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Python算法教程由著名挪威作家赫特蘭著，它從Python算法的入門知識講起，讓讀者們能夠正確理解到基本算法的使用，同時深穩(wěn)的打下基礎(chǔ)，掌握到Python編程技巧性！需要的朋友就來IT貓撲下載吧！

Python算法教程目錄

第1章引言 1

1．1 這是一本怎么樣的書 2

1．1．1 本書將主要涉及以下內(nèi)容 3

1．1．2 本書還將簡單或部分涉及以下內(nèi)容 3

1．1．3 本書不會涉足以下領(lǐng)域 3

1．2 為什么要讀這本書 3

1．3 一些準備工作 5

1．4 本書主要內(nèi)容 5

1．5 本章小結(jié) 7

1．6 如果您感興趣 7

1．7 練習(xí)題 7

1．8 參考資料 8

Python算法教程

第2章基礎(chǔ)知識 9

2.1 計算領(lǐng)域中一些核心理念 9

2.2 漸近記法 11

2．2．1 我看不懂這些希臘文 12

2．2．2 交通規(guī)則 14

2．2．3 讓我們拿漸近性問題練練吧 16

2．2．4 三種重要情況 19

2．2．5 實證式算法評估 20

2．3 圖與樹的實現(xiàn) 24

2．3．1 鄰接列表及其類似結(jié)構(gòu) 26

2．3．2 鄰接矩陣 29

2．3．3 樹的實現(xiàn) 32

2．3．4 多種表示法 35

2．4 請?zhí)岱篮诤凶?36

2．4．1 隱性平方級操作 37

2．4．2 浮點運算的麻煩 38

2．5 本章小結(jié) 41

2．6 如果您感興趣 42

2．7 練習(xí)題 42

2．8 參考資料 43

第3章計數(shù)初步 46

3．1 求和式的含義 46

3．1．1 更多希臘字母 47

3．1．2 求和式的運用 47

3．2 兩種賽制的故事 48

3．2．1 握手問題 48

3．2．2 龜兔賽跑 50

3．3 子集與排列組合 54

3．4 遞歸與遞歸式 56

3．4．1 手動推導(dǎo) 57

3．4．2 幾個重要例子 59

3．4．3 猜測與檢驗 62

3．4．4 主定理：一刀切式的解決方案 65

3．5 這一切究竟是什么呢 67

3．6 本章小結(jié) 69

3．7 如果您感興趣 69

3．8 練習(xí)題 70

3．9 參考資料 71

第4章歸納、遞歸及歸簡 72

4．1 哦，這其實很簡單 73

4．2 一而再，再而三 74

4．3 魔鏡，魔鏡 77

4．4 基于歸納法（與遞歸法）的設(shè)計 82

4．4．1 尋找最大排列 82

4．4．2 明星問題 86

4．4．3 拓撲排序問題 88

4．5 更強的假設(shè)條件 92

4．6 不變式與正確性 94

4．7 松弛法與逐步完善 94

4．8 歸簡法+換位法=困難度證明 95

4．9 一些解決問題的建議 97

4．10 本章小結(jié) 98

4．11 如果您感興趣 98

4．12 練習(xí)題 99

4．13 參考資料 101

第5章遍歷：算法學(xué)中的萬能鑰匙 102

5．1 公園漫步 109

5．1．1 不允許出現(xiàn)環(huán)路 109

5．1．2 停止循環(huán)遍歷的方式 110

5．2 繼續(xù)深入 111

5．3 無限迷宮與最短（不加權(quán)）

路徑問題 115

5．4 強連通分量 120

5．5 本章小結(jié) 123

5．6 如果您感興趣 123

5．7 練習(xí)題 124

5．8 參考資料 125

第6章分解、合并、解決 126

6．1 樹狀問題，即平衡問題 126

6．2 經(jīng)典分治算法 129

6．3 折半搜索 129

6．3．1 搜索樹的遍歷及其剪枝 132

6．3．2 選取算法 135

6．4 折半排序 137

排序操作究竟可以有多快 140

6．5 三個額外實例 140

6．5．1 最近點對問題 141

6．5．2 凸包問題 142

6．5．3 最大切片問題 144

6．6 樹的平衡與再平衡 145

6．7 本章小結(jié) 151

6．8 如果您感興趣 152

6．9 練習(xí)題 152

6．10 參考資料 153

第7章貪心有理嗎？請證明 154

7．1 步步為營，萬無一失 154

7．2 背包問題 158

7．2．1 分數(shù)背包問題 158

7．2．2 整數(shù)背包問題 159

7．3 哈夫曼算法 159

7．3．1 具體算法 160

7．3．2 首次貪心選擇 162

7．3．3 走完剩余部分 163

7．3．4 最優(yōu)化歸并 164

7．4 最小生成樹問題 165

7．4．1 最短邊問題 166

7．4．2 其余部分的相關(guān)情況 167

7．4．3 Kruskal算法 168

7．4．4 Prim算法 170

7．5 貪心不是問題，問題是何時貪心 173

7．5．1 堅持做到最好 173

7．5．2 盡量做到完美 174

7．5．3 做好安全措施 175

7．6 本章小結(jié) 177

7．7 如果您感興趣 178

7．8 練習(xí)題 178

7．9 參考資料 179

第8章復(fù)雜依賴及其記憶體化 180

8．1 不要重復(fù)自己 181

8．2 有向無環(huán)圖中的最短路徑問題 187

8．3 最長遞增子序列問題 190

8．4 序列比對問題 193

8．5 背包問題的反擊 196

8．6 序列的二元分割 199

8．7 本章小結(jié) 202

8．8 如果您感興趣 203

8．9 練習(xí)題 203

8．10 參考資料 204

第9章 Dijkstra及其朋友們從A到B的旅程 206

9．1 擴展知識 207

9．2 松弛可“瘋狂” 208

9．3 找到隱藏的DAG圖 213

9．4 多對多問題 216

9．5 “牽強”的子問題 218

9．6 中途相遇 220

9．7 把握未來走向 223

9．8 本章小結(jié) 226

9．9 如果您感興趣 227

9．10 練習(xí)題 228

9．11 參考資料 228

第10章匹配、切割及流量 229

10．1 二分圖匹配 230

10．2 不相交的路徑 233

10．3 最大流問題 236

10．4 最小切割集問題 240

10．5 最小成本的流及賦值問題 241

10．6 一些應(yīng)用 243

10．7 本章小結(jié) 247

10．8 如果您感興趣 247

10．9 練習(xí)題 248

10．10 參考資料 249

第11章困難問題及其（有限）稀釋 250

11．1 重提歸簡 251

11．2 不待在肯薩斯州了 254

11．3 但目前，我們還是得回到肯薩斯州 255

11．4 我們應(yīng)從何處開始？前往何處呢 259

11．5 怪物樂園 264

11．5．1 背包的返回 264

11．5．2 分團與著色 266

11．5．3 路徑與環(huán)路 269

11．6 當困難來臨的時候，聰明人就開始犯錯 272

11．7 盡力尋找解決方案 275

11．8 這些故事告訴我們 277

11．9 本章小結(jié) 279

11．10 如果您感興趣 279

11．11 練習(xí)題 280

11．12 參考資料 281

附錄A 猛踩油門！令Python加速 282

附錄B 一些著名問題與算法 286

問題部分 286

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分 289

附錄C 圖論基礎(chǔ) 295附錄D 習(xí)題提示 301第1章 301

第2章 301

第3章 303

第4章 304

第5章 307

第6章 308

第7章 310

第8章 312

第9章 313

第10章 314

第11章 315

Python算法教程書籍介紹

本書主要關(guān)注經(jīng)典的算法，但同時會為讀者理解基本算法問題和解決問題打下很好的基礎(chǔ)。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數(shù)問題、歸納遞歸、遍歷、分解合并、貪心算法、復(fù)雜依賴、Dijkstra算法、匹配切割問題以及困難問題及其稀釋等內(nèi)容。本書在每一章結(jié)束的時候均有練習(xí)題和參考資料，這為讀者的自我檢查以及進一步學(xué)習(xí)提供了較多的便利。在全書的結(jié)尾，給出了練習(xí)題的提示，方便讀者進行查漏補缺。本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔。本書適合對Python算法感興趣的初中級用戶閱讀和自學(xué)，也適合高等院校的計算機系學(xué)生作為參考教材來閱讀。

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更多 (114個) >> python Python是一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的計算機程序設(shè)計語言。在國外用Python做科學(xué)計算的研究機構(gòu)非常的多，麻省理工學(xué)院的計算機科學(xué)及編程導(dǎo)論、卡耐基梅隆大學(xué)的編程基礎(chǔ)等一些知名的大學(xué)都開始采用Python來教授程序設(shè)計課程，主要是因為Python語言