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當前位置: 首頁出版圖書科學技術(shù)計算機/網(wǎng)絡軟件與程序設計圖解算法:使用JavaScript

圖解算法:使用JavaScript

圖解算法:使用JavaScript

定 價:¥79.00

作 者: 吳燦銘、胡昭民
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787302605119 出版時間: 2022-05-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書以圖解的方式綜合講述算法及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),內(nèi)容淺顯易懂,邏輯嚴謹,范例豐富,易于學習和掌握,力求兼顧教師教學和學生自學。 全書內(nèi)容分為五部分,共12章:計算思維與算法(第1~3章)介紹各個經(jīng)典的算法,包括分治法、遞歸法、貪心法、動態(tài)規(guī)劃法、迭代法、枚舉法、回溯法等;數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關算法(第4~6章)講述重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其相關算法的實現(xiàn),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)組、鏈表、堆棧、隊列、樹結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)、哈希表;排序與查找算法(第7、8章)講述排序算法和查找算法;樹結(jié)構(gòu)與圖結(jié)構(gòu)相關算法(第9、10章)講述數(shù)組和鏈表相關算法、堆棧和隊列相關算法、樹結(jié)構(gòu)相關算法和圖結(jié)構(gòu)相關算法;現(xiàn)代議題算法(第11、12章)講述信息安全基礎算法、人工智能基礎算法等。 書中為每個算法及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供演算的詳細圖解,并為每個經(jīng)典的算法提供JavaScript編寫的完整范例程序(包含完整的源代碼)。每個范例程序都經(jīng)過了測試和調(diào)試,可以直接在標準的JavaScript環(huán)境中運行。在每章末尾安排大量的習題(包括各類考試的例題),并在附錄中提供解答,以供讀者自測學習效果。

作者簡介

  吳燦銘,現(xiàn)任榮欽科技股份有限公司執(zhí)行長,美國Rochester Institute of Technology計算機科學研究所畢業(yè),長期從事信息教育及計算機圖書寫作的工作,計算機圖書著作包括計算器概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、辦公室電子數(shù)據(jù)處理、互聯(lián)網(wǎng)等相關題材,并監(jiān)制過多套游戲以及教學軟件的研發(fā)。

圖書目錄

部分  計算思維與算法
第1章  計算思維與程序設計 1
1.1  計算思維 3
1.1.1  分解 4
1.1.2  模式識別 4
1.1.3  模式概括與抽象 5
1.1.4  算法 5
1.2  計算思維的腦力大賽 6
1.2.1  三分球比賽燈記錄器 6
1.2.2  圖像字符串編碼 7
1.2.3  計算機繪圖指令實踐 8
1.2.4  炸彈超人游戲 8
1.3  生活中到處都是算法 9
1.3.1  算法的條件 10
1.3.2  時間復雜度O(f(n)) 12
課后習題 14
第2章  經(jīng)典算法介紹 15
2.1  分治法 15
2.2  遞歸法 16
2.3  貪心法 17
2.4  動態(tài)規(guī)劃法 19
2.5  迭代算法 19
2.6  枚舉算法 22
2.7  回溯法 25
課后習題 31
第3章  經(jīng)典算法范例 32
3.1  字符串反轉(zhuǎn) 32
3.2  回文 33
3.3  整數(shù)反轉(zhuǎn) 33
3.4  常出現(xiàn)的字母 34
3.5  判斷兩個單詞或詞組是否相同 34
3.6  反轉(zhuǎn)數(shù)組中元素的順序 35
3.7  將句中的單詞反轉(zhuǎn) 36
3.8  首字母大寫 37
3.9  平均值 38
3.10  返回給定總和的數(shù)值序?qū)?38
3.11  利潤 39
3.12  斐波那契數(shù)列 40
3.13  記憶式斐波那契數(shù)列 41
3.14  階梯圖形 43
3.15  金字塔圖形 43
課后習題 44
第二部分  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關算法
第4章  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介 45
4.1  認識數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 46
4.1.1  數(shù)據(jù)與信息 47
4.1.2  數(shù)據(jù)類型 48
4.2  常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 48
4.2.1  數(shù)組 49
4.2.2  鏈表 50
4.2.3  堆棧 51
4.2.4  隊列 52
4.3  樹結(jié)構(gòu)簡介 53
4.3.1  樹的基本概念 54
4.3.2  二叉樹 55
4.4  圖論簡介 56
4.4.1  圖論起源 56
4.4.2  圖形的定義 57
4.5  哈希表 58
課后習題 59
第5章  數(shù)組與鏈表相關算法 60
5.1  矩陣算法與深度學習 60
5.1.1  矩陣相加算法 62
5.1.2  矩陣相乘 63
5.1.3  轉(zhuǎn)置矩陣 64
5.1.4  稀疏矩陣 65
5.2  數(shù)組與多項式 68
5.3  單向鏈表算法 69
5.3.1  單向鏈表的連接功能 70
5.3.2  單向鏈表插入新節(jié)點的算法 72
5.3.3  單向鏈表刪除節(jié)點的算法 77
5.3.4  對單向鏈表進行反轉(zhuǎn)的算法 80
課后習題 83
第6章  堆棧與隊列相關算法 85
6.1  以數(shù)組來實現(xiàn)堆棧 85
6.2  以鏈表來實現(xiàn)堆棧 88
6.3  漢諾塔問題的求解算法 90
6.4  八皇后問題的求解算法 95
6.5  用數(shù)組來實現(xiàn)隊列 98
6.6  用鏈表來實現(xiàn)隊列 100
6.7  雙向隊列 103
6.8  優(yōu)先隊列 106
課后習題 107
第三部分  排序與查找算法
第7章  排序算法 109
7.1  認識排序 110
7.2  冒泡排序法 110
7.3  選擇排序法 113
7.4  插入排序法 115
7.5  希爾排序法 117
7.6  合并排序法 119
7.7  快速排序法 122
7.8  基數(shù)排序法 125
課后習題 127
第8章  查找算法 128
8.1  順序搜索法 129
8.2  二分查找法 131
8.3  插值查找法 133
8.4  斐波那契查找法 135
課后習題 139
第四部分  樹結(jié)構(gòu)與圖結(jié)構(gòu)相關算法
第9章  樹結(jié)構(gòu)相關算法 140
9.1  用數(shù)組來實現(xiàn)二叉樹 141
9.2  用鏈表來實現(xiàn)二叉樹 143
9.3  二叉樹遍歷 146
9.4  二叉查找樹 150
9.5  二叉樹節(jié)點的插入 152
9.6  二叉樹節(jié)點的刪除 154
9.7  堆積樹排序法 157
9.8  擴充二叉樹 161
9.9  哈夫曼樹 162
9.10  平衡樹 163
9.11  博弈樹 165
課后習題 166
第10章  圖結(jié)構(gòu)相關算法 168
10.1  圖的簡介 168
10.1.1  歐拉環(huán)與歐拉鏈 169
10.1.2  無向圖及其重要術(shù)語 169
10.1.3  有向圖及其重要術(shù)語 170
10.2  圖的數(shù)據(jù)表示法 172
10.2.1  鄰接矩陣法 172
10.2.2  鄰接鏈表法 175
10.2.3  鄰接復合鏈表法 177
10.2.4  索引表格法 178
10.3  圖的遍歷 178
10.3.1  深度優(yōu)先遍歷法 179
10.3.2  廣度優(yōu)先遍歷法 182
10.4  生成樹 185
10.4.1  Prim算法 186
10.4.2  Kruskal算法 187
10.5  圖的短路徑算法 191
10.5.1  Dijkstra算法與A*算法 192
10.5.2  Floyd算法 197
課后習題 201
第五部分  現(xiàn)代議題算法 
第11章  信息安全基礎算法 203
11.1  數(shù)據(jù)加密 204
11.1.1  對稱密鑰加密系統(tǒng) 204
11.1.2  非對稱密鑰加密系統(tǒng)與RSA算法 205
11.1.3  認證 206
11.1.4  數(shù)字簽名 206
11.2  哈希算法 207
11.2.1  除留余數(shù)法 207
11.2.2  平方取中法 208
11.2.3  折疊法 209
11.2.4  數(shù)字分析法 210
11.3  碰撞與溢位處理 211
11.3.1  線性探測法 211
11.3.2  平方探測法 213
11.3.3  再哈希法 213
11.3.4  鏈表 215
課后習題 219
第12章  人工智能基礎算法 220
12.1  機器學習簡介 221
12.1.1  監(jiān)督式學習算法 222
12.1.2  半監(jiān)督式學習算法 223
12.1.3  無監(jiān)督式學習與K均值聚類算法 223
12.1.4  強化學習算法 225
12.2  認識深度學習 227
12.2.1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法 227
12.2.2  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法 230
12.2.3  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法 234
課后習題 238
附錄A  開發(fā)環(huán)境與JavaScript快速入門 239
附錄B  課后習題與解答 273

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