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　　内容简介：

　　Python是一种面向对象的、解释性的计算机编程语言，具有广泛的应用领域，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算和推荐系统构建等。这本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书以经典算法为主，但同时也会为读者理解基本算法问题并解决它们打下良好的基础。这本书由11章组成。介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪婪算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题、困难问题及其稀释等。本书每章末尾都有练习题和参考资料，为读者自学和进一步学习提供了更多的方便。书末给出了练习题的提示，方便读者查漏补缺。这本书把概念和知识点解释的很清楚，语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中用户阅读和自学，也适合高校计算机专业学生作为参考资料阅读。

　　作者简介：

　　马格努斯李赫特兰德是一位经验丰富的Python程序员，他从20世纪90年代就开始使用这种语言。同时，他也是挪威科技大学的副教授。他有几十年的算法教学经验，是《Beginning Python》一书的作者。

　　第一章简介1

　　1.1这是什么书2

　　1.1.1本书将主要涵盖以下内容3

　　1.1.2本书还将简单或部分涵盖

　　以下内容3

　　1.1.3本书将不涉及以下方面3

　　1.2你为什么想读这本书3

　　1.3一些准备工作5

　　1.4本书的主要内容5

　　1.5本章概述7

　　1.6如果你对7感兴趣

　　1.7练习7

　　1.8参考文献8

　　第二章基础知识9

　　2.1计算领域的一些核心概念9

　　2.2渐近符号11

　　2.2.1我看不懂这些希腊文

　　交通规则14

　　2.2.3我们来看渐近问题。

　　执业律师协会16

　　2.2.4三种重要情况19

　　2.2.5经验算法评估20

　　2.3图和树的实现24

　　2.3.1邻接表及其类似结构26

　　邻接矩阵29

　　2.3.3树的实现32

　　2.3.4多重表示35

　　2.4请小心黑匣子36

　　2.4.1隐式方形水准仪操作37

　　2.4.2浮点运算的问题38

　　2.5本章概述41

　　2.6如果你感兴趣

　　2.7练习42

　　2.8参考文献43

　　第3章初步计票46

　　3.1求和公式46的含义

　　3.1.1更多希腊字母47

　　3.1.2求和公式的应用47

　　3.2两种竞赛制度的故事48

　　握手问题48

　　3.2.2龟兔赛跑50

　　3.3子集和排列54

　　3.4递归和递归类型56

　　3.4.1手动推导57

　　3.4.2几个重要的例子59

　　3.4.3猜测和测试62

　　3.4.4主要定理：一刀切。

　　解决方案65

　　3.5这到底是什么67

　　3.6本章概述69

　　3.7如果你对69感兴趣

　　3.8练习70

　　3.9参考文献71

　　第四章归纳、递归和归约72页

　　4.1哦，其实很简单73

　　4.2一而再，再而三74

　　4.3魔镜，魔镜77

　　4.4基于归纳(和递归)的设计82

　　4.4.1寻找最大排列82

　　4.4.2星级问题86

　　4.4.3拓扑排序问题88

　　4.5更强的假设92

　　4.6不变性和正确性94

　　4.7放松法和逐步改进94

　　4.8还原法换位法=难度证明95

　　4.9解决问题的一些建议97

　　4.10本章概述98

　　4.11如果你感兴趣

　　4.12练习99

　　4.13参考文献101

　　第5章遍历：算法中的主密钥102

　　5.1公园散步

　　不允许使用回路109。

　　停止循环遍历的方法110

　　5.2继续深化111

　　5.3无限迷宫和最短(未加权)

　　路径115

　　5.4强连通分量120

　　5.5本章概述123

　　5.6如果你感兴趣

　　5.7练习124

　　5.8参考文献125

　　第六章分解、合并和决议126

　　6.1树问题，即平衡问题126

　　6.2经典的分治算法129

　　6.3对折搜索129

　　6.3.1搜索树的遍历及其修剪132

　　选择算法135

　　6.4对半排序137

　　排序操作能有多快140

　　6.5另外三个例子140

　　6.5.1最接近问题141的点

　　凸包问题142

　　6.5.3最大切片问题144

　　6.6树木的平衡和再平衡145

　　6.7本章概述151

　　6.8如果你对152感兴趣

　　6.9练习152

　　6.10参考文献153

　　第七章贪婪是正当的吗？请证明154

　　7.1循序渐进，万无一失154

　　7.2背包问题158

　　7.2.1分数背包问题158

　　7.2.2整数背包问题159

　　7.3霍夫曼算法159

　　7.3.1特定算法160

　　7.3.2第一次贪婪的选择162

　　7.3.3步行休息163

　　7.3.4优化和合并164

　　7.4最小生成树问题165

　　7.4.1最短边问题166

　　7.4.2其他部分的相关信息167

　　7.4.3Kruskal算法168

　　优化算法170

　　7.5贪婪不是问题，问题是

　　贪婪是什么时候173

　　坚持尽你最大的努力

　　7.5.2力求完美174

　　7.5.3做好安全措施

　　7.6本章概述177

　　如果你感兴趣的话

　　7.8练习178

　　7.9参考文献179

　　第八章复杂依赖及其记忆180

　　8.1不要重复自己

　　8.2有向无环图中的最短路径问题187

　　8.3最长递增子序列问题190

　　8.4序列比对问题193

　　8.5背包问题的反击196

　　8.6序列的二元划分199

　　8.7本章概述202

　　如果你对203感兴趣

　　8.9练习203

　　8.10参考文献204

　　第九章迪克斯特拉和他的朋友

　　从A到B的旅程

　　9.1扩展知识207

　　9.2放松可以“疯狂”208

　　9.3找到隐藏的DAG图213

　　9.4多对多问题216

　　9.5“牵强附会”的子问题218

　　9.6折中220

　　9.7把握未来趋势223

　　9.8本章概述226

　　如果你对227感兴趣

　　9.10练习228

　　9.11参考文献228

　　第十章匹配、切割和流动229

　　0.1二分匹配230

　　0.2条不相交的路径233

　　0.3最大流量问题236

　　0.4最小割集问题240

　　0.5最小费用流和分配问题241

　　0.6某些应用程序243

　　10.7本章概述247

　　0.8如果你对247感兴趣

　　10.9练习248

　　10.10参考249

　　第十一章难题及其(有限的)稀释250

　　11.1重新审视简化251

　　1.2不要待在堪萨斯州254

　　1.3但是现在，我们还是得回去

　　去堪萨斯255号

　　11.4我们应该从哪里开始？

　　去哪里？259

　　11.5怪物天堂264

　　1.5.1背包的归还264

　　11.5.2分组和着色266

　　11.5.3路径和环路269

　　1.6当困难来临时，聪明人

　　开始犯错272

　　1.7设法找到解决办法275

　　这些故事告诉我们277

　　11.9本章概述279

　　1.10如果你对279感兴趣

　　11.11练习280

　　11.12参考281

　　附录一踩油门！加速Python 282

　　附录B一些著名的问题和算法286

　　第二百八十六部分

　　算法和数据结构部分289

　　附录C图论的基础295

　　附录D练习技巧301

　　第一章301

　　第二章301

　　第三章303

　　第四章304

　　第五章307

　　第六章308

　　第七章310

　　第八章312

　　第九章313

　　第十章314

　　第十一章315

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