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「這本書有三項值得閱讀的理由:針對書中演算法與資料結構,以視覺化圖表展示其特性;內容以會話方式陳述而不是生硬的學術語調;以及始終不斷強調的演算法效能基準。如果您正處於演算法領域的現實世界中,本書勢必會改變您對資料結構的使用方式。」── Richard Resnick GQ Life Science公司執行長設計穩健的軟體需要運用高效的演算法,然而程式設計師鮮少能深入了解演算法可運用的程度。書中提供用於解決各種程式設計問題的現有演算法,並協助讀者選擇與實作適合所需的演算法。搭配淺顯易懂的數學陳述,讓讀者輕鬆了解與分析演算法的效能。本書基於嚴謹的原則,著重於實作應用而非理論,包含了多種程式語言程式碼解法的運用與描述。本版的更新內容有:以Python語言描述十多個新增演算法的實作、Voronoi圖(Voronoi diagrams)的實作、以及描述空間樹(spatial tree)結構的新單元,如:R樹(R-Trees)與四元樹(Quadtrees)。透過本書您將學習到:‧解決新的程式設計問題或提升現有解法的效能‧快速找到與問題相關的演算法以及確定適用的演算法‧透過C、C++、Java與Python的實作程式獲得演算法解法‧了解演算法的預期效能與優化執行所需的條件‧使用進階的資料結構提高演算法效率
George Heineman 是伍斯特理工學院(WPI)電腦科學系副教授,曾於2005年擔任元件軟體工程(CBSE)國際研討會會議主席。Gary Pollice 是WPI的教授級專業技術人員(PoP),也是《Head First Object-Oriented Analysis and Design(深入淺出物件導向分析與設計)》作者之一。Stanley Selkow 曾經在諾克斯維爾、伍斯特、蒙特利爾、重慶、洛桑與巴黎等地的大學擔任教職,累積將近四十年的教學經驗。
前言(第二版)第一章 演算法的思量第二章 演算法的數學論第三章 演算法的建置基礎第四章 排序第五章 搜尋第六章 圖論第七章 AI 的路徑搜尋第八章 網路流量第九章 計算幾何第十章 空間樹結構第十一章 新興的演算法第十二章 總結:演算法原理附錄A 基準作業
Data Science from Scratch中文版|用Python學資料科學 網站擷取|使用Python 資料科學的商業運用
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