處理。
    4.本書售後幫助讀者快速解決學習問題
    無論是對書中的疑惑,還是在學習中遇到的其他問題,群主和管理員都將在時間為讀者解答,這是我們對讀者的承諾。
     
    本書的內容
    本書循序漸進地詳細講解了算法實現的核心技術。全書共13章,分別講解了初步認識算法、枚舉算法思想、遞歸算法思想、分治算法思想、貪心算法思想、試探算法思想、迭代算法思想、查找算法、排序算法、使用算法解決數據結構問題、解決數學問題、常見的經典算法問題、常用的人工智能算法。本書通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的具體使用流程,引領讀者全面掌握算法的核心技術。
    本書的讀者對像
    初學編程的自學者           編程愛好者
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    畢業設計的學生    初、中級程序開發人員
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    在職程序員       
         
    致謝
    在本書編寫過程中,得到了清華大學出版社編輯們的大力支持,正是各位編輯的求實、耐心和高效,纔使得本書能夠在這麼短的時間內出版。另外,也十分感謝我的家人給予的巨大支持。
    本人水平有限,書中存在紕漏之處在所難免,誠請讀者提出寶貴的意見或建議,以便修訂時使之更臻完善。
    後感謝您購買本書,希望本書能成為您編程路上的領航者,祝您閱讀快樂!



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