これは私がPythonのアルゴリズムの漫画を見た中で最もあり、かつ理解しやすいです

普通のプログラマは、学習アルゴリズムではない、また大きな神になることができますか?

申し訳ありませんが、これ、絶対にありません。

しかし、ハードああそうアルゴリズムは~~睡眠を望んでいた二冊の本を参照してください......

だから、それを学習することはありませんか?それは一般的なプログラマされている場合は?

算術の本があれば、非常にリラックス探して...... ......説明するためのコード例は、そこに持っている......

どの本ものようなものがあるでしょうか?

ああ、それは、人々は非常に孟になることができるアルゴリズムを学ぶのがベストです......

この要件は、ああ......高すぎませんか?

ハハ、いくつかの書籍がああ、これらすべての要件を満たすことが本当に可能です!

この本をどのようにかわいい確認するには -

バイナリ検索を孟

100から1、ニャー学生は心の中で、番号を選びました

学生が鼻を推測してみましょう

あなたはこの推測が好きなら......

鼻の学生がそうニャー学生を失います

それがあるので、私は彼と一緒に遊ぶ......

あまりにも退屈なの!

しかし、あなたは推測するならば......

鼻の学生はすぐにそれを得ました

ニャー学生は非常に巧妙な鼻の学生を感じるだろう

そして彼女は〜本当にああを理解しているようです

中盤長さの要素、それの中央部下方に、次いで中間長ダウン......

これは〜少しバイナリ検索です

うちPythonコード -

参照してください?拡大するために、コードをクリックしてください

再帰アルゴリズムを孟

おばあちゃんは、大きな箱を持っていました

それはロックすることができます

大きな箱を開き、多くの小さなボックスがあります

おばあちゃんは言った、小さな箱の重要大きな箱

これらの小さな箱より小さな箱があります

......

どのようにして鍵を見つけるのですか?

次のことができます。

また、この:

第一の方法は、よりインテリジェントなようです

しかし、第二の方法は、より簡単です

第一の方法は、第二の方法は、再帰的に呼び出され、単純な検索と呼ばれています。

プログラミングでは、再帰は非常に一般的であり、実際には、多くの再帰的なアルゴリズムの考えを使用していました。

しかし、その後、何人かの人々は、再帰的に非常に面倒だと思います。

あなたはどのように見ていますか?

単純に次のようになります -

再帰はこれです -

参照してください?拡大するために、コードをクリックしてください

孟ナップザック問題

パッケージと泥棒、......

あなたは4ポンド重いものを保持することができます

彼は唯一、次のいくつかのことを盗むことができます

私が聞いて、

これは、彼はいくつかのより多くの費用対効果を取りましたか?

とにかく、多くのないもの、

またはしようとする他のラウンド?

これは、もちろん、問題ありません......

しかし、保証泥棒はありません

毎週ので、ちょうど何かを盗むしたいです

移動しようしようとするので、多くの時間を費やします

それで見つかったことの恐れ?

-簡単に言えば、ナップザック問題がある多くのポイントとして取得する方法を、次に、あなたが何をしたいが、することはできません。

かつ迅速に!高速化!高速化!三回言うべき重要なこと!

ナップザック問題のアルゴリズムに対応し、それぞれが多くのソリューションがあります。あなたは、少なくとも半分のマスター・アルゴリズムになることができ、明確に考えるようにこの質問を入れてください。

ではありません

更萌的在书里,不给你们看!

我才不会告诉你们这些连环画一样的算法解析都出自好玩又涨知识的《算法图解》呢。

我才不会告诉你们,这书零基础看了开心入门,程序员看了神清气爽呢。

我才不会告诉你们大O表示法、数组、链表、散列动态规划都被这本书变成了萌物呢。

才不会告诉你们,动态规划、图算法、K临近算法、狄克斯特拉算法在这本书里一点也不高冷呢。

我才不会告诉你们,这本书不只有图,还收录了Python代码示例,还有附有详细的代码讲解呢。

尤其要保密的就是这书的封面,嗯,这本书绝对不长下面这样……

作者:Aditya Bhargava

译者:袁国忠


这不是《算法图解》的目录

算法简介   第1章

选择排序   第2章

递归   第3章

快速排序   第4章

散列表   第5章

广度优先搜索   第6章

狄克斯特拉算法   第7章

贪婪算法   第8章

动态规划   第9章

K最近邻算法 第10章

接下来如何做 第11章

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転載: blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/103951664