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    圖解演算法原理

    堅實的基礎知識「實用」的工具書

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    US$15.07

    內容簡介


    解析演算法結構

    實際操作
    加深學習
    精選課堂練習

    資料結構、排序、搜尋etc…
    從基礎到應用準則完全圖解

    ‧詳細講解各種演算法的特色
    ・學會如何選擇適當的演算法
    ・跨頁閱讀適合初學者或複習自學
    ・涵蓋機器學習結構到活用範例

    堅實的基礎知識「實用」的工具書
    需要懂得因應場景選擇適當的演算法,才能夠建立有效率的程式。即便獲得的成果相同,但使用的演算法會讓處理效率大不相同。不過對演算法抱持著「看不出有什麼差異」「好複雜好像很難」排斥心態的學習者想必是大有人在。因此,本書中的每個主題皆是以跨頁,並搭配圖解的講解方式幫助讀者從零開始學習演算法的基礎知識。

    推薦給符合以下條件的讀者
    ‧想學習演算法的基礎知識
    ‧想拓展知識領域更上一層樓
    ‧想成為懂得如何選擇演算法的人
    ‧想成為能快速又正確建立程式的人

    Content

    1-1封面頁
    1-2書名頁
    1-3前言
    1-4目錄
    1-5CH01 演算法的基本概念
    1-61-1 快速準確的計算步驟
    1-71-2 方便處理的資料
    1-81-3 什麼是好的程式？
    1-91-4 比較演算法的基準
    1-101-5 認識程式語言的差異
    1-111-6 好用的演算法都在這
    1-121-7 演算法的權限
    1-131-8 圖解演算法
    1-141-9 用寫的計算演算法
    1-151-10 查找質數
    1-161-11 找出共同最大因數
    1-171-12 益智遊戲引導學習演算法
    1-181-13 使用隨機值的測試法
    1-19試試看
    1-20CH02 檔案的保存方式
    1-212-1 整數的表現方式
    1-222-2 資料的單位
    1-232-3 小數的表現方式
    1-242-4 字元的表現方式
    1-252-5 命名特定的名稱位址
    1-262-6 保存資料的大小
    1-272-7 連續儲存空間
    1-282-8 讓人一看就懂的表示法
    1-292-9 存放資料的位置
    1-302-10 存放表格資料
    1-312-11 存放單字或文章
    1-322-12 結構複雜的資料型態
    1-332-13 直線排列的結構
    1-342-14 雙向連接的結構
    1-352-15 樹狀分支的保存結構
    1-362-16 滿足條件的樹狀結構
    1-372-17 適用於搜尋的資料結構
    1-382-18 平衡的樹狀結構
    1-392-19 儲存無序資料
    1-402-20 取出最後儲存的資料
    1-412-21 按照先後順序取出的結構
    1-422-22 虛擬記憶體的快取檔案置換機制
    1-43試試看
    1-44CH03 重新排列資料順序
    1-453-1 升序或降序的排列
    1-463-2 保證相同鍵值的順序
    1-473-3 選擇最大值和最小值排序
    1-483-4 將要排序的元素加入已排序陣列
    1-493-5 與當前元素比較
    1-503-6 雙向排序陣列元素
    1-513-7 併用交換與插入提升效能
    1-523-8 堆積結構的排序
    1-533-9 比較多筆資料並進行合併
    1-543-10 常用於快速重新排序的方法
    1-553-11 取值範圍內有效
    1-563-12 預留排序的空間
    1-573-13 會心一笑的排序方式
    1-583-14 該選用什麼方式？
    1-59試試看
    1-60CH04 搜尋資料
    1-614-1 從多筆資料當中找出吻合條件值
    1-624-2 徹頭徹尾的搜尋方式
    1-634-3 從頭依序搜尋
    1-644-4 有序資料的搜尋方式
    1-654-5 按距離遠近的搜尋方式
    1-664-6 按左右相鄰的搜尋方式
    1-674-7 深入層級的搜尋方式
    1-684-8 搜尋樹狀結構的順序差異
    1-694-9 進行反向的搜尋方式
    1-704-10 改變起點和終點的搜尋方式
    1-714-11 以邊長求解最短路徑的搜尋方式
    1-724-12 以節點求解最短路徑的搜尋方式
    1-734-13 啟發式搜尋法
    1-744-14 求出最大利益的方法
    1-754-15 從文章中搜尋字串
    1-764-16 搜尋字串的小技巧
    1-774-17 搜尋符合特定模式的字串
    1-78試試看
    1-79CH05 使用在機器學習上的演算法
    1-805-1 從資料進行分類和預測
    1-815-2 有正確解答的學習方式
    1-825-3 從資料抓出特徵並分類的學習方式
    1-835-4 獎勵最佳行為的學習方式
    1-845-5 以樹狀結構實現分類和迴歸
    1-855-6 採多數表決的決策樹
    1-865-7 分離邊界使間隔最大化
    1-875-8 用機率預測0 到1 的範圍
    1-885-9 模仿人腦結構量化訊息
    1-895-10 更深入的學習方式
    1-905-11 生成假資料的AI 技術
    1-915-12 去除影像雜訊和增強輪廓
    1-925-13 隨機抽樣的執行方式
    1-935-14 模擬生物進化的過程
    1-945-15 隨著時間經過改變隨機性
    1-955-16 強化學習鄰近的樣本
    1-965-17 快速求近似解的方法
    1-975-18 分類大量資料
    1-985-19 降低資料維度表示新的特徵
    1-99試試看
    1-100CH06 其他常見的演算法
    1-1016-1 分割成許多更小的問題
    1-1026-2 縮減資料容量
    1-1036-3 連續壓縮
    1-1046-4 檢測輸入錯誤
    1-1056-5 去除雜訊和干擾
    1-1066-6 利用加密演算法提升安全性
    1-1076-7 最簡單的加密與解密方法
    1-1086-8 對系統開銷小的加密方式
    1-1096-9 安全地共享金鑰
    1-1106-10 利用極大整數之質因數無法分解的特性
    1-1116-11 用較短的密鑰長度確保安全性
    1-1126-12 使用在社群網站的演算法
    1-1136-13 Google 使用的演算法
    1-1146-14 從未知數中做出決策
    1-1156-15 訪問所有城市的最小路徑成本
    1-1166-16 放入物品的價值總和最大化
    1-1176-17 無解的演算法
    1-1186-18 答對可贏得100 萬美元？的超級難題
    1-119試試看
    1-120詞彙集
    1-121索引
    1-122版權頁
    1-123封底頁

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