高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科,是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法,包括它們的設計、分析和實現。本書適用於入門級數據結構課程,或中級算法入門課程。我們將在本序言後麵更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發,我們試圖在整本書中采取一致的麵向對象的觀點。麵向對象方法的主要思想之一是,數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說,不是簡單地將數據看作字節和地址的集合,而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例,ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然後我們強調,對於特定的ADT可能有幾種不同的實現策略,並探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現,我們還引入了重要的麵向對象設計模式,將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能,並識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決複雜的問題。

https://www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

"> 【經典書】數據結構與算法,770頁pdf - 專知VIP

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科,是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法,包括它們的設計、分析和實現。本書適用於入門級數據結構課程,或中級算法入門課程。我們將在本序言後麵更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發,我們試圖在整本書中采取一致的麵向對象的觀點。麵向對象方法的主要思想之一是,數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說,不是簡單地將數據看作字節和地址的集合,而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例,ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然後我們強調,對於特定的ADT可能有幾種不同的實現策略,並探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現,我們還引入了重要的麵向對象設計模式,將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能,並識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決複雜的問題。

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學習編程,數據結構是基礎中的基礎。

本書的靈感來源於無聊與迷戀的感覺:對常規的數據結構與算法介紹的無聊,對複雜係統的迷戀。數據結構的問題在於教師在教授這門課程的時候通常不會調動起學生的積極性;複雜性科學的問題在於學校通常不會教授這門課程。

2005年,我在歐林學院講授了一門新課程,學生要閱讀關於複雜性的主題,使用Python進行實驗,並學習算法與數據結構。當我在2008年再次講授這門課程時,我寫了本書的初稿。

在2011年第3次講授這門課程時,我準備出版該書並邀請學生們以案例研究的形式提交其工作成果並包含在書中。我在歐林學院找了9位教授成立了項目委員會,選擇可供出版的報告。符合標準的案例研究被納入到本書中。我們將在下一版吸納來自讀者的更多稿件(參見附錄A)。

對教師的建議

本書可以用作Python編程與算法的大學中級課程教材。我的教學遵循如下結構:

閱讀: 複雜性科學涵蓋了各種主題。這些主題之間相互關聯,但需要花費不少時間才能搞清楚這些聯係。為了幫助學生們看到全景,我會向他們介紹一些閱讀列表,這些都來自於該領域最流行的研究成果。我的閱讀列表以及關於如何使用它的建議在附錄B中。

練習: 本書提供了一係列練習;很多練習都要求學生重新實現一些開創性實驗並對其進行擴展。複雜性吸引人的一個地方在於我們可以通過適當的編程技能與數學知識接觸研究前沿。

討論: 書中的主題提出了關於科學哲學的問題,這需要學生們進一步閱讀並進行課堂討論。

在我的課堂上,我們將幾乎半個學期的時間都用在了案例研究上。學生們經由構思產生過程、形成團隊,並在一係列實驗上花費6~7周的時間,然後以4~6頁可發表的報告形式來呈現其工作成果。

可以通過https://sites.google.com/site/compmodolin了解課程大綱與我的說明。

對自學者的建議

在2009~2010年,我作為Google的一名訪問學者在其劍橋辦公室工作。在與我共事的軟件工程師中,讓我印象深刻的一點是他們廣博的求知欲以及增長知識與技能的動力。

我希望本書能夠幫助像他們一樣的人們來探索他們可能遇不到的一些主題與想法,練習Python編程技能,以及學習關於數據結構與算法的更多知識(或者看看有哪些內容不適合放在第1版中)。

本書針對自學者的一些特點有:

技術深度

http://index-of.es/Python/Think%20Complexity.pdf

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應用離散結構設計用於大學課程離散數學跨越兩個學期。它最初的設計是為了給計算機科學專業的學生介紹在計算機科學中有用的數學主題。它也可以為數學專業的學生提供同樣的目的,提供了對許多基本主題的第一次接觸。

應用離散結構,是一個兩個學期的本科文本在離散數學,側重於結構性質的數學對象。這些包括矩陣、函數、圖、樹、格和代數結構。所討論的代數結構是單體、群、環、場和向量空間。網站:http://discretemath.org應用離散結構已經被美國數學研究所批準作為其開放教科書計劃的一部分。更多關於開放教科書的信息,請訪問http://www.aimath.org/textbooks/。這個版本使用MathbookXML (https://mathbook.pugetsound.edu/)創建。Al Doerr是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學榮譽教授。他的興趣包括抽象代數和離散數學。Ken levasserur是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學教授。他的興趣包括離散數學和抽象代數,以及它們在計算機代數係統中的實現。

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本書是信息論領域中一本簡明易懂的教材。主要內容包括:熵、信源、信道容量、率失真、數據壓縮與編碼理論和複雜度理論等方麵的介紹。

本書還對網絡信息論和假設檢驗等進行了介紹,並且以賽馬模型為出發點,將對證券市場研究納入了信息論的框架,從新的視角給投資組合的研究帶來了全新的投資理念和研究技巧。

本書適合作為電子工程、統計學以及電信方麵的高年級本科生和研究生的信息論基礎教程教材,也可供研究人員和專業人士參考。

本書是一本簡明易懂的信息論教材。正如愛因斯坦所說:“凡事應該盡可能使其簡單到不能再簡單為止。''雖然我們沒有深人考證過該引語的來源(據說最初是在幸運蛋卷中發現的),但我們自始至終都將這種觀點貫穿到本書的寫作中。信息論中的確有這樣一些關鍵的思想和技巧,一旦掌握了它們、不僅使信息論的主題簡明,而且在處理新問題時提供重要的直覺。本書來自使用了十多年的信息論講義,原講義是信息論課程的高年級本科生和一年級研究生兩學期用的教材。本書打算作為通信理論.計算機科學和統計學專業學生學習信息論的教材。

信息論中有兩個簡明要點。第一,熵與互信息這樣的特殊量是為了解答基本問題而產生的。例如,熵是隨機變量的最小描述複雜度,互信息是度量在噪聲背景下的通信速率。另外,我們在以後還會提到,互信息相當於已知邊信息條件下財富雙倍的增長。第二,回答信息理論問邀的答案具有自然的代數結構。例如,熵具有鏈式法則,因而,謫和互信息也是相關的。因此,數據壓縮和通信中的問題得到廣泛的解釋。我們都有這樣的感受,當研究某個問題時,往往曆經大量的代數運算推理得到了結果,但此時沒有真正了解問題的全莪,最終是通過反複觀察結果,才對整個問題有完整、明確的認識。所以,對一個問題的全麵理解,不是靠推理,而是靠對結果的觀察。要更具體地說明這一點,物理學中的牛頓三大定律和薛定諤波動方程也許是最合適的例子。誰曾預見過薛定諤波動方程後來會有如此令人敬畏的哲學解釋呢?

在本書中,我們常會在著眼於問題之前,先了解一下答案的性質。比如第2章中,我們定義熵、相對熵和互信息,研究它們之間的關係,再對這些關係作一點解釋·由此揭示如何融會貫通地使用各式各樣的方法解決實際問題。同理,我們順便探討熱力學第二定律的含義。熵總是增加嗎?答案既肯定也否定。這種結果會令專家感興趣,但初學者或i午認為這是必然的而不會深人考慮。

在實際教學中.教師往往會加人一自己的見解。事實上,尋找無人知道的證明或者有所創新的結果是一件很愉快的事情。如果有人將新的思想和已經證明的內容在課堂上講解給學生,那麼不僅學生會積極反饋“對,對,對六而且會大大地提升教授該課程的樂崆我們正是這樣從研究本教材的許多新想法中獲得樂趣的。

本書加人的新素材實例包括信息論與博弈之間的關係,馬爾可夫鏈背景下熱力學第二定律的普遍性問題,信道容量定理的聯合典型性證明,赫夫曼碼的競爭最優性,以及關於最大熵譜密度估計的伯格(回定理的證明。科爾莫戈羅夫複雜度這一章也是本書的獨到之處。麵將費希爾信息,互信息、中心極限定理以及布倫一閔可夫斯基不等式與熵冪不等式聯係在一起,也是我們引以為豪之處。令我們感到驚訝的是.關於行列式不等式的許多經典結論,當利用信息論不等式後會很容易得到證明。

自從香農的奠基性論文麵世以來,盡管信息論已有了相當大的發展,但我們還是要努力強調它的連貫性。雖然香農創立信息論時受到通信理論中的問題啟發,然而我們認為信息論是一門獨立的學科,可應用於通信理論和統計學中。我們將信息論作為一個學科領域從通信理論、概率論和統計學的背景中獨立出來因為明顯不可能從這些學科中獲得難以理解的信息概念。由於本書中絕大多數結論以定理和證明的形式給出,所以,我們期望通過對這些定理的巧妙證明能說明這些結論的完美性。一般來講,我們在介紹問題之前先描述回題的解的性質,而這些很有的性質會使接下來的證明順理成章。

使用不等式串、中間不加任何文字、最後直接加以解釋,是我們在表述方式上的一項創新希望讀者學習我們所給的證明過程達到一定數量時,在沒有任何解釋的情況下就能理解其中的大部分步,並自己給出所需的解釋這些不等式串好比模擬到試題,讀者可以通過它們確認自己是否已掌握證明那些重要定理的必備知識。這些證明過程的自然流程是如此引人注目,以至於導致我們輕視了寫作技巧中的某條重要原則。由於沒有多餘的話,因而突出了思路的邏輯性與主題思想u我們希望當讀者閱讀完本書後,能夠與我們共同分亨我們所推崇的,具有優美、簡潔和自然風格的信息論。

本書廣泛使用弱的典型序列的方法,此概念可以追溯到香農1948年的創造性工作,而它真正得到發展是在20世紀70年代初期。其中的主要思想就是所謂的漸近均分性(AEP),或許可以粗略地說成“幾乎一切事情都是等可能的"

第2章闡述了熵、相對熵和互信息之同的基本代數關係。漸近均分性是第3章重中之重的內容,這也使我們將隨機過程和數據壓縮的熵率分別放在第4章和第5章中論述。第6章介紹博弈,研究了數據壓縮的對偶性和財富的增長率。可作為對信息論進行理性思考基礎的科爾莫戈羅夫複雜度,擁有著巨大的成果,放在第14章中論述。我們的目標是尋找一個通用的最矩描述,而不是平均意義下的次佳描述。的確存在這樣的普遍性概念用來刻畫一個對象的複雜度。該章也論述了神奇數0,揭示數學上的不少奧秘,是圖靈機停止運轉概率的推廣。第7章論述信道容量定理。第8章敘述微分熵的必需知識,它們是將早期容量定理推廣到連續噪聲信道的基礎。基本的高斯信道容量問題在第9章中論述。第il章闡述信息論和統計學之間的關係,20世紀年代初期庫爾貝克首次對此進行了研究,此後相對被忽視。由於率失真理論比無噪聲數據壓縮理論需要更多的背景知識,因而將其放置在正文中比較靠後的第10章。

網絡信息理論是個大的主題,安排在第巧章,主要研究的是噪聲和幹擾存在情形下的同時可達的信息流。有許多新的思想在網絡信息理論中開始活躍起來,其主要新要素有幹擾和反饋第16章講述股票市場,這是第6章所討論的博弈的推廣,也再次表明了信息論和博弈之間的緊密聯係。第17章講述信息論中的不等式,我們借此一隅把散布於全書中的有趣不等式重新收攏在一個新的框架中,再加上一些關於隨機抽取子集熵率的有趣新不等式。集合和的體積的布倫一閔可夫斯基不等式,獨立隨機變量之和的有效方差的熵冪不等式以及費希爾信息不等式之間的美妙關係也將在此章中得到詳盡的闡述。

本書力求推理嚴密,因此對數學的要求相當高·要求讀者至少學過一學期的概率論課程且有紮實的數學背景,大致為本科高年級或研究生一年級水平。盡管如此,我們還是努力避免使用測度論。因為了解它隻對第16章中的遍曆過程的AEP的證明過程起到簡化作用。這符合我們的觀點,那就是信息論基礎與技巧不同,後者才需要將所有推廣都寫進去。

本書的主體是第2,3,4,5,7,8,9,10,11和巧章,它們自成體係,讀懂了它們就可以對信息論有很好的理解。但在我們看來,第14章的科爾莫戈羅夫複雜度是深人理解信息論所需的必備知識。餘下的幾章,從博弈到不等式.目的是使主題更加連貫和完美。

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這本教科書是關於計算機科學的。它也是關於Python的。然而,還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什麼不同。要想成功,唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐,以便在繼續學習課程中較複雜的部分之前有一個徹底的了解。此外,初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材,通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級,但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能,但已經準備好進一步探索這一學科並繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構,並解決出現的經典問題。你在這裏學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。

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本課程涵蓋了每個專業程序員需要了解的關於算法和數據結構的基本信息,重點是應用程序和Java實現的科學性能分析。第一部分介紹基本的數據結構、排序和搜索算法。第二部分重點介紹圖形和字符串處理算法。

https://algs4.cs.princeton.edu/

《算法(第四版》是普林斯頓超級大神教授Robert Sedgewick的神作,該書還有配套的MOOC課程,是算法領域經典的參考書。

這本書涵蓋所有程序員必須掌握的50種算法,全麵介紹了關於算法和數據結構的必備知識,並特別針對排序、搜索、圖處理和字符串處理進行了論述。第4版具體給出了每位程序員應知應會的50個算法,提供了實際代碼,而且這些Java代碼實現采用了模塊化的編程風格,讀者可以方便地加以改造。

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從一開始就創建良好的數據,而不是在收集數據之後修複它。通過遵循這本書中的指導方針,你將能夠進行更有效的分析,並產生研究數據的及時演示。

數據分析師通常與數據集提出了勘探和研究設計不良,導致解釋的困難和延誤產生有意義的結果。數據分析培訓的重點是如何在開始認真分析之前清理和轉換數據集。通過使用良好的數據集設計和理解數據類型如何決定可以執行的分析類型,可以避免不恰當或令人困惑的表示、度量單位選擇、編碼錯誤、缺失值、離群值等。

這本書討論了數據集創建的原則和最佳實踐,並涵蓋了基本數據類型及其相關的適當統計和可視化。這本書的一個重點是為什麼選擇某些數據類型來表示概念和度量,而不是典型的討論如何分析選定的特定數據類型。

你會: 注意創建和收集數據的原則 了解基本數據類型和表示 選擇數據類型,預測分析目標 理解數據集的結構和用於分析和共享的實踐 由例子引導和用例(好的和壞的) 使用清潔工具和方法創建良好的數據

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題目Algorithms in C:C語言算法實現

關鍵詞

算法設計,C語言,編程

簡介

本書的目的是研究各種重要且有用的算法:解決適合計算機實現的問題的方法。 我們將處理許多不同的應用領域,始終嚐試著重於重要的知識和學習有趣的“基本”算法。 由於涉及的領域和算法眾多,因此我們無法深入研究許多方法。 但是,我們將嚐試在每種算法上花費足夠的時間,以了解其基本特征並尊重其微妙之處。 簡而言之,我們的目標是學習當今計算機上使用的大量最重要的算法,並且足以使用和欣賞它們。

要很好地學習算法,必須實現並運行它。 因此,理解本書中介紹的程序的推薦策略是實施和測試它們,嚐試使用變體,然後對實際問題進行嚐試。 我們將使用C編程語言來討論和實現大多數算法。 但是,由於我們使用的是語言的較小子集,因此我們的程序可以輕鬆轉換為許多其他現代編程語言。

本書的讀者應該至少有一年的高級和低級語言編程經驗。 另外,雖然在第3章和第4章中對此材料進行了詳細的介紹,但對簡單數據結構(如數組,堆棧,隊列和T恤)上的基本算法進行一些接觸可能會有所幫助,盡管在第3章和第4章中對此材料進行了詳細介紹。 還假定了其他基本計算機科學概念。 (我們將在適當的時候簡要地回顧這些材料,但始終在解決特定問題的上下文中。)我們處理的一些應用領域需要基本演算的知識。 我們還將使用一些非常基本的材料,包括lin-ear代數,幾何和離散數學,但是這些主題的先前知識不是必需的。

目錄


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這本書的第五版繼續講述如何運用概率論來深入了解真實日常的統計問題。這本書是為工程、計算機科學、數學、統計和自然科學的學生編寫的統計學、概率論和統計的入門課程。因此,它假定有基本的微積分知識。

第一章介紹了統計學的簡要介紹,介紹了它的兩個分支:描述統計學和推理統計學,以及這門學科的簡短曆史和一些人,他們的早期工作為今天的工作提供了基礎。

第二章將討論描述性統計的主題。本章展示了描述數據集的圖表和表格,以及用於總結數據集某些關鍵屬性的數量。

為了能夠從數據中得出結論,有必要了解數據的來源。例如,人們常常假定這些數據是來自某個總體的“隨機樣本”。為了確切地理解這意味著什麼,以及它的結果對於將樣本數據的性質與整個總體的性質聯係起來有什麼意義,有必要對概率有一些了解,這就是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想,解釋了事件概率的概念,並給出了概率的公理。

我們在第四章繼續研究概率,它處理隨機變量和期望的重要概念,在第五章,考慮一些在應用中經常發生的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊鬆、超幾何、正規、均勻、伽瑪、卡方、t和F等隨機變量。

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Python算法,第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫,主要關注經典算法,但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐,演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構,並向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

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數據結構和算法的更新、創新方法

這個權威的指南由其領域的專家組成的作者團隊編寫,它甚至解釋了最困難的數學概念,這樣您就可以清楚地理解c++中的數據結構和算法。

權威的作者團隊采用麵向對象的設計範式,使用c++作為實現語言,同時還提供基本算法的直覺和分析。

  • 提供一種獨特的多媒體格式,學習基本的數據結構和算法
  • 允許您可視化關鍵的分析概念,了解該領域的最新見解,並進行數據結構設計
  • 為開發程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易於理解的寫作風格,打破了即使是最困難的數學概念

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