算法导论是一本经典的大而全的算法书籍,而本书Python Algorithms不是来取代而是来补充算法导论的,因为算法导论提供的是简易的伪代码和详细的证明,而本书主要从作者的教学过程中从更高地层次来讲解算法,并使用Python代码来实现。
原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法
参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
学习算法,很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论,拥有此书,你可以保证自己的算法无懈可击,不会出现严重问题,因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅,写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍,网络教程可能比较容易出现问题,因为99%的写作者只是按理解写算法,并不能证明,看的时候只能起到辅助理解的作用。
由于要遍历所有可能的起始位点,所以一种自然的想法是使用递归。但是为了配合后续的分支定界法,我们采用了树结构,并且进行DFS(深度优先搜索)。既然采用树结构,最简单的算法如下(伪代码):
我们知道,DNA调控元件往往是一段相似的DNA序列。理想情况下这些序列完全一致,比如下面这样:
Traversal就是遍历,主要是对图的遍历,也就是遍历图中的每个节点。对一个节点的遍历有两个阶段,首先是发现(discover),然后是访问(visit)。遍历的重要性自然不必说,图中有几个算法和遍历没有关系?!
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
本博文所整理的机器学习书籍来自于博主平时的积累的一些资料,可能还有一些经典的机器学习书籍为包含其中,欢迎大家留言区补充,分享给大家。(本文所陈列的所有书籍电子版请链接:http://pan.baidu.com/s/1c10iQnm ) 01 机器学习-Tom M.Mitchell Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议,今天把看书的一点小建议补上,免得给大家带来误解:吴师兄不爱看书,只爱看小视频。
你会发现你找的秘书一届不如一届,只需要支付 1 个单位的费用就行了,这是最省钱的情况。
导读:有没有Python视频教程?有,甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
最近很多人都在准备升职或者跳槽,而大多数都没有把算法和数据结构考虑在内。原因呢,在于算法这个东西,很多人认为前端用不着算法,算法都在后端,大厂只是为了筛人才考算法,实际工作中是用不着的。这样的回答我听过了很多很多,一般我也不会直接反驳,随便问几个问题就行了。比如:
我观察到的大多数同学犯得最最最最大的“错误”,就是在学习上“完美主义”。乃至后续很多其他的问题,在我看来都和这个问题是直接相关的。
在《算法导论》第二版第 7 章(快速排序)的思考题(第 95 页)中提及到一种 低效的递归排序算法:Stooge 排序, Howard、Fine 等教授将这个算法称为 漂亮排序算法(完美排序算法)。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。 在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面;另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。《算法导论(原书第4版)/计算机科学丛书》将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系,可以作为独立的学习单元;算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和
于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看,然后又去网上查了很多的资料,真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好,而且书籍里涉及的内容非常的全面,在豆瓣上达到了9.3的高分。
这里我是按自己的理解去实现的,时间复杂度和空间复杂度和算法导论上的可能不一样,感兴趣的话参考下就行,感觉最重要的还是算法思想。根据算法性能去实现算法以后再研究。
矩阵链乘问题是最典型的动态规划问题,本文介绍如何用动规算法解决这个问题,要理解下面的内容请先阅读这篇动态规划的总结。
上周有群友向场主要算法的干货资料,场主花了十几分钟,终于找到了深埋网盘底部的一整套完整算法教程视频。
Y为根结点,A为Y的右孩子,以Y-A为轴进行左旋,A为新的根结点,Y为A的左孩子,A原左孩子B为旋转后Y的右子,Y的左子和A的右子不变。
这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了,即将进入大学,步入新的人生阶段。
这个主题是写给自己的,假如你刚好也和我一样讨厌算法,那也是写给你的。我的主要参考书目是《算法导论》第3版中文版,自己先琢磨明白一个算法,然后再按我的理解写出来。 算法导论第三版 既然讨厌为什么还学?主
相信很多同学读过MIT的《算法导论》(Introduction to Algorithms)这本书,虽称“导论”,但其内容还是很丰富的。
对于一个算法,一般来说我们能够通过计算来确定它的复杂度,比如遍历一个链表结构,链表的元素个数为
知乎上有一个提问:为什么有人说弄懂了《算法导论》的 90%,就超越了 90%的程序员?
AI时代,在招聘网站公布的招聘数据中,“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高,吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
公众号设立以来,很多同学都在问如何入门、提高,以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下,由于每个人的性格、学习习惯都不一样,不能针对个人情况来推荐,所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
课程视频链接:https://www.bilibili.com/video/av882719663/
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
原文地址:http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的,因为在这个领域中有如此多的通俗易懂(相对来说)的经典好书,你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍,以供参考。 第一名 原书名:The Art of Computer Programming 中文名:计算机程序设计艺术 作者:Donald E.Knuth 难度:★★★★★ 个人评价:★★★★★ 推荐程度:★★★ 本书是算法分析
最近重新翻开算法导论宝典,打算重新温习一下,顺便记录下自己的点滴。导论中都是用的伪代码进行描述,我们这里直接用java代码进行
咱们的公众号有很多硬核的算法文章,今天就聊点轻松的,就具体聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。这本书我在之前的文章多次推荐过,但是没有具体的介绍,今天就来正式介绍一下。
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
所以在Aa,BB、Ab,BC时会出现碰撞。通过如下测试代码可以发现,他们的hashCode是相同的。
快速排序的基本思想:首先选定一个数组中的一个初始值,将数组中比该值小的放在左边,比该值大的放在右边,然后分别对左边的数组进行如上的操作,对右边的数组进行如上的操作。(分治+递归)
在《算法导论》第一部分练习中,有这样一道算法题: 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法,要使其在同一台机器上,在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快,n的最小值是多少? 下面给出我自己的解题思路: 对于100n^2和2^n两个算法进行比较,我们可以这样做:对100n^2-2^n操作,如果结果小于0,那么此时的n就是我们所求的值。 针对这一思路给出以下算法实现: 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7
很多人会觉得这个知识点太难,不想花太多功夫去了解,也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少,因此没必要多做掌握。
你想进什么公司,和你读什么计算机方向,关系不是很大。只要是理工科的学生,面对技术岗位,其实机会是差不多的。
MillerRabin算法是一种高效的质数判断方法。虽然是一种不确定的质数判断法,但是在选择多种底数的情况下,正确率是可以接受的。PollardRho是一个非常玄学的方式,用于在O(n1/4)的期望时间复杂度内计算合数n的某个非平凡因子。事实上算法导论给出的是O(p),p是n的某个最小因子,满足pp与n/pn/p互质。但是这些都是期望,未必符合实际。但事实上PollardRho算法在实际环境中运行的相当不错。这里我们要写一个程序,对于每个数字检验是否是质数,是质数就输出Prime;如果不是质数,输出它最大的质因子是哪个
程序员读研如何提高技术之我见 你想进什么公司,和你读什么计算机方向,关系不是很大。只要是理工科的学生,面对技术岗位,其实机会是差不多的。 至于你想什么职位,那显然和你的专业/方向关系较大,比如说很多大数据职位,就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景,但是这也只是说这些学生可能更有优势些,事实上,数学和统计学出身的,很多搞这个非常牛逼的。 所以,不要问选什么导师,选什么方向;也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗?你要问的是:我想毕业去互联 网公司,我读研的这几年是应该打酱油呢,还是打地沟油?
深谈读研如何提高技术 你想进什么公司,和你读什么计算机方向,关系不是很大。只要是理工科的学生,面对技术岗位,其实机会是差不多的。 至于你想什么职位,那显然和你的专业/方向关系较大,比如说很多大数据职位,就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景,但是这也只是说这些 学生可能更有优势些,事实上,数学和统计学出身的,很多搞这个非常牛逼的。 所以,不要问选什么导师,选什么方向;也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗?你要问的是:我想毕业去互联 网公司,我读研的这几年是应该打酱油呢,还是打地沟油? 想找
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
Python 已经成为世界上最流行的编程语言,尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性,Python 较低的性能很影响它在计算密集(比如多重 for 循环)的场景下发挥作用,实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者,我相信你肯定会有下面的类似经历:
最近有不少朋友后台咨询该如何自学编程,正好最近有时间,就整理了一下自学编程的路线,全文3000多字,看完有帮助的话记得帮厂长收藏转发一下,下面进入正题:
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先说一个题外话,昨天收到微信公众号通知,邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请,下面是认证后的公众号显示,欢迎去围观:
在初步进入编程语言学习的过程中,有许多意想不到的困难。在这里向大家有两点小的提醒。
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