Python算法导论:经典与基础
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"Python算法教程是一本以Python语言为载体,深入浅出地介绍算法分析与设计的书籍。全书包含11章,涵盖了从基础到进阶的各种算法主题,如树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及处理困难问题的方法。书中的内容旨在帮助读者理解和解决基本的算法问题,并建立起坚实的算法基础。此外,书中还包括了作者介绍、技术审阅者信息、致谢、前言等前导内容,以及加速Python的附录、问题与算法列表、图论术语和习题提示等实用资料。" 本书首先从介绍如何解决问题的基本步骤开始,引导读者进入算法的世界。第一章“Introduction”可能是关于理解问题本质和思考策略的讨论,这对于任何算法学习者来说都是非常关键的起点。接着,第二章“The Basics”将介绍算法的基础知识,可能包括数据结构、基本操作和初步的算法思维。 第三章“Counting 101”将探讨计数问题,这是概率和组合优化中的重要概念,对于理解算法效率和可能性至关重要。第四章“Induction and Recursion and Reduction”将深入到归纳推理、递归和减化问题,这些都是解决复杂问题的关键工具,特别是在计算机科学中。 第五章“Traversal: The Skeleton Key of Algorithmics”聚焦于遍历算法,这是理解树和图结构的基础,广泛应用于搜索和遍历问题。第六章“Divide, Combine, and Conquer”讨论分治法,这是一种高效的算法设计策略,用于将大问题分解为小问题来解决。 第七章“Greed Is Good? Prove It!”涉及贪心算法,这些算法通常寻求局部最优解以达到全局最优,但需要证明其正确性。第八章“Tangled Dependencies and Memoization”可能讨论了复杂依赖关系下的记忆化技术,用于优化动态规划问题。 第九章“From A to B with Edsger and Friends”可能以Dijkstra算法为主,这是求解单源最短路径问题的经典算法,由计算机科学家艾兹格·迪杰斯特拉提出。第十章“Matchings, Cuts, and Flows”则可能涵盖图论中的匹配理论、割点和流网络,这些在运筹学和网络优化中有广泛应用。 最后一章“Hard Problems and (Limited) Sloppiness”探讨困难问题和有限的不精确方法,可能涉及NP完全问题和近似算法,帮助读者理解某些问题的复杂性和寻找实际解决方案。 附录部分提供了Python性能优化的指导、问题和算法的列表,以及图论术语的详细解释,为读者提供了进一步学习和实践的资源。书末的索引方便读者快速查找特定的主题或概念。
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