圖解算法：C++語言實現(xiàn)+視頻教學(xué)版

 
第1章  進入算法的世界 1
1.1  計算思維 2
1.1.1  分解 3
1.1.2  模式識別 4
1.1.3  模式概括與抽象 4
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 7
1.2.4  炸彈超人游戲 8
1.3  生活中處處都存在算法 8
1.3.1  算法的條件 9
1.3.2  時間復(fù)雜度O(f(n)) 11
1.4  課后習(xí)題 13
第2章  經(jīng)典算法介紹 14
2.1  分治法 14
2.2  遞歸法 15
2.3  貪心法 18
2.4  動態(tài)規(guī)劃法 19
2.5  迭代法 21
2.6  枚舉法 23
2.7  回溯法 29
2.8  課后習(xí)題 35
第3章  常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 36
3.1  認識數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 37
3.2  常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 39
3.2.1  數(shù)組 39
3.2.2  鏈表 42
3.2.3  堆棧 43
3.2.4  隊列 44
3.3  樹結(jié)構(gòu)簡介 44
3.3.1  樹的基本概念 45
3.3.2  二叉樹 46
3.4  圖論簡介 47
3.5  哈希表 49
3.6  課后習(xí)題 50
第4章  排序算法 52
4.1  認識排序 52
4.1.1  排序的分類 53
4.1.2  排序算法分析 53
4.2  冒泡排序法 54
4.3  選擇排序法 58
4.4  插入排序法 61
4.5  希爾排序法 63
4.6  快速排序法 66
4.7  合并排序法 70
4.8  基數(shù)排序法 74
4.9  堆積樹排序法 77
4.10  課后習(xí)題 84
第5章  查找算法 85
5.1  常見查找算法的介紹 85
5.2  順序查找法 86
5.3  二分查找法 88
5.4  插值查找法 91
5.5  斐波那契查找法 93
5.6  課后習(xí)題 97
第6章  數(shù)組與鏈表相關(guān)算法 98
6.1  矩陣算法與深度學(xué)習(xí) 98
6.1.1  矩陣相加 100
6.1.2  矩陣相乘 102
6.1.3  轉(zhuǎn)置矩陣 104
6.1.4  稀疏矩陣 106
6.2  數(shù)組與多項式 109
6.3  建立單向鏈表 110
6.3.1  單向鏈表中新節(jié)點的插入 114
6.3.2  單向鏈表中節(jié)點的刪除 118
6.3.3  單向鏈表的反轉(zhuǎn) 122
6.3.4  單向鏈表的串接 126
6.4  鏈表與多項式 129
6.5  課后習(xí)題 133
 
第7章  信息安全基礎(chǔ)算法 134
7.1  數(shù)據(jù)加密 135
7.1.1  對稱密鑰加密系統(tǒng) 135
7.1.2  非對稱密鑰加密系統(tǒng)與RSA算法 136
7.1.3  認證 137
7.1.4  數(shù)字簽名 137
7.2  哈希算法 138
7.2.1  除留余數(shù)法 138
7.2.2  平方取中法 139
7.2.3  折疊法 140
7.2.4  數(shù)字分析法 141
7.3  碰撞與溢出處理 141
7.3.1  線性探測法 142
7.3.2  平方探測法 144
7.3.3  再哈希法 144
7.3.4  鏈表法 145
7.4  課后習(xí)題 150
第8章  堆棧與隊列相關(guān)算法 151
8.1  以數(shù)組來實現(xiàn)堆棧 151
8.2  以鏈表來實現(xiàn)堆棧 156
8.3  漢諾塔問題的求解算法 158
8.4  八皇后問題的求解算法 163
8.5  以數(shù)組來實現(xiàn)隊列 166
8.6  以鏈表來實現(xiàn)隊列 169
8.7  雙向隊列 171
8.8  優(yōu)先隊列 175
8.9  課后習(xí)題 176
第9章  樹結(jié)構(gòu)相關(guān)算法 178
9.1  以數(shù)組來實現(xiàn)二叉樹 179
9.2  以鏈表來實現(xiàn)二叉樹 182
9.3  二叉樹的遍歷 185
9.4  二叉樹節(jié)點的查找 190
9.5  二叉樹節(jié)點的插入 193
9.6  二叉樹節(jié)點的刪除 195
9.7  二叉運算樹 197
9.8  二叉排序樹 202
9.9  線索二叉樹 205
9.10  優(yōu)化二叉查找樹 210
9.10.1  擴充二叉樹 210
9.10.2  哈夫曼樹 212
9.11  平衡樹 213
9.12  高級樹結(jié)構(gòu)的應(yīng)用 214
9.12.1  博弈樹 214
9.12.2  B樹 216
9.12.3  二叉空間分割樹 218
9.12.4  四叉樹和八叉樹 219
9.13  課后習(xí)題 221
第10章  圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法 222
10.1  圖的定義 222
10.1.1  無向圖 223
10.1.2  有向圖 224
10.2  圖的數(shù)據(jù)表示法 225
10.2.1  鄰接矩陣法 225
10.2.2  鄰接鏈表法 227
10.2.3  鄰接復(fù)合鏈表法 229
10.2.4  索引表格法 230
10.3  圖的遍歷 231
10.3.1  深度優(yōu)先遍歷 231
10.3.2  廣度優(yōu)先遍歷 234
10.4  生成樹 239
10.4.1  深度優(yōu)先生成樹和廣度優(yōu)先生成樹 239
10.4.2  最小生成樹 240
10.4.3  Prim算法 240
10.4.4  Kruskal算法 245
10.5  圖的最短路徑 248
10.5.1  單點對全部頂點——Dijkstra算法與A*算法 248
10.5.2  兩兩頂點間的最短路徑——Floyd算法 255
10.6  課后習(xí)題 260
第11章  人工智能基礎(chǔ)算法 262
11.1  機器學(xué)習(xí)簡介 263
11.1.1  監(jiān)督式學(xué)習(xí) 264
11.1.2  半監(jiān)督式學(xué)習(xí) 265
11.1.3  無監(jiān)督式學(xué)習(xí)與K均值聚類 265
11.1.4  強化學(xué)習(xí) 267
11.2  認識深度學(xué)習(xí) 269
11.2.1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 270
11.2.2  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 272
11.2.3  循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 277
11.3  課后習(xí)題 280
附錄A  課后習(xí)題與解答 281