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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)家庭與辦公軟件Swift常用算法:經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的Swift實(shí)現(xiàn)

Swift常用算法:經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的Swift實(shí)現(xiàn)

Swift常用算法:經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的Swift實(shí)現(xiàn)

定 價(jià):¥98.00

作 者: [美] 大衛(wèi)·科帕克(David Kopec),韓智文 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 移動(dòng)開發(fā)經(jīng)典叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302517092 出版時(shí)間: 2018-12-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《Swift常用算法 經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的Swift實(shí)現(xiàn)》通過探究基本的編碼技術(shù)和算法,進(jìn)一步提高讀者的Swift編程技能。讀者在領(lǐng)略書中關(guān)于搜索、聚類、圖等領(lǐng)域的示例時(shí),腦海中將會(huì)重現(xiàn)一些已經(jīng)淡忘的重要內(nèi)容,并將找到“新”問題的經(jīng)典解決方法。作者David Kopec具有出眾的能力,將計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心原理與諸如應(yīng)用、數(shù)據(jù)、性能甚至通過工作面試等現(xiàn)實(shí)問題加以關(guān)聯(lián)。 特色內(nèi)容: ◆ 寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、A*搜索算法 ◆ 約束滿足問題 ◆ 使用圖算法來解決問題 ◆ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等 ◆ 全部代碼示例采用Swift 4.1編寫

作者簡介

  David Kopec是佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與創(chuàng)新專業(yè)的副教授。他是一名經(jīng)驗(yàn)豐富的iOS開發(fā)人員,也是Dart for Absolute Beginners(Apress出版社,2014年出版)一書的作者。David擁有達(dá)特茅斯學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位和計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位。

圖書目錄

目  錄

第1章 小型問題 1
1.1 斐波那契數(shù)列 1
1.1.1 嘗試遞歸方法 1
1.1.2 利用基本情形 2
1.1.3 計(jì)算緩存技術(shù) 4
1.1.4 保持斐波那契簡單 5
1.2 簡單數(shù)據(jù)壓縮 6
1.3 牢不可破的加密 9
1.3.1 數(shù)據(jù)排序 10
1.3.2 加密和解密 11
1.4 π的計(jì)算 12
1.5 漢諾塔 13
1.5.1 漢諾塔的建模 14
1.5.2 解決漢諾塔問題 15
1.6 實(shí)際應(yīng)用 16
1.7 練習(xí) 17
第2章 搜索問題 19
2.1 DNA搜索 19
2.1.1 存儲DNA 20
2.1.2 線性搜索 21
2.1.3 二分搜索 22
2.1.4 泛型示例 24
2.2 迷宮求解 25
2.2.1 生成隨機(jī)迷宮 25
2.2.2 其他迷宮細(xì)節(jié) 26
2.2.3 深度優(yōu)先搜索 28
2.2.4 廣度優(yōu)先搜索 32
2.2.5 A*搜索 34
2.3 傳教士和食人族 39
2.3.1 問題表示 39
2.3.2 問題解決 42
2.4 實(shí)際應(yīng)用 43
2.5 練習(xí) 44
第3章 約束滿足問題 45
3.1 構(gòu)建約束滿足問題的解決 框架 46
3.2 澳大利亞地圖著色問題 50
3.3 八皇后問題 53
3.4 單詞搜索問題 55
3.5 SEND+MORE=MONEY問題 59
3.6 電路板布局問題 61
3.7 實(shí)際應(yīng)用 61
3.8 練習(xí) 62
第4章 圖問題 63
4.1 構(gòu)建圖框架 65
4.1.1 Edge的具體實(shí)現(xiàn) 70
4.1.2 Graph的具體實(shí)現(xiàn) 70
4.2 尋找最短路徑 73
4.2.1 定義路徑 73
4.2.2 廣度優(yōu)先搜索(BFS)回顧 74
4.3 最小化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本 77
4.3.1 權(quán) 77
4.3.2 尋找最小生成樹 82
4.4 在帶權(quán)圖中尋找最短路徑 88
4.5 實(shí)際應(yīng)用 93
4.6 練習(xí) 94
第5章 遺傳算法 95
5.1 生物學(xué)背景知識 95
5.2 預(yù)備知識 96
5.3 通用遺傳算法 98
5.4 簡單測試 105
5.5 重新討論SEND+MORE=MONEY問題 108
5.6 遺傳算法面臨的挑戰(zhàn) 112
5.7 實(shí)際應(yīng)用 112
5.8 練習(xí) 113
第6章 k-均值聚類算法 115
6.1 預(yù)備知識 115
6.2 k-均值聚類算法 120
6.3 基于年齡和地理經(jīng)度的州長聚類算法 124
6.4 k-均值聚類問題及其擴(kuò)展 128
6.5 實(shí)際應(yīng)用 129
6.6 練習(xí) 130
第7章 簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 131
7.1 來自生物學(xué)的靈感 131
7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 133
7.2.1 神經(jīng)元 133
7.2.2 層 134
7.2.3 反向傳播 135
7.2.4 整體情況 137
7.3 預(yù)備知識 138
7.3.1 借助隨機(jī)化 138
7.3.2 快速算法 140
7.4 激活函數(shù) 141
7.5 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 142
7.5.1 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元 143
7.5.2 層的實(shí)現(xiàn) 144
7.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn) 146
7.6 分類問題 149
7.6.1 歸一化數(shù)據(jù) 149
7.6.2 經(jīng)典的iris(鳶尾屬植物)數(shù)據(jù)集 150
7.6.3 葡萄酒分類問題 154
7.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題及其擴(kuò)展 156
7.8 實(shí)際應(yīng)用 157
7.9 練習(xí) 158
第8章 其他問題 159
8.1 背包問題 159
8.2 旅行推銷員問題 163
8.2.1 簡單方法 164
8.2.2 深層考慮 170
8.3 電話號碼助記符 170
8.4 井字棋 172
8.4.1 管理狀態(tài) 173
8.4.2 極小極大算法 175
8.5 實(shí)際應(yīng)用 179
8.6 練習(xí) 180
附錄A 術(shù)語表 181
附錄B 更多資源 187
附錄C Swift簡史 193


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