算法图解

推荐一些关于算法的书籍？

1、数据结构与算法分析：C语言描述（适合入门）

这本书相对于算法导论要简单一些，更适合入门。算法导论其实有比较强的理论性，看起来比较吃力。

《数据结构与算法分析:C语言描述》内容简介：书中详细介绍了当前流行的论题和新的变化，讨论了算法设计技巧，并在研究算法的性能、效率以及对运行时间分析的基础上考查了一些高级数据结构，从历史的角度和近年的进展对数据结构的活跃领域进行了简要的概括。由于《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》选材新颖，方法实用，题例丰富，取舍得当。《数据结构与算法分析:C语言描述》的目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力，使得他们能够开发出高效率的程序。从服务于实践又锻炼学生实际能力出发，书中提供了大部算法的C程序和伪码例程。

2、算法设计与分析基础（适合入门）

作者基于丰富的教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度，能对现有的大多数算法都能进行准确分类，从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。本书作为第2版，相对第1版增加了新的习题，还增加了“迭代改进”一章，使得原来的分类方法更加完善。

3.0、算法引论：一种创造性方法（适合入门）

和普通的算法书不同，这本书从创造性的角度出发——如果说算法导论讲的是有哪些算法，那么算法引论讲的就是如何创造算法。结合前面的算法设计与分析基础，这本书把能解决的算法问题数量扩大了一个数量级。

3.1 算法竞赛 | 信息学奥赛一本通（算竞入门）

AlphaWA同学推荐的入门书籍，网上没有PDF版本，自己去淘宝买喽。

3.2 算法竞赛 | 算法竞赛进阶指南（算竞进阶）

《算法图解》pdf

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

目录

前言

致谢

关于本书

第1　章 算法简介　1

1．1　引言　1

1．1．1　性能方面　1

1．1．2　问题解决技巧　2

1．2　二分查找　2

1．2．1　更佳的查找方式　4

1．2．2　运行时间　8

1．3　大O 表示法　8

1．3．1　算法的运行时间以不同的速度增加　9

1．3．2　理解不同的大O运行时间　10

1．3．3　大O 表示法指出了最糟情况下的运行时间　12

1．3．4　一些常见的大O运行时间　12

1．3．5　旅行商　13

1．4　小结　15

第2　章 选择排序　16

2．1　内存的工作原理　16

2．2　数组和链表　18

2．2．1　链表　19

2．2．2　数组　20

2．2．3　术语　21

2．2．4　在中间插入　22

2．2．5　删除　23

2．3　选择排序　25

2．4　小结　28

第3　章 递归　29

3．1　递归　29

3．2　基线条件和递归条件　32

3．3　栈　33

3．3．1　调用栈　34

3．3．2　递归调用栈　36

3．4　小结　40

第4　章 快速排序　41

4．1　分而治之　41

4．2　快速排序　47

4．3　再谈大O表示法　52

4．3．1　比较合并排序和快速排序　53

4．3．2　平均情况和最糟情况　54

4．4　小结　57

第5　章 散列表　58

5．1　散列函数　60

5．2　应用案例　63

5．2．1　将散列表用于查找　63

5．2．2　防止重复　64

5．2．3　将散列表用作缓存　66

5．2．4　小结　68

5．3　冲突　69

5．4　性能　71

5．4．1　填装因子　72

5．4．2　良好的散列函数　74

5．5　小结　75

第6　章 广度优先搜索　76

6．1　图简介　77

6．2　图是什么　79

6．3　广度优先搜索　79

6．3．1　查找最短路径　82

6．3．2　队列　83

6．4　实现图　84

6．5　实现算法　86

6．6　小结　93

第7　章 狄克斯特拉算法　94

7．1　使用狄克斯特拉算法　95

7．2　术语　98

7．3　换钢琴　100

7．4　负权边　105

7．5　实现　108

7．6　小结　116

第8　章 贪婪算法　117

8．1　教室调度问题　117

8．2　背包问题　119

8．3　集合覆盖问题　121

8．4　NP 完全问题　127

8．4．1　旅行商问题详解　127

8．4．2　如何识别NP 完全问题　131

8．5　小结　133

第9　章 动态规划　134

9．1　背包问题　134

9．1．1　简单算法　135

9．1．2　动态规划　136

9．2　背包问题FAQ　143

9．2．1　再增加一件商品将如何呢　143

9．2．2　行的排列顺序发生变化时结果将如何　145

9．2．3　可以逐列而不是逐行填充网格吗　146

9．2．4　增加一件更小的商品将如何呢　146

9．2．5　可以偷商品的一部分吗　146

9．2．6　旅游行程最优化　147

9．2．7　处理相互依赖的情况　148

9．2．8　计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗　148

9．2．9　最优解可能导致背包没装满吗　149

9．3　最长公共子串　149

9．3．1　绘制网格　150

9．3．2　填充网格　151

9．3．3　揭晓答案　152

9．3．4　最长公共子序列　153

9．3．5　最长公共子序列之解决方案　154

9．4　小结　155

第10　章 K 最近邻算法　156

10．1　橙子还是柚子　156

10．2　创建推荐系统　158

10．2．1　特征抽取　159

10．2．2　回归　162

10．2．3　挑选合适的特征　164

10．3　机器学习简介　165

10．3．1　OCR　165

10．3．2　创建垃圾邮件过滤器　166

10．3．3　预测股票市场　167

10．4　小结　167

第11　章 接下来如何做　168

11．1　树　168

11．2　反向索引　171

11．3　傅里叶变换　171

11．4　并行算法　172

11．5　MapReduce　173

11．5．1　分布式算法为何很有用　173

11．5．2　映射函数　173

11．5．3　归并函数　174

11．6　布隆过滤器和HyperLogLog　174

11．6．1　布隆过滤器　175

11．6．2　HyperLogLog　176

11．7　SHA 算法　176

11．7．1　比较文件　177

11．7．2　检查密码　178

11．8　局部敏感的散列算法　178

11．9　Diffie-Hellman 密钥交换　179

11．10　线性规划　180

11．11　结语　180

练习答案　181

最后，这里为大家准备了几百本的互联网电子书，有需要的过来取吧。 点击获取

马前课12指算法图解

马前课12指算法图解如下：

动左手拇指，依次顺时针点击其余3指上所布大安、留连、速喜、赤口、小吉、空亡6神位。例五月初四，午时占。

第一步起月，从大安上起正月（皆按农历），留连为二月，速喜为三月，赤口为四月，小吉就为五月。

第二步起日，从小吉上起日，仍按顺时针转，小吉为初一，空亡为初二，大安为初三，留连就为初四。

第三步起时，从留连上为子时，速喜为丑时，赤口为寅时，小吉为卯时，空亡为辰时，大安为巳时，留连就为午时。这个午时的留连就为推出的结果。

小六壬天气秘法：

大安阴晴日，清风送爽杨柳枝。

留连雨绵绵，旱苗喜雨在禾田。

速喜霓虹现，艳阳高照在人间。

赤口冷如刀，雷雨霜雪兼冰雹。

小吉星月稀，阴阳天里阴阳期。

空亡雾茫茫，不见日月海天长。

铺地锦算法图解(铺地锦算法)

1、铺地锦算法怎么算。

2、铺地锦算法图解。

3、铺地锦算法的由来。

4、铺地锦算法小论文。

1.铺地锦算法简介：1494年意大利数学家巴切利介绍了八种乘法，第六种就是方格乘法。

2.方格乘法法约于十五世纪传入中国，形如中国古代织出的锦缎，因此中国人民给这种计算格式起新的名字叫铺地锦算法。

3.铺地锦算法过程：先画一个矩形。

4.把它分成M乘N个方格。

5.在方格上边、右边分别写下两个因数。

6.用对角线把方格一分为二，分别记录上述各位数字相应乘积的十位数和个位数。

7.将乘积由右下到左上，沿斜线方向相加，相加满十时向前进一。

8.得到结果。

蝴蝶算法口诀图解

蝴蝶算法口诀图解，如下：

蝴蝶算法(Butterfly Algorithm)是根据蝴蝶受香味吸引飞行的行为而提出的优化算法。算法于2015年提出，效果中规中矩，不过相关的论文数量也不少了。算法的流程和结构非常简单，不过论文对算法的细节描述不够清晰，有些参数意义不明。

蝴蝶算法中，每只蝴蝶的位置代表一个可行解，每只蝴蝶的值表示该位置的香味，每只蝴蝶会向着香味浓度最高位置的蝴蝶飞行，或者向着随机选定的蝴蝶飞行。通过该行为在解空间内搜寻香味浓度最大的位置。

当蝴感觉到另一只蝴蝶在这个区域看发出更多的香味时，就会去靠近，这个阶段被称为全局搜索。另外一种情况，当蝴蝶不能感知大于它自己的香味时，它会随机移动，这个阶段称为局部搜索阶段。

蝴蝶产生的香味涉及到 3 个参数，分别为感觉因子c，刺激强度】和幂指数 a。刺激强度与蝴蝶(解)的适应度相关。

该算法有两个关键步骤:全局搜索阶段和局部搜索阶段。在全局搜索阶段，蝴蝶将向最优解g*移动，可表示为:xt+1 = x' + (r² * g* - x') * fi

其中,x:表示第i个蝴蝶在第t次迭代中的解向量，这里a*表示目前为止的最优解。第2只 蝴 蝶的 香 味用 f;来表示，r为0到1的随机数。局部搜索可表示为x+1 =对 + (r2 *x -x) * f

其中r为0到1的随机数，x和x:表示从解空间中随机选择的第k只和第 j只蝴蝶。在蝴蝶的觅食过程中，全局和局部搜索都会发生，为此，设定一个开关概率p来转换普通的全局搜索和容集的局部搜索。每次迭代用式(4)随机产生一个数r，与开关概率p进行比较来决定进行全局搜索还是局部搜索。