小编点评：多角度深度探讨人工智能能否产生媲美人类的创造力人工智能的本质是数学。数学思维帮助我们理解引导人们识别创造力的算法的本质。天才与算法df高清版用数学思维开启未来人工智能，世界将精彩之旅来了，还介绍了欧美国家的前沿研究成果在人工智能领域。天才与算法df预览作者介绍马库斯·杜萨托伊英国皇家学会会员美国数学会会员牛津大学西蒙尼公众理解科学教授大英帝国勋章获得者英国皇家学会迈克尔法拉第奖得主伦敦数学会贝里克奖得主作者被誉为科学王国的大使。他开创了“通俗数学”的概念，用生动、通俗易懂的语言表达复数和数学概念。他的演讲不仅生动有趣，而且让你意外地发现了用数学预测未来的方法，很像中国流行的“百校论坛”式的学者。他定期为《泰晤士报》和《卫报》撰稿，并为广播和电视撰写评论，并与BBC建立了长期合作伙伴关系。2001年，他获得了伦敦数学会的贝里克奖。2004年，他在周日被《独立报》评为英国最杰出的科学家之一。目录赞美第一章洛夫莱斯测试001第2章激发创造力009你能教创造力014第3章向人类宣战019非凡的GameBoy023胜利029神奇的031人类反击034山顶依旧是主峰039第4章算法，互联网时代生活的秘密043荒岛算法047数学，幸福婚姻的秘诀055书商大战059第5章从“自上而下”到“自下而上”063看还是不看067算法072的错觉第6章算法的演进077如果你喜欢...079如何训练算法085偏差和盲点087机器之间的战争090第7章数字绘画095什么是艺术099创意105视觉编码108分形：自然法则111从“亚伦”到“傻瓜绘画”115第8章站在巨人的肩膀上123复活伦勃朗127创意大赛132算法如何思考142算法是一门艺术145第9章数学的艺术149数学证明游戏152数学的起源154证明159的由来第十章数学家的望远镜165Coq证明助手169人脑的极限171沃罗斯基的愿景175第11章音乐：声音的数学之旅179巴赫：第一位音乐程序员183艾米：人工智能作曲家188模拟游戏：音乐图灵测试193“深巴赫”：从零开始重新生成Comoer198第12章写歌公式203普希金、诗歌和概率205《续作》：第一个人工智能即兴爵士作曲家209“流动机器”211量子成分217人们为什么要创作音乐220第13章深度数学223Mizar的数学226数学图灵测试228Bael数学库231数学寓言234一个意想不到的故事236数学的叙事艺术238第14章语言游戏241危险边缘248屈臣氏工作模式251255翻译丢失机器人术语258挂在“中国房间”实验259第15章AI讲故事263如何在一个月内完成一部小说271哈利波特与死去的波特尼克273如果...275伟大的“自动化”数学家279人工智能新闻281第16章为什么要创造：思想交流287摘自原文浪漫主义音乐的出现在很多方面打破了巴洛克和古典音乐创作的常规。像舒伯特这样的新人没有遵循古典作曲家所推崇的不同音调之间的对位和平衡技巧，而是故意选择了意想不到的方式来使用模式。舒曼没有按照海顿或莫扎特通常流畅的和弦进行作曲。肖邦在节奏上给人惊喜，在他异常重音的段落和扭曲的节奏中创造出密集的半音。从中世纪到巴洛克，到古典主义，再到浪漫主义；从印象派到表现主义，再到音乐时代的变迁是一个打破原有常规的过程：后来者必须参照前者，才能发挥其创造力。不用说，当我们定义新事物时，历史背景起着重要作用。创意不是绝对的，而是相对的。我们在我们的文化和参考框架内具有创造力。引自第2章激发创造力009无论Google的算法多么强大，它们都不可避免地会被那些了解数学原理的人以更聪明的方式攻击和利用。2018年夏天的某个时候，如果你在Google上搜索“白痴”，首先出现的是一张唐纳德·特朗普的照片。一些活动人士知道如何利用Reddit庞大的互联网存在：他们发布了包含关键字“白痴”的帖子和一张特朗普的照片，以吸引人们投票，这一组合迅速登上了谷歌搜索的榜首。第一名。但是随着时间的推移，这些另类的搜索结果峰值会被算法本身而不是人工干预而逐渐降低和剔除。谷歌不喜欢扮演“上帝”，但从长远来看，它相信数学的力量。引自荒岛算法047...

2022-05-06

编辑评论：终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界揭示机器学习的终极逻辑，勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者WalterIaaco、图灵奖获得者JudeaPearl、中国大数据领军人物车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢都推荐！关于作者PedroDomigo，美国华盛顿大学计算机科学教授，博士。加州大学欧文分校信息和计算机科学专业，着有200多本专业书籍和数百篇文章。国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委，JAIR前副主编。美国人工智能协会院士（AAAIFellow，国际人工智能界最高荣誉），荣获SIGKDD创新奖（数据科学领域最高奖）、SloaFellowhi、美国国家科学基金会成就奖(NSFCAREER)奖）、富布赖特奖学金、IBM学院奖和多个顶级论文奖。简介购物网站使用算法为您推荐产品，评论网站使用算法帮助您选择餐厅，GPS系统使用算法​​帮助您选择最佳路线，公司使用算法选择求职者......当机器最终学会如何学习时会发生什么？与传统算法不同，现在悄悄主宰我们生活的是“学习机器”，它们通过从我们的琐碎数据中学习来执行任务；他们甚至可以在我们要求之前做我们想做的事。什么是终极算法？有五个机器学习流派，每个流派都有自己的主算法，可以帮助人们解决特定问题。而如果综合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也将创造一个新的人类文明。为什么你必须了解终极算法？无论您从事什么行业或工作，了解终极算法将为您带来全新的科学世界观，预测未来技术发展，规划未来，占领未来！在《终极算法》中，世界著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱佩德罗·多明戈斯为我们揭开了算法的奥秘，让我们一窥谷歌和你的机器学习智能手机背后的原理。他为大家讲解了机器学习中的五种思想流派，它们是如何将神经科学、心理学、物理学等领域的理论转化为算法的，并提出了“终极算法”的思想，并讨论了最终算法的含义为了商业、科学、社会和每个人的未来。对于任何想了解未来将带来什么的人以及想站在变革前沿的人来说，这都是一本重要的思想指南。“如果这个终极算法存在，那么它将能够通过数据获得关于世界过去、现在和未来的所有知识。这个算法的发明将是科学史上的一大进步。”我们要去哪里技术趋势来来去去。机器学习的不同寻常之处在于，在经历了所有这些变化和繁荣和萧条之后，它开始变得更强大。它的第一个大热门是金融领域，从1980年代开始预测股票的涨跌。下一波，挖掘企业数据库，在1990年代中期开始增长，特别是在直销、客户关系管理、信用评分和欺诈检测等领域。然后是网络和电子商务，自动化个性化迅速流行起来。当互联网泡沫暂时抑制了这一趋势时，机器学习在网络搜索和广告服务中的应用开始腾飞。无论哪种方式，机器学习都被应用于9-11恐怖袭击之后的反恐战争。We2.0带来了许多新的应用程序，包括挖掘社交网络和搜索哪些博客谈论您的产品。与此同时，各领域的科学家也在逐渐转向大尺度建模，分子生物学家和天文学家处于领先地位。房地产泡沫几乎没有被注意到，其主要影响是人才从华尔街转移到硅谷及其受欢迎程度。2011年，“大数据”概念开始流行，机器学习被明确置于全球经济未来的中心位置。今天，似乎没有任何人类研究领域不受机器学习的影响，即使是似乎不太受关注的领域（如音乐、体育、品酒）。虽然机器学习很明确，但这只是未来的预览。虽然它很有用，但如今在工业中工作的学习算法的生成实际上非常有限。如果实验室的算法现在可以用在各个领域的前线，比尔盖茨表示，机器学习突破所产生的价值将相当于10个微软。事实上，这种说法有些保守。如果这些观点让研究人员真正感到光明和有效，那么机器学习将带来的不仅仅是文明的新纪元，而是地球生命进化的新阶段。如何实现这个目标？学习算法是如何工作的？他们现在不能做什么？他们的下一代会是什么样子？机器学习革命将如何呈现？你要抓住哪些机会，要注意哪些危险？这就是这本书的内容。进化论的论据生物多样性源于单一机制：自然选择。值得注意的是，计算机科学家对这种机制非常熟悉：我们通过反复尝试许多备选方案、选择和改进最优解决方案以及尽可能多地尝试这些步骤来解决问题。进化是一种算法。用查尔斯·巴贝奇（维多利亚时代的计算机先驱）的话说，上帝没有创造物种，而是创造了它们的算法。达尔文在《物种起源》的结语中提到的“无限形式，极其美丽”，掩盖了最美丽的统一：所有这些形式都编码在DNA中，所有这些形式都是通过改变和连接这些染色体来表达的。只需对算法的一种描述，谁能猜到它产生了你和我？如果进化算法可以学习我们，可以想象它也可以学习它可以学习的一切，只要我们将进化算法应用到一台足够强大的计算机上。确实，在机器学习领域，通过模仿自然选择来进化程序是很多人都在尝试做的事情。因此，进化是通往终极算法的另一条有希望的途径。有了足够的数据，一个简单的算法能掌握什么？这个问题最经典的例子是进化论。输入进化算法的信息是所有生物的经历和命运（当今算法的大数据）。此外，这种进化算法已经在地球上最强大的计算机上运行了超过300万年——这台强大的计算机就是地球本身。运行该算法的真实计算机应该比地球上的“计算机”更快且数据密集度更低。哪种模型更适合终极算法：进化还是大脑？这是一场关于机器学习的辩论，在先天与后天之间。正如我们的存在取决于先天和后天的共同力量，也许真正的终极算法包含两者。...

2022-05-06

编辑评论：深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现全面介绍深度学习与计算机视觉的基础知识，结合常见应用场景和大量实例引领读者对丰富多彩的计算机视觉领域，在讲解原理的基础上，通过有趣的例子带领读者一步一步做，不断提高动手能力，而不是把枯燥深奥的原理堆砌成lt/gt编辑推荐西门子高级研究员田江博士写前言并推荐！强烈推荐谷歌软件工程师吕建安、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士！作者拥有5年以上机器学习研发经验，目前在京东专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。西门子高级研究员田江博士写前言并推荐！强烈推荐谷歌软件工程师吕嘉楠、NVIDIA高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士！注重原理和动手实践，让读者不仅能理解算法背后的思想，还能独立开发基于深度学习的计算机视觉算法。原理解释通俗易懂。如果能通过图文定性的说明，尽量不要用公式。在无法使用公式的地方，尽量使用公式作为图文说明的辅助手段。结合常见的应用场景，通过大量有趣实用的例子和原创代码，带领读者一步一步做，不断提升动手能力。第7章开始的所有示例均基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet，其中包含大量原始代码和作者收集的数据。简介本书全面介绍了深度学习和计算机视觉的基础知识，并结合常见的应用场景和大量的例子，带领读者进入计算机视觉的多彩领域。作为一本“原理+实践”的教程，本书在讲解原理的基础上，通过有趣的例子引导读者一步一步来，不断提高动手能力，而不是把枯燥深奥的原理堆积起来。本书共13章，分为2个部分。第一个基础知识介绍人工智能的发展历史，计算机视觉概述，深度学习和计算机视觉中的数学基础知识，神经网络和相关机器学习基础，卷积神经网络和一些常见结构，最后是前沿趋势简要讨论。第二部分为详细讲座，介绍了Pytho基础、OeCV基础、简单分类神经网络、图像识别、RegreiouigCaffe、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格等常见的计算机视觉应用转移。场景。本书从第5章开始包含许多有趣且有用的代码示例。从第7章开始的所有示例均基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet，其中包含大量原始代码和作者收集的数据。这些代码和作者训练的一些模型已经分享在本书的githu页面上。读者自行下载。本书面向对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并要求读者了解Liux的基本使用。本书内容本书共13章，分为2个部分。第1部分基础知识第1章首先介绍了深度学习和计算机视觉的基本概念和常见应用的历史介绍。第2章介绍了最基本的数学，包括线性代数、概率、高维空间、卷积和数学优化。第3章涵盖机器学习和数据的基础知识，重点是神经网络。第4章在第3章的基础上介绍了卷积神经网络的概念、原理和一些常见的结构。第2部分：案例研究第5章介绍Pytho基础知识，并通过小例子介绍NumPy和matlotli的基本使用。第6章介绍了基于Pytho的OeCV的使用，以及数据增强小部件和对象框架注释小部件的动手实现。第7章分别用MXNet和Caffe实现了最简单的神经网络，并将结果可视化。第8章从头开始逐步实现基于MNIST数据集的基于MXNet和Caffe的卷积神经网络模型，用于手写数字识别，并描述了如何测试和评估模型。第9章实现了一个基于Caffe使用卷积神经网络进行回归的示例，并介绍了如何创建HDF5格式数据，如何使用GPU对数据进行批量操作，以及如何实现视觉训练模型。第10章首先实现了一个图像爬虫来收集图像数据，并以食物图像分类为例，逐步讲解如何基于Caffe实现迁移学习。然后在此基础上进一步讲解了如何对数据进行预处理，如何使用混淆矩阵、P-R和ROC曲线，最后介绍了如何可视化卷积神经网络对输入图像的响应。第11章针对R-CNN和YOLO/SSD两类算法，简要介绍了基于深度学习的目标检测算法的发展历程，并给出了基于MXNet的SSD检测算法示例，并分析了基于深度学习的目标检测算法的可视化。结果。第12章介绍了度量学习的基本概念，并从图片开始，逐步实现基于Caffe的Siamee网络，同时也实现了基于τ-SNE的结果可视化。第13章讲解了最基本的图像风格迁移算法，并给出了一个基于MXNet的图像风格迁移示例。读者可以使用他们最喜欢的图像来创建算法生成的艺术品。图书特色注重原则和动手实践。力求读者在读完本书后不仅能理解常用算法背后的思想，而且具备独立开发基于深度学习的常用计算机视觉算法的能力。原理很容易理解。这本书如果能用文字定性地解释，就不需要计算和公式，如果能用图表表达，就不需要文字。虽然公式是不可避免的，但尽量把公式作为解释和说明的辅助，而不是需要仔细理解的部分。大量原始代码和图形。本书结合作者在实际工作中的经验，力图使实用与有趣并存，并与实际例子和其他例子并存，并在本书githu页面上分享代码供读者下载。...

2022-05-06 算法 Cap 算法工程师

编者评论：重新定义定向广告、大数据和人工智能对非程序员和人工智能相关人士非常友好，深入浅出，对算法有更全面辩证的理解，算法控制的生活：重新定义精准广告，大数据和AIgt一本有助于理解生活中的算法的书，但是有点欠缺。算法控制人生df预览推荐理由深入谷歌、Faceook、Twitter的算法黑匣子，揭示科技巨头创造的智能时代的无形秩序。与人类相似的智能形式只会是人类；“智能时代”和“AI未来”的流行认知，在这里并没有透露任何人都能看懂的算法知识。简介这是一个“算法世界”：建立在数据之上的算法指导着社会的运转，决定着我们在网上能看到什么；它是自动驾驶、智能家政、未来医疗乃至智慧城市的基石。如果我们不了解算法如何使用数据，我们就无法知道人工智能将如何改变我们的生活。在本书中，DavidSuter带领读者踏上了一段有趣的算法之旅，并深入了解数学的阴暗面。通过对在算法研究领域工作的科学家的采访，以及动手有趣的数学实验，他介绍了可以分析我们、影响我们，甚至变得更像我们的算法。您将了解Google搜索是否是种族主义和性别歧视，为什么选举预测有时会与实际选举结果有很大偏差，使用算法来找出犯罪分子是否是一个严重的错误，以及我们如何将决策权交给未来会发生什么...Suter还会简单的告诉我们，什么样的算法在支持最会聊天的AI——围棋无冕之王水谷，零和传奇书写机器人AlhaGo。他说出的真相将刷新我们的观念：直到今天，人工智能还只是和大肠杆菌一样聪明，而与一些科技巨头的激进预测相反，取代人类的超级人工智能实际上离我们很远。作者介绍大卫·桑普特国际顶尖数学家和数学科普作家瑞典乌普萨拉大学应用数学教授皇家学会奖学金DavidSaut是瑞典乌普萨拉大学的应用数学教授。他出生于伦敦，就读于曼彻斯特大学在牛津大学完成了数学博士学位和皇家学会奖学金。他的研究非常广泛一般，特别擅长跨学科研究，例如机器学习、人工智能、鱼蚁群的集体活动，以及足球背后的数学。苏普特还为《经济学人》、《今日数学》、《每日电讯报》、《当代生物学》和4-4-2（世界上最重要的足球杂志）等主要出版物撰稿。2015年，为表彰萨普特对普及数学科学的杰出贡献，英国顶尖数学家成立的数学与应用研究所授予他凯瑟琳理查兹奖。目录介绍第1部分算法在看着我们互联网如何处理个人数据？/1算法会不断旋转并减少您的数据集，直到它可以读取您并看穿您。它使Faceook能够使用“喜欢”来预测您的性格，从表情、照片甚至您与屏幕的互动中评估您的精神状态。算法具有高维度的理解力，胜过你对自己的了解，但它们并不是完美的预测性或公平性。1第1章|数学不仅对风景不利，而且对道德也不利？1位Google员工：统计数据越多越好5“ISIS伯明翰”：肢解谋杀的数学武器9第2章|算法无处不在，我们对它们一无所知9黑盒操作——互联网巨头不愿说的事情11为重定向广告添加“噪音”13算法也会歧视人16第3章|你认为你认识你的朋友吗？Faceook比你更了解他们17社交网络的黑盒世界20个主成分分析：15个帖子可以让别人读懂我们的生活25第4章|Faceook比你更了解你的个性和行为26你的“点赞”暴露了你的智商28你的情绪已被Faceook编号33第5章|CamridgeAalytica如何参与总统选举34个性决定票37为政治操纵每一种情绪40算法告诉共和党人是时候去星巴克拉票了44Faceook很了解你，但它不一定能预测你的行为49第6章|想要算法无偏吗？不可能的！50定义偏差是一个数学问题54不能同时达到相同的假阳性率和相同的假阴性率58只有悖论，没有正义61第7章|数据炼金术士算法不知道的62件事66定向广告：互联网公司是否滥用私人信息？68人肉预测和模型预测谁更胜一筹？第二部分算法想控制我们互联网会影响情绪和行为吗？/73Faceook过滤我们的新闻提要，Twitter过滤我们的时间线，Google过滤我们的搜索结果。我们点击某类信息的次数越多，这些“过滤”算法推送的相关内容就越多。由此产生的回音室和气泡真的如媒体所说，让我们只能看到我们想看到的东西，从而使我们的行为受制于它们吗？75第8章|预测选举结果的模型是如何“完善”的？76只有两种选举结果，但在概率世界中并非如此82众生智慧=超级先知88不考虑市场的模型不是好的算法93第9章|互联网的本质：“每个人都喜欢它”94条亚马逊推荐：“个性化”的秘诀来自另一个世界的98个音乐排行榜101让“链接汁”流动起来104羊群效应：读者似乎永远不会记得107第10章|人气大赛108时事造就人，算法造就YouTue影响者112位科学家被谷歌学术“劫持”美国陌陌A的118个快速约会技巧122第11话｜过滤气泡在搅动122Faceook、Google、Twitter是否在误导我们？127次点击，点击131为什么阴谋论者比科学家冷静？135其实负面信息很难控制情绪141第12章|网络回声室：互联网时代的信息封锁？142社交媒体泡沫并非密不透风在145推特上，你与对手仅相差六人150第13章|谁在看假新闻？150曼德拉效应155特朗普是被选中的人？160个虚假报告本身就写在气泡中第三部分人工智能的未来算法是否越来越像人类？/165既没有人类规则手册，也没有专门的搜索算法，AlhaGo-Zero通过无数次自我对弈成为围棋大师。这是否表明自行发明智能机器并系统迭代自身的算法的奇点正在逼近？为什么埃隆·马斯克这样的顶级精英愿意相信超级人工智能会带来世界末日？166第14章|“学习”性别歧视167算法决策：人类偏见的解决方案169Google搜索如何理解我们的语言？176无监督学习将算法变成“坏学生”183第15话|电脑作家184聪明作家的诞生188如何训练神经网络成为托尔斯泰？192AleSiri和神经网络聊天机器人199第16话｜智能超级玩家200从游戏白痴到游戏天才，算法只需要自学几个星期203卷积神经网络，卷积创造奇迹205神经网络可以识别人脸，但无法规划全图209AlhaGo-零：强人工智能离我们只有十年？213第17章|细菌大脑214世界末日与超级计算机218人工智能PK微生物智能223为什么肠胃细菌的“智力”让聪明人成为大敌？228第十八章|回到现实228“埃隆·马斯克是个白痴”231条Twitter好友推荐让我们的生活更美好...

2022-05-06 算法数学基础 算法数学

编辑评论：《lauladog算法备忘单》由电子工业出版社于2020年11月出版，作者为傅东来(@lauladog)。这本书用一种流行的语言描述了算法，有数百个有趣的算法插图和一些动画演示。简介《lauladog'AlgorithmCheatSheet》专业解决算法问题，训练算法思维，处理算法笔试。注重用套路和框架思维解决问题，适应变化。第1章列出了几种最常见的算法类型及其对应的问题解决框架思想，包括动态规划、回溯、广度优先搜索以及双指针和滑动窗口等算法技术。第2章用动态规划的一般思想解决了十几个经典的动态规划问题，如正则表达式和背包问题，还介绍了如何编写状态转移方程，如何进行状态压缩等技术。第三章介绍了数据结构相关的算法，比如二叉树相关问题的解决方案，以及面试中经常测试的LRU、LFU等算法原理。第4章介绍了回溯算法、广度优先搜索算法等核心例程在算法问题中的应用，巩固了对算法框架的理解。第5章解释了一些高频主题。每个题目可能结合多种算法思路进行讲解，也可能有多种解法。读完本章，你可以独自探索问题的海洋！关于作者傅东来微信公众号lauladog的作者，有多年写题经验。他希望用共同语言帮助互联网从业者少走弯路，快速从根本上攻克算法难点，赋能职业发展路径。lauladog的算法备忘单PDF预览目录第1章核心例程/211.1学习算法与写题框架思考／211.1.1数据结构的存储方式/211.1.2数据结构的基本操作/231.1.3算法刷机指南／251.1.4最终总结/301.2动态规划问题求解例程框架／311.2.1斐波那契数列/321.2.2收零问题/371.2.3最终总结/421.3回溯算法问题求解例程框架／431.3.1全排列问题/431.3.2N皇后问题/481.3.3最终总结/511.4BFS算法例程框架／531.4.1算法框架／531.4.2二叉树的最小高度／541.4.3最小开锁次数/56次1.5双指针技能例程框架／641.5.1快慢指针常用算法/641.5.2左右指针常用算法/681.6我写了一首诗来确保你可以闭着眼睛写一个二分搜索算法/711.6.1二分搜索框架/721.6.2找数（基本二分查找）/731.6.3二分查找左边界/751.6.4二分查找右边界/791.6.5逻辑统一/821.7我写了一个模板，把滑动窗口算法变成听写题/851.7.1最小覆盖子串/871.7.2字符串排列/911.7.3查找所有字谜/931.7.4最长不重复子串/94第2章动态规划系列/962.1动态规划设计：最长递增子序列／962.1.1动态规划解／972.1.2二分查找方案／1002.2二维递增子序列：包络嵌套问题／1042.2.1主题概述/1042.2.2思想分析／1052.2.3最终总结/1072.3最大子数组问题/1082.3.1思想分析／1082.3.2最终总结/1102.4动态规划问答：最优子结构和d遍历方向／1112.4.1最优子结构详解／1112.4.2d数组/113的遍历方向2.5经典动态规划：最长公共子序列／1172.6经典动态规划：编辑距离/1232.6.1思想分析／1242.6.2代码说明／1252.6.3动态规划优化／1292.6.4扩展/1312.7子序列问题求解模板：最长回文子序列／1362.7.1两种方式／1362.7.2最长回文子序列／1372.7.3代码实现/1392.8状态压缩：动态规划的降维打击/1412.9构造插入次数最少/148的回文2.9.1思想分析／1482.9.2状态转移方程／1492.9.3代码实现/1522.10动态规划的正则表达式／1552.10.1思想分析／1552.10.2动态规划解／1572.11不同的定义产生不同的解决方案/1622.11.1第一个想法/1622.11.2第二种思路/1652.11.3最终总结/1672.12经典动态规划：从高楼扔鸡蛋/1682.12.1解析题／1682.12.2思想分析／1692.12.3故障排除/1722.13经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶）／1732.13.1二分查找优化／1732.13.2重新定义状态转换/1762.13.3也可以优化／1802.14经典动态规划：戳气球问题／1812.14.1回顾性思考／1812.14.2动态编程思想／1822.14.3写出代码/1852.15经典动态规划：0-1背包问题／1882.16经典动态规划：子集背包问题／1922.16.1问题分析／1922.16.2思想分析／1932.16.3状态压缩/1942.17经典动态规划：完整的背包问题／1962.18话题千变万化，套路不会变／2002.18.1线性排列/2002.18.2圆形排列/2032.18.3树排列／2052.19动态规划和回溯算法有什么关系/2072.19.1回顾性思考／2072.19.2消除重叠子问题/2102.19.3动态规划/211第三章数据结构系列/2163.1教你写LRU缓存消除算法／2163.1.1LRU算法描述／2183.1.2LRU算法设计／2193.1.3代码实现/2203.2层层拆解，带你手写LFU算法/2273.2.1算法描述/2273.2.2思想分析／2283.2.3代码框架/2303.2.4LFU核心逻辑/2323.3二叉搜索树操作合集／2353.3.1判断BST/236的合法性3.3.2查找BST/238中是否存在数字3.3.3在BST中插入一个数字/2393.3.4删除BST中的数字/2393.4为什么一棵完全二叉树的节点数这么难计算/2433.4.1思想分析/2443.4.2复杂度分析／2453.5使用各种遍历框架对二叉树进行序列化和反序列化/2473.5.1标题说明/2473.5.2前序遍历解／2483.5.3后序遍历解／2523.5.4中序遍历解／2553.5.5分层遍历解／2553.6Git原理二叉树最近共同祖先／2603.6.1二叉树的最后一个共同祖先/2613.6.2思想分析／2633.7特殊数据结构：单调栈/2663.7.1单调栈问题求解模板／2663.7.2标题变化／2683.7.3如何处理圆形数组/2683.8特殊数据结构：单调队列/2713.8.1构建问题解决框架／2713.8.2实现单调队列数据结构/2733.8.3算法复杂度分析／2763.9如何判断回文链表／2773.9.1判断回文单链表/2773.9.2优化空间复杂度／2803.9.3最终总结/2823.10纯递归反向链表显示操作/2833.10.1递归反转整个链表/2833.10.2反转链表的前N个节点/2863.10.3链表的反转部分/2873.10.4最终总结/2883.11how操作的k个反向链表的集合/2893.11.1分析问题/2893.11.2代码实现/2913.11.3最终总结/292第四章算法思维系列／2934.1解决子集、组合和排列问题的回溯算法/2934.1.1子集/2934.1.2组合/2974.1.3安排/2994.2回溯算法的最佳实践：解决数独/3014.2.1直觉／3014.2.2代码实现/3014.3回溯算法的最佳实践：括号生成/3064.4BFS算法暴力破解各种谜题／3104.4.1问题分析／3114.4.2思想分析/3114.52Sum问题的核心思想/3154.5.12SumI/3154.5.22SumII/3164.5.3最终总结/3184.6解决Sum问题的函数/3194.6.12Sum问题/3194.6.23Sum问题/3224.6.34Sum问题/3244.6.4100Sum问题/3254.7解包复杂问题：实现计算器/3284.7.1字符串转整数/3284.7.2处理加减法/3294.7.3处理乘法和除法/3314.7.4处理括号/3334.7.5最终总结/3364.8拖延饼干也得有点递归思维／3374.8.1思想分析／3384.8.2代码实现/3394.9解决子数组问题的前缀和技巧/3414.9.1什么是前缀和/3414.9.2优化解决方案/3434.9.3最终总结/3444.10扁平化嵌套列表/3454.10.1标题说明/3454.10.2解决问题的思路／3464.10.3进阶思路／349第5章高频采访／3515.1如何高效求素数／3515.2如何高效地执行模幂运算/3555.2.1如何处理数组索引/3555.2.2如何处理mod操作/3565.2.3如何有效地执行幂运算/3585.3如何使用二分查找算法／3605.3.1问题分析/3605.3.2扩展/3625.4如何高效解决雨水接收问题／3645.4.1核心思想／3645.4.2备忘录优化/3665.4.3两指针解／3675.5如何去除有序数组中的重复元素／3715.6如何找到最长的回文子串／3735.6.1思考/3735.6.2代码实现/3745.7如何用贪心思维玩跳跃游戏／3765.7.1跳跃游戏I/3765.7.2跳跃游戏II/3775.8如何使用贪心算法进行时间管理／3815.8.1问题概述/3815.8.2贪婪解决方案/3815.8.3应用示例／3835.9如何判断括号的合法性/3865.9.1处理一种括号/3865.9.2处理多个括号/3875.10如何安排考生座位/3895.10.1思想分析/390相关介绍前言本仓库共有60多篇原创文章，基本上都是基于LeetCode主题，涵盖所有类型的问题和技巧，并且必须从其他事实中推断出来，易于理解，而不是简单的代码堆叠，然后是目录。我将从几句咆哮开始。这个仓库的目的就是传达这种算法思维。如果我只是写一个包含LeetCode主题代码的存储库，我有锤子吗？没有idea解释，没有思维框架，顶多时间复杂度，那个东西一眼就能看出来。只想要答案很容易。话题评论区有多种答案。用ytho中的一行代码就可以轻松解决，喜欢的人也很多。问题是，当你做算法问题时，你是想学习编程语言的技巧，还是想学习算法思维？你的快乐来自于抄别人的代码通过测试并完成题+1，还是来自于自己通过逻辑推理和算法框架编写解决方案而不看答案？网上总有大佬批评我，说我写这些东西太基础了，没必要大惊小怪。只能说大家找工作是为了找工作，不是为了竞争。我也是一路过来的。我们要的是清醒，有所收获，而不是自欺欺人。不想让它通俗易懂，是不是要先上来吹一波《算法导论》，然后劝大家赞叹不已？别的不说，公众号有几万读者，PDF版下载了几万次，有几个出版社联系过我，质量还不错吧？如果你做很多事情，你可以找到套路。我总结了各种算法例程和框架。相信可以帮助别人少走弯路。我，一个自学成才的童鞋，花了一年的时间审题总结，自己写了一份算法备忘单。后面有目录，这里就不废话了。...

2022-05-06 动态规划二叉树 最优二叉树 动态规划

编辑评论：如果你是程序员，如果你参加过NOIP、NOI、ACM/ICPC比赛，只要你对算法感兴趣，那就来吧！这本经典的算法竞赛书，深受大多数程序员的喜爱，被很多学校广泛用作教材！简介本书是算法竞赛的入门和改进教材。将C/C语言、算法和问题解决有机结合，淡化理论，注重学习方法和实践技能。本书内容分为12章，包括编程概论、循环结构编程、数组和字符串、函数和递归、C和STL概论、数据结构基础、蛮力求解、高效算法设计、初步动态程序设计、数学概念与方法、图论模型与算法、进阶专题等，涵盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并包含大量实例和练习。书中代码规范、简洁、通俗易懂，不仅可以帮助读者理解算法原理，还可以教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧，在传统语言和算法书籍中也有。很难看到。本书可作为全国青少年信息学奥林匹克（NOIP）复赛的教材，全国青少年信息学奥林匹克（NOI）和ACM国际大学生程序设计大赛（ACM/ICPC）的培训教材。研究人员参考书。关于作者刘汝佳，1982年12月出生，重庆外国语学校高中毕业。2000年3月，获得NOI2000全国青年信息学奥林匹克竞赛一等奖第四名，进入国家集训队。因此，他被派往清华大学计算机科学与技术系。大一时获得2001年ACM/ICPC国际大学生程序设计大赛亚洲-上海赛区冠军和2002年世界总决赛银牌（世界第4）。2005年获学士学位，2008年获硕士学位。在校期间，他是中国计算机学会NOI科学委员会学生委员，曾担任IOI2002-2008中国国家队教练，为NOI系列比赛提出十余项命题。现任NOI竞赛委员会委员，荣获中国计算机学会NOI25周年“特别贡献奖”。自2004年以来，他为ACM/ICPC亚洲赛区提交了20多项命题，担任过6名裁判员和2名命题主任，并应邀参加IOI和ACM/ICPC相关国际研讨会并发表论文两篇。2004年初以第一作者出版专着《算法艺术与信息学竞赛》，2009年出版翻译著作《编程挑战》，2009年出版《算法竞赛导论》，出版《算法导论》比赛”在2012年。培训指南。多年来在全国20多个城市为中学生进行竞赛训练，在北京、上海、吉隆坡等地著名大学任教传教，并与知名企业合作比如ToCoder、百度、网易有道等多次。，让更多的IT人才获得展示自我的平台。前言第二版前言《算法竞赛经典》第一版出版至今已有四年。过去四年发生了许多变化。比如NOI系列比赛终于“解禁”了STL，比如引入了C11和C11标准，g编译器升级（直接导致了本书第一版和gt?运算符的正式使用）未编译通过），如《经典算法竞赛入门-训练指南》的出版，弥补了本书第一版的诸多不足，ACM/ICPC的蓬勃发展，让更多的大学生能够了解并参与算法竞赛......看来是时候“升级”这本书了。重大变化我本来打算只加一章专门讲C和STL的，改写部分代码符合新的语言规范，顺便加一些例子和练习。翻了一番。第一版写的时候，220页的篇幅是和一线中学教师协商决定的，因为书太厚了，对初学者来说会很吓人。不过这几年读者的反馈让我意识到，由于篇幅所限，读者不满意的东西太多了，不如多写一些。虽然《算法竞赛入门-训练指南》后来出版了，但那本书的主要目的是补充知识点，即扩大知识的广度，我更喜欢在知识的广度上增加深度。几乎不变——我眼中的竞争应该主要是与思维和实践能力相比，而不是主要与知识相比。简单来说，我继续扩大篇幅，用大量的例子（包括标题和代码）来表达我想传达给读者的信息。一位试读的朋友在收到第一个手稿片段时惊呼：“标题质量比第一版提高了很多！”这是我这次修改的主要目的。具体来说，本次修订包括以下更改：q通过前4章中的一些更实用的语言技能取得进步，直接使用竞赛问题作为示例。q全新的第5章，涵盖竞赛中最常用的C语法，包括STL算法和容器。q第6～7章作为基础篇，增加代码和技巧的比例，适当增加例题。q第8-11章，作为中篇文章，添加各种例子，重点训练思维能力。q全新的第12章为进阶篇，在《经典算法大赛入门-训练指南》的基础上补充少量知识点和大量精彩示例。特别说明是第12章出现的原因。本章内容难度较大，要求读者掌握《算法竞赛经典入门-训练指南》的主要内容，这似乎与“入门”二字相矛盾。事实上，这本书虽然叫《经典概论》，但它不仅适合入门读者。根据近几年读者的反馈，也有相当多有经验的玩家购买了这本书。原因是：很多有经验的玩家都是“自学成才”的，总觉得自己可能漏掉了一些基础知识。同理：本书中提到的许多编码和分析技术在传统教科书中是看不到的，对很多有经验的玩家来说都是“新的”，而且可以比初学者更快更好。将这些知识应用到游戏中。本书的第12章是为这些读者准备的。如果这个解释不够直观，可以把第12章当作通关后的额外困难模式！阅读说明由于内容变化很大，所以阅读方式也需要再次说明。首先，与本书的第一版一样，最好有老师、教练或学长等人陪同学习。随着互联网的发展，这个条件越来越容易满足——即使没有指导，也可以在别人的博客上留言，或者在贴吧寻求帮助。一定要注意书中的“提示”。书中有很多“提示”，是非常重要的知识点或技能。有些提示看似普通，但如果不注意，在场上丢分，你会后悔的。接下来是关于添加第5章。让我首先说明这一章不是C的速成课程——不可能使C速成。本章并不是说你从头到尾阅读它然后掌握了C，但它提供了一个大纲，概述了算法比赛中最常用的东西，以及应该如何使用它们。你可以找另外一本书（或者看网上的文章）学习C，然后读这本书的第5章（目的是摆脱你头脑中那些头晕目眩、没那么有用的知识），也可以直接阅读这本书的第5章，每次遇到不懂的或者觉得不够详细的时候，就去找其他的参考书学习吧。顺便说一句，即使您已经非常熟悉C，看看第5章（尤其是代码！）也是一个好主意。这不会花费太多时间，但它可能会学到一些有用的东西。忍不住说点题外话。有时学习算法的最佳方法不是编写程序，而是手工完成。“手算”这个词听上去有点无聊，改成“玩游戏”怎么样？比如《雷顿教授与不可思议的小镇》就是一个不错的选择——它包括过河问题（谜题7、93）、寻找权重（谜题6、131）、一笔画（谜题30、39）、Quee（谜题80~83、130）、倒水题（谜题23、24、78）、魔方（谜题95）、华融路（谜题97、132、135）等诸多经典题。谢谢算法竞赛经典df预览介绍目录第1部分语言第1章编程简介...1.1算术表达式1.2变量及其输入1.3顺序结构编程1.4分支结构编程1.5笔记和练习1.5.1C、C99、C11等1.5.2数据类型和输入格式1.5.3练习1.5.4总结第2章循环结构编程...2.1for循环2.2while循环和do-while循环2.3循环的代价2.4算法竞赛中的输入输出框架2.5笔记和练习2.5.1练习2.5.2总结第3章数组和字符串...3.1数组3.2字符数组3.3竞赛选题讲座3.4笔记和练习3.4.1基系统和整数表示3.4.2思考题3.4.3黑盒测试和在线评估系统3.4.4示例问题和练习列表3.4.5总结第4章函数和递归...4.1自定义函数和结构4.2函数调用和参数传递4.2.1表单参与参数4.2.2调用栈4.2.3使用指针作为参数4.2.4初学者常犯的错误4.2.5数组作为参数和返回值4.2.6使用函数作为函数参数4.3递归4.3.1递归定义4.3.2递归函数4.3.3C语言对递归的支持4.3.4分段错误和堆栈溢出4.4竞赛题目选讲4.5笔记和练习4.5.1头文件、副作用等4.5.2示例问题和练习列表4.5.3总结第5章C和STL简介...5.1从C到C5.1.1C框架5.1.2参考文献5.1.3字符串5.1.4再来说说结构5.1.5模板5.2初步STL5.2.1排序和检索5.2.2不定长数组：向量5.2.3集合：集合5.2.4映射：地图5.2.5堆栈、队列和优先级队列5.2.6测试STL5.3应用：大整数类5.3.1大整数5.3.2四种算术运算5.3.3比较运算符5.4竞赛题目示例5.5练习第2部分基础知识第6章数据结构基础...6.1再谈栈和队列6.2链表6.3树和二叉树6.3.1二叉树的编号6.3.2二叉树的层次遍历6.3.3二叉树的递归遍历6.3.4非二叉树6.4图6.4.1使用DFS查找连接块6.4.2使用BFS寻找最短路径6.4.3拓扑排序6.4.4欧拉电路6.5竞赛题目选讲6.6训练参考第7章蛮力解法……7.1简单枚举7.2枚举排列7.2.1生成1~的排列7.2.2生成可重新设置的排列7.2.3解决方案树7.2.4下一步安排7.3子集生成7.3.1增量构造7.3.2位向量法7.3.3二元法7.4回溯7.4.1八皇后问题7.4.2其他应用示例7.5寻路问题7.6迭代深化搜索7.7竞赛题目选讲7.8训练参考第三部分比赛第8章高效算法设计...8.1初步算法分析8.1.1渐近时间复杂度8.1.2上限分析8.1.3分而治之8.1.4正确对待算法分析结果8.2再谈排序和检索8.2.1合并排序8.2.2快速排序8.2.3二分查找8.3递归与分治8.4贪婪法则8.4.1背包相关问题8.4.2区间相关问题8.4.3霍夫曼编码8.5算法设计与优化策略8.6竞赛题目选讲8.7训练参考第9章动态规划预备...9.1数字三角9.1.1问题描述和状态定义9.1.2记忆搜索和递归9.2DAG上的动态规划9.2.1DAG模型9.2.2最长路径及其字典顺序9.2.3具有固定端点的最长和最短路径9.2.4总结及应用实例9.3多阶段决策问题9.3.1多段图的最短路径9.3.20-1背包问题9.4更多经典机型9.4.1线性结构的动态规划9.4.2树上的动态规划9.4.3复杂状态的动态规划9.5竞赛题目选讲9.6训练参考第10章数学概念和方法...10.1初步数论10.1.1欧几里得算法和唯一分解定理10.1.2埃拉托色尼筛10.1.3扩展欧几里得算法10.1.4同余和模运算10.1.5应用示例10.2计数和概率基础10.2.1杨辉三角形与二项式定理10.2.2数论中的计数问题10.2.3编码和解码10.2.4初步离散概率10.3数学中的其他主题10.3.1递归10.3.2数学期望10.3.3连续概率10.4竞赛题目选讲10.5训练参考第11章图论模型和算法...11.1我们再来谈谈树11.1.1无根树到有根树11.1.2表达式树11.2最小生成树11.2.1克鲁斯卡尔算法11.2.2竞赛题目的选择11.3最短路径问题11.3.1Dijktra算法11.3.2贝尔曼-福特算法11.3.3弗洛伊德算法11.3.4竞赛题目选讲11.4初步网络流程11.4.1最大流量问题11.4.2增广路径算法11.4.3最小割最大流量定理11.4.4最小成本和最大流量问题11.4.5应用示例11.5竞赛题目选讲11.6训练参考11.7总结与展望第12章高级主题...12.1知识讲座精选12.1.1自动机12.1.2树的经典问题和方法12.1.3持久数据结构12.1.4多边形的布尔运算12.2问题选择12.2.1数据结构12.2.2网络流12.2.3数学12.2.4几何12.2.5不完美算法12.2.6杂项专题讲座12.3总结与练习附录A开发环境和方法...A.1命令行A.1.1文件系统A.1.2流程A.1.3程序执行A.1.4重定向和管道A.1.5常用命令A.2操作系统脚本编程简介A.2.1Widow下的批处理A.2.2Liux下的Bah脚本A.2.3再来说说随机数A.3编译器和调试器A.3.1gcc安装与测试A.3.2常用编译选项A.3.3gd简介A.3.4gd的高级特性A.4谈IDE主要参考书目在线试读第9章动态规划预备课学习目标理解状态和状态转移方程了解最优子结构和重叠子问题熟练使用递归和记忆搜索来解决数字三角形问题熟悉DAG上动态规划的常用思路，两种状态定义方法和刷表法掌握memoizedearch的实现注意事项掌握记忆化搜索和递归中输出方案的方法掌握递归中滚动数组的使用精通解决经典动态规划问题动态规划既有理论又有实践。一方面，要理解“状态”、“状态转移”、“最优子结构”、“重叠子问题”等概念。灵活设计算法的条件。可以说，动态规划的掌握在很大程度上可以直接影响一个玩家的分析和建模能力。9.1数字三角动态规划是一种非常通用的问题解决方法。它不是一个特定的算法本身，而是一种思想和一种方法。下面通过一个主题来描述动态规划的基本思想和特点。9.1.1问题描述和状态定义数字三角问题。有一个由非负整数组成的三角形，第一行只有一个数，除最下面一行外，每个数的左下角一个数，右下角一个数，如图9-1所示。(a)数字三角形()格数图9-1数字三角问题从第一行的数字开始，你可以一次到左下或右下一个空格，直到你到达最下面一行，然后将一路上传递的所有数字相加。我怎样才能使这个和尽可能大？【分析】如果您熟悉回溯，您可能会立即发现这是一个动态决策问题：一次有两个选择-左下角或右下角。如果采用回溯法寻找所有可能的路线，则可以从中选出最优路线。但是像往常一样，回溯法效率太低：一个级数字三角形有2-1条完整的路线，当很大时，回溯法的速度快得让人难以忍受。为了得到一个高效的算法，你需要以抽象的方式来思考这个问题：将当前位置（i，j）视为一个状态（还记得吗？），然后定义指标函数d(i,j)是从格(i,j)开始时可以得到的最大和（包括格(i,j)本身的值）。在这个状态定义下，原始问题的解是d(1,1)。让我们看看不同状态之间的转换是如何完成的。从格子(i,j)开始，有两个决定。如果向左走，走到(i1,j)后需要问“从(i1,j)出发后能得到的最大和”的问题，即d(i1,j).同理，d(i1,j1)需要右转后求解。由于这两个决策之间可以自由选择，因此应选择d(i1,j)和d(i1,j1)中的较大者。也就是说，得到了所谓的状态转移方程：如果你向左走，那么最好的情况是等于(i,j)网格中的值a(i,j)与“从(i1,j)开始的最大和”之和，你这里要注意“最大”这个词。如果“从(i1,j)开始到底部”之和不是最大的，那么加上a(i,j)后肯定不是最大的。这种性质称为最优子结构，也可以描述为“全局最优解包含局部最优解”。无论如何，状态和状态转移方程一起充分描述了具体算法。提示9-1：动态规划的核心是状态和状态转移方程。9.1.2记忆搜索和递归有了状态转移方程后，我们应该如何计算呢？...

2022-05-06 递归算法怎么理解 递归算法的时间复杂度怎么求

编者的话：计算机算法设计与分析的答案和练习十二五普通高等教育本科国家规划教材、国家精品课程教材、计算机算法设计与分析第5版习题答案df电子版，可结合计算机算法设计与分析（第5版）一起用来巩固知识和实践。计算机算法设计与分析第5版习题及答案电子版PDF预览简介本书是“十二五”普通高等教育本科生国家规划教材《计算机算法设计与分析（第五版）》的补充教材和国家级精品课程教材。问题和算法实施问题为解决方案或解决问题的想法提供提示。为了提高学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力，本书还将主课本中的许多习题转化为算法实现问题，要求学生设计求解算法并在计算机上实现。本书教材包括算法实现题、测试数据及各章答案，可在华信教育资源网免费下载。本书内容丰富，理论联系实际。可作为高校计算机科学与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生学习计算机算法设计的辅助教材。参考书。作者介绍王晓东，男，1957年出生，山东籍，中共中央委员，现任福建工业大学副校长，教授、博士生导师，福建省计算机学会理事长.2007年8月起先后担任福州大学计算机系主任、数学与计算机学院院长、泉州师范学院副院长。主要课程：算法与数据结构、算法设计与分析，文献阅读和选题报告。目录目录第1章算法概述1算法分析第11题1-1函数的渐近表达式11-2O(1)和O(2)的区别11-3按渐近顺序排列表达式11-4算法效率11-5硬件效率11-6函数渐近阶21-7的第2次！1-83+1问题2计算时间复杂度在1-9的平均情况下为2算法实现问题131-1统计题31-2词典学题41-3直到除数问题41-4金币阵列问题61-5最大间隙问题8第2章递归和分而治之的策略11算法分析题2112-1证明河内铁塔问题的递归和非递归算法其实是一回事112-2判断这7种算法的正确性122-3重写二分查找算法152-4大整数乘法的O(mlog(3/2))算法16/3位整数16的2-55次乘法2-6矩阵乘法182-7多项式积182-8O(1)空间子阵转置算法192-9O(1)空间合并算法212-10段合并排序算法272-11自然归并排序算法282-12第k个小元问题的计算时间下界292-13非递增快速排序算法312-14构造格雷码的分治算法312-15网球循环赛赛程322-16二叉树T35的前序、中序和后序序列算法实现问题2362-1模式问题362-2匹马汉密尔顿旅游路线问题372-3半套题442-4半单集第46题2-5重复元素的排列问题462-6排列的词典编纂问题472-7设置分区问题492-8设置分区问题502-9双色河内塔第51期2-10标准二维表题522-11整数分解问题53第3章动态规划54算法分析题3543-1最长的单调递增子序列543-2个最长单调递增子序列54的O(log)算法3-3整数线性规划问题553-42D0-1背包问题563-5阿克曼函数57算法实现问题3593-1独立任务的最优调度问题593-2最优批处理问题613-3石头合并问题673-4数三角问题683-5乘法表题693-6游艇租赁问题703-7汽车加油问题703-8个最少m段和第71题3-9圈乘法题723-10最大长方体问题783-11正则表达式匹配问题793-12双音旅行商题833-13最大k积问题843-14最低成本购物问题863-15收集样题873-16最优时间表问题893-17字符串比较题893-18有向树k-中值问题903-19有向树独立k中值问题943-20有向线m中位数问题983-21有向线2中位数问题1013-22树103的最大连通分支问题3-23直线k中值问题1053-24直线k覆盖问题1093-25m处理器问题113第4章贪心算法116算法分析题41164-1程序最优存储问题1164-2最优加载问题116的贪心算法4-3斐波那契数列的霍夫曼码1164-4最优前缀码的编码序列117算法实现问题41174-1场地安排问题1174-2最优合并问题1184-3磁带最优存储问题1184-4磁盘文件优化存储问题1194-5程序存储问题1204-6最优服务顺序问题1204-7多重最优服务顺序问题1214-8d森林问题1224-9虚拟汽车加油问题1234-10区间覆盖问题1244-11删除第124题4-12磁带最大利用率问题1254-13非单位时间任务调度问题1264-14多元霍夫曼编码问题1274-15最优分解问题128第5章回溯130算法分析题51305-1加载问题改进回溯11305-2加载问题改进回溯法21315-30-1背包问题的最优解1325-4最大团问题134的迭代回溯法5-5旅行商问题的成本上限为1355-6旅行商问题136的上界函数算法实现问题51375-1子集和问题1375-2最小长度板布置问题1385-3最小重量机器设计问题1405-4运动员最佳匹配题1415-5无分隔符字典问题1425-6无和集问题1445-7色方柱问题1455-8整数变换问题1505-9拉丁矩阵问题1515-10宝石排列问题1525-11重复拉丁矩阵问题1545-12罗密欧与朱丽叶的迷宫问题1565-13作业题1585-14接线问题1595-15最优调度问题1605-16无优先操作问题1615-17世界名画展厅163题5-18世界名画展馆存在的问题（非重复监测）1665-19算m点题1695-20部落守卫问题1715-21子集树问题1735-220-1背包第174期5-23排列树问题1765-24通用解空间搜索问题1775-25最短加性链问题179第6章分支定界185算法分析题61856-10-1背包问题185的栈分支定界法6-2队列式分支定界释放节点空间187的方法6-3及时删除未使用的节点1886-4使用最大堆存储活动节点189的优先级队列分支定界方法6-5释放节点空间192的优先队列分支定界方法6-6组顶点数的上限为1946-7组顶点数的改进上限为1946-8求解旅行商问题的改进分支定界法1956-9尝试修改求解旅行商问题的分支定界法，使算法保存生成的置换树1976-10电路板排列问题199的队列分支定界法算法实现问题62016-1最小长度电路板布置问题2016-2最小权重顶点覆盖问题2036-3无向图206的最大割问题6-4最小重量机器设计问题2096-5运动员最佳匹配题2126-6后的问题2146-7接线问题2166-8最优调度问题2186-9无优先操作问题2206-10世界名画展厅第223题6-11子集空间树问题2266-12排列空间树第229题6-13通用解空间232的队列式分支定界法6-14子集空间树问题2366-15排列空间树问题2416-16通用解空间246的优先队列分支定界法6-17推箱子问题250第7章概率算法256算法分析题72567-1模拟正态分布随机变量2567-2随机抽样算法2567-3随机生成m个整数2577-4集大小258的概率算法7-5生日问题2587-6简单验证问题259的拉斯维加斯算法7-7使用数组模拟有序链表2607-8O(3/2)舍伍德排序算法2607-9260后解的存在7-10整数分解算法2627-11非蒙特卡洛算法示例2627-12重复3次蒙特卡洛算法2637-13设置随机元素算法2637-14从蒙特卡洛算法构造拉斯维加斯算法2657-15生成素数算法2657-16矩阵方程第265题算法实现题72667-1模平方根问题2667-2素数测试题2687-3设置相等问题2697-4逆矩阵问题2697-5多项式积问题2707-6皇后控制问题2707-73-SAT问题2747-8坦克第275期第8章线性规划和网络流278算法分析题82788-1线性规划的无界可行域示例2788-2单源最短路径和线性规划2788-3网络最大流量和线性规划2798-4最小成本流和线性规划2798-5运输计划问题2798-6单纯形算法2808-7边缘连通性问题2818-8有向无环网络最大流量为2818-9无向网络最大流量为2818-10最大流更新算法2828-11混合图欧拉电路问题2828-12单源最短路径和最小成本流2828-13中国邮政问题282算法实现题82838-1PilotMatchigProgramQuetio2838-2太空飞行计划问题2848-3最小路径覆盖问题2858-4魔法球第286题8-5圆桌问题2878-6最长递增子序列问题2878-7题库第290题8-8机器人路径规划问题2918-9平方数题2948-10餐巾项目题2988-11航线问题2998-12软件补丁问题3008-13星际转移问题3018-14海岛救援问题3028-15汽车加油问题3048-16数字梯形问题3078-17运输问题3118-18作业作业题3148-19负载平衡问题3158-20最长k可重复区间集问题3178-21最长k可重复段集问题319第9章字符串和序列的算法323算法分析题93239-1简单子串搜索算法最坏情况复杂度3239-2后缀重叠问题3239-3改进前缀功能3239-4KMP算法324确定所有匹配位置9-5特殊情况下简单子串搜索算法的改进3259-6简单子串搜索算法的平均性能是3259-7带间隙字符的模式搜索3269-8级联前缀函数3269-9串循环旋转3279-10失效函数属性3279-11输出函数属性3289-12后缀数组类3289-13最长公共扩展查询3299-14最长公共扩展属性3329-15后缀数组属性3339-16后缀数组搜索3349-17后缀数组快速搜索335算法实现题93389-1安全基因序列问题3389-2最长重复子串问题3429-3最长回文子串问题3439-4相似基因序列问题3449-5计算机病毒问题3459-6子串包含约束347的最长公共子序列问题9-7具有多个子串排除约束的最长公共子序列问题349参考351前言阅读前言在他们关于计算机科学教育的论述中，一些著名的计算机科学家认为计算机科学是一种创造性思维活动，教育必须以设计为导向。《计算机算法设计与分析》是一门以设计为导向、以计算机科学为核心的教育课程。通过对计算机算法系统的学习和研究，了解和掌握算法设计的主要方法，培养正确分析算法计算复杂度的能力，为独立设计算法和计算复杂度打下扎实的理论基础算法分析。从事计算机系统结构、系统软件和应用软件研究与开发的科技工作者是非常重要和必不可少的。本课程结合我国高等教育现状，跟踪国际计算机科学技术发展水平，更新教学内容和教学方法，以算法设计策略为知识单元，精心选材，深入掌握，系统化和可用性。专为满足高校本科生教学时长和知识结构的要求而设计。本书是国家“十二五”期间普通高等教育本科生规划教材《计算机算法设计与分析（第五版）》（ISBN978-7-121-34439-8）的补充教材）。《计算机算法设计与分析（第5版）》一书中的所有习题都有完整的解答，旨在让老师教得更轻松，学生学得更轻松。为便于对比阅读，本书章节顺序与《计算机算法设计与分析（第5版）》章节顺序一致，一一对应。本书的内容是对《计算机算法设计与分析（第5版）》的深入延伸，很多课本无法涵盖的深入话题以习题的形式呈现。为加强学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力，本书将主课本中的许多习题转化为算法实现问题，要求学生不仅设计算法解决具体问题，而且在一台电脑。笔者的教学实践反映，这类算法实现问题的教学效果非常好。笔者还结合国家级精品课程建设建立了“算法设计与分析”教学网站。全国精品资源共享课程地址：htt://www.icoure.c/Coure/coure_2535.html。欢迎读者访问作者的教学网站，提出宝贵意见。在本书编写过程中，福州大学计算机与信息工程“211工程”重点学科实验室为本书的编写提供了优良的设备和工作环境。电子工业出版社负责本书编辑出版的全体同仁为本书的出版付出了很多心血。他们兢兢业业、一丝不苟的工作精神，保证了本书的出版质量。在此，向关心和支持本书编写的各位表示衷心的感谢！...

2022-05-06 算法试题及答案 算法基础题

图书名称：《深度学习与目标检测工具、原理与算法》【作者】涂铭，金智勇【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】226【出版社】北京：机械工业出版社,2021.09【ISBN号】978-7-111-69034-4【价格】89.00【参考文献】涂铭，金智勇.深度学习与目标检测工具、原理与算法.北京：机械工业出版社,2021.09.图书封面：算法》内容提要：这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的入门书。两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者进入计算机视觉领域的痛点和难点。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的入门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。第1-2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、开发环境的搭建以及数据处理工具的使用。第3-5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。第6章比较详细地介绍了香港中文大学的开源算法库mmdetectio。第7-10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。《深度学习与目标检测工具、原理与算法》内容试读CHAPTERI第1章日标检测概述计算机视觉(ComuterViio,CV)是一门教计算机如何“看”世界的学科。计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究课题。本书将着重介绍目标检测的相关知识，并提供一些实例，以帮助读者对目标检测建立一个整体的认识。1.1什么是目标检测本书讨论的目标检测是指通过编写特定的算法代码，让计算机从一张图像中找出若干特定目标的方法。目标检测包含两层含义：①判定图像上有哪些目标物体，解决目标物体存在性的问题；②判定图像中目标物体的具体位置，解决目标物体在哪里的问题。目标检测和图像分类最大的区别在于目标检测需要做更细粒度的判定，不仅要判定是否包含目标物体，还要给出各个目标物体的具体位置。如图1-1所示，目标检测算法关注的是“人体”这一特定目标物体，图像中不但检测出了两个小朋友（人体），还准确地框出了两个小朋友在图像中的位置。图1-1人体检测示例第1章1.2典型的应用场景目标检测是计算机视觉最基本的问题之一，具有极为广泛的应用，下面简单介绍几个典型的应用场景。1.2.1人脸识别人脸识别是基于人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别，通常也叫作人像识别、面部识别。人脸识别系统主要包括4个部分，分别为人脸图像采集/检测、人脸图像预处理人脸图像特征提取以及身份匹配与识别。其中人脸图像采集/检测是进行后续识别的基础。如图1-2所示，通过检测框把后续识别算法的处理区域从整个图像限制到人脸区域。近年来，人脸识别技术已经取得了长足的发展，目前广泛应用于公安、交通、支付图1-2人脸检测示例等多个实际场景。1.2.2智慧交通智慧交通是目标检测的一个重要应用领域，主要包括如下场景。1)交通流量监控与红绿灯配时控制：通过视觉算法，对道路卡口相机和电警相机中采集的视频图像进行分析，根据相应路段的车流量，调整红绿灯配时策略，提升交通通行能力。2)异常事件检测：通过视觉算法，检测各种交通异常事件，包括非机动车驶入机动车道、车辆占用应急车道以及监控危险品运输车辆驾驶员的驾驶行为、交通事故实时报警等，第一时间将异常事件上报给交管部门。3)交通违法事件检测和追踪：通过视觉算法，发现套牌车辆、收费站逃费现象，···试读结束···...

2022-05-05 深度学习框架 深度学习算法

图书名称：《Pytho机器学习算法及典型案例实战》【作者】汪洪桥【丛书名】高等学校“十四五”规划教材【页数】210【出版社】西安：西北工业大学出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5612-7174-2【参考文献】汪洪桥.Pytho机器学习算法及典型案例实战.西安：西北工业大学出版社,2021.03.图书目录：算法及典型案例实战》内容提要：本书全面介绍了统计机器学习和典型深度学习算法，包括监督学习-分类算法、监督学习-回归算法、非监督学习-聚类算法、特征处理方法、模型选择、卷积神经网络、自动编码器、目标检测算法、生成对抗网络等算法的基本理论，还包括机器学习的基本概念、产生、发展和机器学习模型、机器学习的Pytho编程环境等内容。《Pytho机器学习算法及典型案例实战》内容试读第1章机器学习概述从较宽泛的角度理解，智能可以被认为是知识与智力的总和。其中知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，这些能力包括感知能力、记忆与思维能力、学习能力、自适应能力以及行为能力，其中的学习能力是智能体具有智能并不断扩展智能的重要保证。机器能否具有类似人的学习能力，逐渐成长为智能机器，并且不断积累知识并拓展自身的智能呢？这是早期人工智能、机器学习研究者自然而然的疑问，也是人工智能发展的直接推动力。1.1机器学习的产生与发展人工智能更直接的称谓应该是机器智能。最早提出机器智能设想的是计算机科学之父阿兰·图灵(AlaTurig),他于l950年在《思想》(Mid)杂志上发表了一篇题为“计算的机器和智能”的论文。在该论文中，图灵并没有提出研究方法，而是提出了一种验证机器是否有智能的方法：让人和机器进行交流，如果人无法判断与自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能了，这种方法被后人称为图灵测试(TurigTet)。现代人工智能起源于美国1956年夏季的达特茅斯会议，这次专题研讨会的主题就是“用机器模拟人类智能”。当时人们对人工智能的认识也相对粗浅，认为“人工智能就是让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样”。也就是从这一时刻开始，人们将“人工智能”与“机器智能”对应了起来，在很多场合都不严加区分。另外，关于机器的自我学习，还有一个更直观的事例。在达特茅斯会议上，一个叫阿瑟·萨缪尔的学者研制了一款跳棋程序，该程序具有自主学习功能，可总结提高。1959年这个跳棋程序就打败了设计者本人。3年后，该程序已可击败美国一个州的冠军，这其实也是机器学习的雏形了。随着人工智能研究在定理证明、机器翻译等领域遇到瓶颈，很多当初被认为很有前景的任务都失败了，机器智能将很快超越人类智能的目标也落空了。经历短暂挫折之后，20世纪70年代中后期，以爱德华·费根鲍姆为首的人工智能研究者们痛定思痛后发现，传统人工智能之所以会陷入僵局，就是因为他们过于强调通用求解方法的作用，忽略了具体的知识。仔细思考人类求解过程就会发现，知识无时无刻不在起着重要作用。因此，他们高举“知识就是力量”的大旗宣布：人工智能必须引入知识。这一发现直接推动了专家系统这一实用主义人工智能系统的迅速发展和广泛应用。但是，好景不长，在专家系统、知识工程获得大量的实践经验后，弊端开始逐渐显现了出来，即机器如何获得大量知识的输入，而这样的输入工作都是由人来完成的，是极其费时费力的，因而专家系统性能的提升受到了限制。那么能否摆脱这种填鸭式的学Pytho机器学习算法及典型案例实战习方式，让机器自己学习、自己获取知识呢？这一动机直接推动了机器学习在后续二十多年的发展，也使人工智能学科发生重大转变，分化成符号主义、连接主义和行为主义三大不同学派。其中的连接主义学派，典型理论和应用技术包括传统神经网络、以支持向量机为核心的统计机器学习以及当前研究火热的深度学习。这些理论和技术都属于数据驱动的机器学习范畴，也代表了当前机器学习的主流。1.1.1机器学习的定义学习是人类具有的一种重要智能行为，而学习能力是智能行为的一个非常重要的特征。但究竟什么是学习，长期以来众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中使自身能力得到增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习的定义本身，就说明了学习的重要作用。机器能否像人类一样具有学习能力呢？阿瑟·萨缪尔的跳棋程序向人们展示了机器学习的能力，也提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题，这就是机器的能力是否能超过人的能力？很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。什么叫做机器学习(MachieLearig)?人们曾给出各种定义，但是，直至今日，“机器学习”还没有一个公认的和准确的定义。H.A.Simo认为，学习是系统所做的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。R.S.Michalki认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。从事专家系统研制的人们则认为，学习是知识的获取。这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习进行定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。如果上升到系统的高度，机器学习是通过经验提高系统自身的性能的过程（系统自我改进）。当前，机器学习是人工智能的核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。很难想象一个没有学习功能的系统能被称为具有智能的系统1.1.2机器学习的研究意义机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来，机器学习理论在诸多应用领域得到了成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功应用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、车辆自主驾驶以及智能机器人等领域，除此之外，机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的领域，机器学习方法均可发挥作用。2第1章机器学习概述机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。1.1.3机器学习的发展史机器学习是人工智能研究领域较为年轻的分支，它的发展其实是伴随着人工智能的发展，发展历程大体上可分为4个阶段。1)20世纪50年代中叶至60年代中叶，属于热烈时期；2)60年代中叶至70年代中叶，称为机器学习的冷静时期；3)70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期：4)始于1986年，人工神经网络、支持向量机等数据驱动机器学习方法的兴起和成功应用，包括当前似乎无所不能的深度学习，代表着机器学习的最新阶段。机器学习进入新阶段，主要表现在以下方面。1)机器学习已成为新的交叉学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学、神经生理学、数学、自动化和计算机科学，形成机器学习理论基础；2)机器学习理论方法层出不穷。强化学习、迁移学习、在线学习等新的机器学习理论形式不断出现：结合各种学习方法，取长补短的集成学习系统研究正在兴起；3)机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如，学习与问题求解结合进行、深度神经网络中间层特征描述与知识表达的结合、类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向：4)各种学习方法的应用范围不断扩大并已形成商品。如采用深度学习的自然语言理解产品已被广泛商用，运用自我学习的机器人产品性能不断提升；5)与机器学习有关的学术活动空前活跃。与机器学习相关的国际会议已成为计算机、人工智能等行业领域的标杆，代表了空前的学术影响力，指引着机器学习新的研究方向。1.1.4机器学习分类1.1.4.1基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用学生能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，根据从简单到复杂、从少到多的次序分为以下6种基本类型。(1)机械学习(RoteLearig)学习者无需任何推理或其他的知识转换，直接吸取环境所提供的信息，如塞缪尔的跳棋程序、纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存储的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不做任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不做任何的推理。—3第1章机器学习概述(2)决策树用决策树来划分物体的类属，树中每一内部节点对应一个物体属性，而每一边对应于这些属性的可选值，树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。(3)形式文法在识别一个特定语言的学习过程中，通过对该语言的一系列表达式进行归纳，形成该语言的形式文法。(4)产生式规则产生式规则表示为条件一动作对，已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是生成、泛化、特化(Secializatio)或合成产生式规则。(5)形式逻辑表达式形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句及嵌入的逻辑表达式。(6)图和网络一些系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。(7)框架和模式(Schema)每个框架包含一组槽，用于描述事物（概念和个体）的各个方面。(8)计算机程序和其他的过程编码获取这种形式的知识，目的在于获得一种能实现特定过程的能力，而不是为了推断该过程的内部结构(9)神经网络神经网络主要用在联接学习中。学习所获取的知识，最后归纳为一个神经网络。(10)多种表示形式的组合有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。根据表示的精细程度，可将知识表示形式分为两大类：泛化程度高的粗粒度符号表示类和泛化程度低的精粒度亚符号(Su-Symolic)表示类。如决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类；代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属于亚符号表示类。1.1.4.3按应用领域分类目前最主要的应用领域有专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图像识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等。从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，目前大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。分类任务要求系统依据已知的分类知识对输人的未知模式（该模式的描述）进行分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。问题求解任务要求对于给定的目标状态，寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列：机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识、启发式知识等）。1.1.4.4按学习方式分类根据学习方式的不同，现代机器学习方法可分为以下几类。-5Pytho机器学习算法及典型案例实战(l)监督学习(SuerviedLearig)监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。(2)非监督学习(UuerviedLearig)非监督学习是指所有样本的类别都是未知的，算法通过数据特征自动产生类别属性。(3)半监督学习(Semi-uerviedLearig)半监督学习介于监督学习和非监督学习之间，所需样本既包括已知类别样本，又包括未知类别样本，通过挖掘未知类别样本中所蕴涵的固有结构信息，对已知类别样本可能因代表性不好而造成的拟合分类器有偏差的情况进行校正。(4)集成学习(EemleLearig)集成学习是综合多个同构或异构学习机，对同一个问题进行学习，进而提高分类器的泛化能力。1.2机器学习模型及典型问题求解1.2.1机器学习模型机器学习的目的是根据给定的训练样本，对某系统输入、输出之间的依赖关系进行估计，使它（这种关系）能够对未知输出作出尽可能准确的预测。作为人工智能的一个重要研究领域，机器学习的研究工作主要围绕学习机理、学习方法和面向任务这三个基本方面进行研究。典型的机器学习问题包括函数拟合（回归估计）、模式分类和概率密度估计等。机器学习到底需要完成什么任务呢？我们以图1.1所示的一个直观任务图来描述。令W是给定世界的有限或无限所有对象的集合，由于观察能力的限制，我们只能获得这个世界的一个有限的子集Q,称为样本集。这里机器学习就是根据这个有限样本集合Q推算这个世界的模型，使得其对这个世界描述为真。泛化模型Q(Model)建模图1.1机器学习的任务图当然，要完成这样的任务，还必须具备三个要素。1.2.1.1一致性假设一致性假设是机器学习的必要条件，对应到图1.1中，这里需要假设世界W与样本集Q具有某种相同的性质。原则上，存在各种各样的一致性假设。在统计意义下，一般假设：①W与Q同分布：②给定世界W的所有对象独立同分布。1.2.1.2样本空间划分样本空间划分决定了模型对样本集合的有效性。将样本放到一个维空间，能够寻找一6···试读结束···...

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图书名称：《数据结构与算法学习指导》【作者】徐雅静，肖波编著【丛书名】计算机类与电子信息类“十三五”规划教材【页数】181【出版社】北京：中国农业大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5635-6327-2【分类】数据结构-高等学校-教学参考资料-算法分析-高等学校-教学参考资料【参考文献】徐雅静，肖波编著.数据结构与算法学习指导.北京：中国农业大学出版社,2021.01.图书封面：算法学习指导》内容提要：本书分为3篇。《数据结构与算法学习指导》内容试读第1部分数据结构与算法习题参考答案第1章绪论1.1简述数据与数据元素的关系与区别。答：数据是信息的载体，是对客观事物的符号表示。在计算机科学中，数据能被计算机识别、存储和加工。数据是一个集合。数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。数据元素是数据集合中的一个成员。1.2简述下列术语：数据、数据元素、数据对象、数据关系、关键码、数据结构、数据逻辑结构、数据物理结构、数据类型和抽象数据类型。答：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称，它是计算机程序加工的“原料”。数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。数据元素可以由一个或多个数据项构成。数据对象是性质相同的数据元素的集合，它是数据的一个子集。数据关系是指数据对象中各数据元素之间存在的某种关系，这种关系反映了数据对象中数据元素所固有的一种结构。关键码指的是数据元素中能够起标识作用的数据项。数据结构是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构，以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。数据逻辑结构是对数据元素之间的逻辑（数学）关系的描述，它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干二元关系来表示。数据物理结构又称存储结构，是数据对象在计算机存储器中的表示，它包括数据本身在计算机中的存储方式，以及数据之间的逻辑关系在计算机中的表示。数据类型是和数据结构密切相关的一个概念，它最早出现在高级程序设计语言中，用以描述（程序）操作对象的特性。抽象数据类型，一个数据结构加上定义在这个数据结构上的一组操作，即构成一个抽象数据类型的定义。1.3数据结构是一门研究什么的学科？答：数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象上的操作的学科。1.4算法分析的目的是什么？算法分析的两个主要方面是什么？答：算法分析是指对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析，其目的是分析算法的效率以求改进。算法分析的两个主要方面是时间复杂度分析和空间复杂度分析。第1章绪论5dld2d3d4图1.1.2逻辑结构图1.14设计求解下列问题的算法，并分析其最坏情况下的时间复杂度。(1)在数组a[1··]中查找值为key的元素，如果找到，则输出其位置；如果没找到，则输出0作为标志。(2)找出数组a[1··]中元素的最大值和最小值。答：(1)参考程序如下：voidFidkey(ita,itkey)itifor(i=0imax)/查找数组最大值并赋值给max/maxai:eleif(ai

2022-05-05 数据结构与算法参考文献 数据结构与算法详解

图书名称：《区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富》【作者】韩锋著【页数】240【出版社】北京：机械工业出版社,2021.03【ISBN号】978-7-111-67563-1【价格】69.00【分类】区块链技术【参考文献】韩锋著.区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富.北京：机械工业出版社,2021.03.图书封面：算法共识的未来财富》内容提要：本书探讨了中国面对这样一个新的机遇是否有机会像白银时代一样重回全球财富共识舞台的中央。从亚当·斯密的《国富论》和量子力学实在观出发，论证了全球市场属于分布式计算的麦克斯韦妖系统，而“财富”的概念是该系统在执行“等价交换”基础协议时计算出的低熵信用共识。《区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富》内容试读区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富第1章财富的本质区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富0020-●区块链数据财富时代，究竟能给我们带来什么？有人说能推动平台经济，有人说能帮助市场进一步去中心化，有人说能帮助政府更好地管控社会经济，有人说能帮助“价值”更好地通过网络传递，等等。我认为，这些说法都沾边，但都没有触及核心问题。通过我七年来在区块链社区的实践、三年来参与清华大学相关课程，以及哥伦比亚大学做访问学者时期的研究和思考，我确信，要准确回答以上问题，需对财富的概念有一个系统的梳理。通过很长一段时间的观察，我发现很多人对财富有着很深的误解。这是由于他们对财富缺乏本质的认识，所以，当他们谈论财富时，无论褒贬，观，点都稍显偏激，而且基本与事实不符。我们经常会听到这样一种观点，如果你很想获得财富，那你就是贪婪的，甚至有人认为这对社会发展不利。还有一些人以为物产和资源就是财富本身，所以他们专门以占有这些东西为人生的第一目标。其实，真正为财富共识而奋斗的人，往往会对全球市场流通做出很大的贡献，仅仅占有资源却不参与交易流通的人并不算拥有财富。如上所述的种种现象，其实都是大家对财富的本质缺乏科学认知所造成的。第1章财富的本质。-0003两种财富观首先，我们需要定义一下什么是财富。普通人眼中的财富一般指的是金钱、黄金、奢侈品、房子、豪车、股票等，这是狭义的财富概念。而广义的财富概念还包括宝贵的经验，不凡的人生经历，或值得珍视的友谊、情感与思想等。文学作品里往往把这些称为“人生的财富”。在过去，传统金融人士往往对这种说法付之一笑，而现在我们所说的财富就是更广义的财富：一种是物质上的，代表满足生产生活所需的各种具体的物品；另一种是精神上的，如感情、经历、回忆、关系等。过去，精神类的财富显然是无法出现在反映狭义财富状况的资产负债表上的。但是，如果我们有了一种更加科学的量子力学世界观，又有大数据、区块链等技术做支撑，这些都应该算作财富（参见本书第6章、第7章）。我们将看到，数字经济和区块链革命的核心意义在于，它们推动形成了新的财富观和财富共识。第1章财富的本质●-0005财富概念的需要和产生财富概念的产生是整个人类文明发展的需要。社会分工产生了交易的需要，这在某种程度上也是人类与动物的本质区别之一。动物是没有一般意义上的交易行为的，我们不大可能看到这群狮子猎到斑马，那群狮子猎到长颈鹿，然后它们之间进行交易。哪怕是最接近人类的灵长类动物，我们也几乎看不到它们间有交易行为，只是可能偶尔发生馈赠。人类社会文明的许多现象，如文字的出现、城市和国家的建立，都是在大规模社会分工出现后产生的，而要推动人类社会不断向更精细的分工迈进，则需要依赖自由市场机制的大规模交易。我们甚至可以说，没有大规模交易，人类文明就无法建构起来。首先指明这一点的是亚当·斯密的《国富论》。据了解，亚当·斯密是史上第一个阐明了交易和人类文明关系的人。即：在自由市场中，只有人类大规模进行互通有无、等价交换等交易行为，让“看不见的手”发挥作用，社区块链国富论论全球信用算法共识的未来财富0060-●会才能繁荣，国家才会富强。这一观点后来得到了诺贝尔经济学奖获得者哈耶克更加深入的解释：“为了理解我们的文明，我们必须明白，这种扩展秩序（哈耶克这里的扩展秩序是指：不由任何强权控制的，多方按照市场交易准则协作形成的良序)并不是人类的设计或意图造成的结果，而是一个自发的产物。它是从无意间遵守某些传统的，主要是从道德方面的做法中产生的，其中许多做法人们并不喜欢，因为人们通常不理解它的含义，也不能证明它的正确性，但是透过恰好遵循了这些做法的群体中的一个进化选择过程一人口和财富的相对增加，它们相当迅速地传播开来。”“亚当·斯密首先领悟到，我们碰巧找到了一些使人类的经济合作井然有序的方法，它处在我们的知识和理解的范围之外。这就是‘看不见的手’，是一种看不见的，或难以全部掌握的模式。”请注意，在亚当·斯密的《国富论》之前，不管东方还是西方，没有人将人类社会为什么会幸福、为什么会富足的理论架构在自由市场、自由贸易的基础之上。过去，人类把自己的财富和幸福寄托于天上的神或是世间的好皇帝、好政府。我们后面将分析，根据量子力学实在观，这个世界是按照分布式计算机制演化的，并且所有复杂系统···试读结束···...

2022-05-05 区块链国富论内容 国富论货币理论

图书名称：《算法领导如何比机器更优秀》【作者】（美）迈克·沃尔什作；齐菁译【页数】235【出版社】北京：机械工业出版社,2021.04【ISBN号】978-7-111-67335-4【价格】69.00【参考文献】（美）迈克·沃尔什作；齐菁译.算法领导如何比机器更优秀.北京：机械工业出版社,2021.04.图书封面：算法领导如何比机器更优秀》内容提要：今天，我们面临的最大威胁不是机器人将取代我们，而是我们不愿意重塑自我。我们生活在一个奇妙的时代：有能够无人驾驶的汽车、有能够满足我们需求的设备以及能够执行从高级制造到复杂手术等一切工作的机器人。自动化、算法和人工智能将改变日常生活的方方面面。但是，我们有应对未来的工作能力、领导能力和创造力吗尽管许多人已经在担心机器人会抢走我们的工作，但是，人工智能的飞速发展为我们提出了一个更为重要的问题：21世纪人类智能的真正潜力是什么未来主义者和全球游民迈克·沃尔什在综合了多年的研究和与一些世界顶级商业领袖、人工智能先锋和数据科学家的访谈之后，得出了在算法时代取得成功的10条原则。在不同的文化、行业和时间范围内，作者将诸如概率思维、机器学习、数字道德、颠覆性创新和去中心化组织等历史和未来思想带到当下，将其作为一种全新的生活与工作方式的基础，用来做决策、解决问题和进行领导。《算法领导》为各种类型的领导者和各种规模的组织在这个空前变化的时代如何生存和发展提供了充满希望且实用的指南。通过运用本书所述的10条核心原则，读者将能够为公司、团队和自己设计转型路径，并利用算法的力量为未来指明一条清晰的道路。《算法领导如何比机器更优秀》内容试读第1部分改变你的思维···试读结束···...

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图书名称：《蜂群算法原理及其应用》【作者】王海泉，徐晓滨，郭丽作【页数】139【出版社】北京：中国纺织出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5180-8323-7【价格】68.00【参考文献】王海泉，徐晓滨，郭丽作.蜂群算法原理及其应用.北京：中国纺织出版社,2021.03.图书封面：算法原理及其应用》内容提要：本书介绍了蜂群算法的原理，深入研究了如何提升蜂群算法搜索和开发能力，系统探讨了蜂群智能算法的改进策略。并在此基础上，对蜂群算法在物流调度、自动控制、数据挖掘等领域的实际工程应用进行了研究，证实了相关算法的有效性。本书各章节之间既互相联系又相对独立，读者可根据自己需要选择阅读。本书可作为人工智能、自动控制、模式识别等专业的研究生和高年级本科生教材使用，也可供从事相关专业科研的工程技术人员阅读参考。《蜂群算法原理及其应用》内容试读001第1章绪论1.1最优化方法最优化方法，是指解决最优化问题的方法。所谓最优化问题，指在某些约束条件下，决定某些可选择的变量应该取何值，使所选定的目标函数达到最优的问题(如果仅有一个目标函数，那么它是单目标优化问题，如果待优化的目标函数超过一个，则为多目标优化问题)。即运用最新科技手段和处理方法，使系统达到总体最优，从而为系统提出设计、施工、管理、运行的最优方案。最优化方法是个古老的课题，早在17世纪，科学家牛顿(Newto)和莱布尼茨(Leiiz)在所创建的微积分中就提出了极值问题，后来又出现了拉格朗日(Lagrage)乘数法。1847年法国数学家Cauchy研究了函数值沿什么方向下降最快的问题，提出最速下降法。1939年苏联数学家康拓罗维奇提出了解决下料问题和运输问题这两种线性规划问题的求解方法。传统优化方法在求解简单优化问题时绰绰有余，而随着人类认识世界和建设世界的能力越来越强，优化问题呈现出高维化、强非线性、强约束化、动态变化等特点，传统优化方法的局限性，如单点运算方式造成的计算效率低下、全局搜索能力弱等问题越来越突出。可喜的是近年来计算机技术的突飞猛进发展，最优化理论和算法迅速发展，形成一个新的学科，成为了现代科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。从数学意义上来说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到最大值或最小值。按照核心处理算法的不同，最优化方法可分为确定型算法和概率型算法两大类。确定型算法属于早期优化方法，它们依据某一确定性策略搜索局部极小，并试002蜂群算法原理及其应用图跳跃已获得的局部极小而达到某个全局最优点，它能充分利用问题的解析性质，计算效率高。常用的基于梯度信息的方法和迭代求解方法都属于该范畴。其中基于梯度信息的方法包括了梯度下降法、共轭梯度法以及自然梯度法等，其利用导数值(即函数的梯度方向)代表函数值增加或减少速度最快的方向这一数学原理，当目标被设定为求解目标函数的最小值的时候，只要朝着梯度下降的方向前进，就能不断接近最优值，但由于需要对目标函数求导，该类方法对解决不连续、不可导等问题无能为力。而以爬山法和单纯型法为代表的迭代求解法是根据当前解的搜索方向以及解的质量计算下一个解，并进行迭代往复。这类方法虽说不要求导数的存在，但其弱点是容易陷入局部极值，且其解严重依赖于起始点的选取。种种问题导致了确定型算法的应用受到了很大制约，为了弥补其不足，概率型算法应运而生。概率型算法也叫随机化算法，与确定型算法固定搜索方向不同，概率算法中搜索的下一步向哪个方向走并不是确定的，而是允许算法在执行过程中随机地选择下一个计算方向，这样即使算法的当前解处于一个局部极值点，它向不好解的方向走的概率并不为零，也就是说它有可能跳出局部极值。该型算法包括了经典的随机搜索、模拟退火、禁忌搜索等，以及基于自然选择和遗传进化思想的、以遗传算法和差分进化算法为代表的进化计算，更具代表性的则是当今应用中最为广泛的群体智能算法。1.2群体智能算法1.2.1概述群体指的是一群无序移动的个体或对象，如昆虫、鸟、鱼，它们是相互作用的同类个体的集合。虽然个体结构很简单，但它们能基于社会实体间分散的、集体的和自组织的合作行为进行协调，因此把这些群体运动称作群体行为，比如鸽子利用地球磁场和地标组合来归巢、蚂蚁觅食和蜜蜂采蜜时的自组织合作特性等。学者受到生物界群体行为的启发，开始探索这些生物群体的进化过程或觅食过程，并创造性地提出了群体智能方法来解决优化问题。群体智能(SwarmItelligece)的概念最早由Bei、Hackwood和Wag三人在006蜂群算法原理及其应用PIO算法)在群体智能优化领域逐渐取得关注。鸽群算法是段海滨等人[9根据鸽群在归巢过程中寻找路径的行为机制提出的一种仿生群体智能优化算法。该算法相较于一般仿生优化算法具有结果最优性、快速收敛性以及参数量适中等显著优势，被广泛用于解决无人机编队[0)、控制参数优化2)等多个领域。在现实当中，在鸽子的飞行过程中，影响鸽子导航的主要因素可分为3类，分别是太阳、地球磁场和地标，当鸽子距离目标较远时，通过感知磁场在脑海中形成地图，来不断接近目标：随着鸽子不断接近目的地，其导航工具由磁场变为目的地附近的地标。熟悉地标的鸽子直接飞往目的地，其他鸽子则跟随那些熟悉地标的鸽子向目的地飞行。而鸽群算法正是基于此原理，以鸽子的位置作为待优化问题的解，将优化迭代过程分为地图迭代和地标迭代两步，在寻优过程前期借助地图算子进行全局搜索，借助最优信息更新鸽群自身的速度和种群，防止鸽群过早收敛，保持种群多样性；当迭代次数到达最大迭代次数的75%以后，进入地标迭代的过程，将适应度较优的前一半全体的位置中心作为参考方向，没有了个体本身速度惯性的干扰，通过局部搜索种群可以很快地收敛到最优值。显然，鸽群算法具有原理相对简单、所需调整的参数较少、容易实现等特点，但与此同时鸽群优化算法还存在不足之处，该算法有收敛精度偏低、容易出现局部最优的情况、稳定性较差等缺点。1.2.2.4鲸群算法鲸鱼算法(WhaleOtimizatioAlgorithm,WOA算法)是在20l6年Mirjalili和Lewi等人根据鲸鱼围捕猎物的行为提出的一种元启发式优化算法7)。它的灵感来自座头鲸的“螺旋气泡网”捕食策略，当座头鲸群捕食磷虾或小鱼群时，会采用逐渐缩小半径的形式沿着螺旋状路径包围小鱼群，同时沿着圆形或“9”形路径创建独特的气泡，将猎物逐渐逼向水面。WOA算法模仿包围猎物、狩猎行为、随机搜索猎物的3种行为展开优化迭代。每个鲸鱼的位置代表了待优化问题的一个可行解。在包围猎物阶段，不断更新位置，以当前处在最佳围捕位置的鲸群位置为目标猎物或接近最佳目标猎物（适应度最优)，进一步进行狩猎，以螺旋形式游向猎物并收缩包围圈，从而进一步定位最优解的实时位置。此外，当算法确定某一解非最优时，通过参数设置使鲸群偏离原猎物，并随机选择其他鲸鱼位置进行下一步搜索，从而有效提高算法的探索能力。···试读结束···...

2022-05-04 epub 算法图解 算法导论 epub

图书名称：《智能搜索和推荐系统原理、算法与应用》【作者】刘宇著【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】257【出版社】北京：机械工业出版社,2021.01【ISBN号】978-7-111-67067-4【分类】搜索引擎-程序设计【参考文献】刘宇著.智能搜索和推荐系统原理、算法与应用.北京：机械工业出版社,2021.01.图书封面：算法与应用》内容提要：本书分为4大部分。第一部分（第1-3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；最后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4-6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7-9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10-12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。《智能搜索和推荐系统原理、算法与应用》内容试读■■■■■■■■■■■■■■■■■第一部分d/，。。。搜索和推荐系统的基础·第1章概率统计与应用数学基础知识·第2章搜索系统和推荐系统常识■第3章知识图谱相关理论面■图■■■层■■画题题Chctei1第1章概率统计与应用数学基础知识搜索和推荐作为算法领域相对成熟的两个应用方向，主要应用于机器学习和自然语言处理。机器学习和自然语言处理都会用到很多应用数学的知识，特别是概率与统计的一些基础知识。本章将简要介绍概率统计和应用数学的基础知识，以便读者对其相关知识点的掌握。已经了解概率统计和应用数学基础知识的读者，可以将本章作为复习模块，也可以直接跳过阅读后面的内容。1.1概率论基础概率论是机器学习中重要的基础知识。下面介绍一些与本书相关的概率论知识。1.1.1概率定义概率是对一个事件将要发生的可能性的一种测度。概率值在0到1之间，0代表不可能发生，1代表确定发生。事件的概率值越高，它发生的可能性就越大。假设概率值P为某个事件A发生的概率，记作P(A),(2,F,P)为一个测度空间，其中Q表示样本空间，F表示事件空间，那么满足以下公理。公理1：事件的概率是一个非负实数，且P(A)∈R,即P(A)≥0，A∈F。公理2：样本空间集合的概率值为1，即P(2)=1。公理3：任意可数的无交集的事件序列A,A2,…，满足如下条件：-P)第1章概率统计与应用数学基础知识5概率是多少？解：P(A,B,C)=P(A)×P(B)×P(C)=1111101010010000例2：假设一个女孩天生聪明的概率是P(A)=1/10,聪明的女孩子学习机器学习的概率是P(B4)=1/1000,一个人学习机器学习的概率是P(B)=1/100,求一个学机器学习是聪明女孩的概率是多少？解：P(4AB)=P4)×P(BA)/P(B)=10×1OO0÷1O0=·1.1.2随机变量前文讲到的概率在许多概率模型中的试验结果是数值化的，也有一些例子中的试验结果不是数值化的，但是这些试验结果是与某些数值相关联的。比如在传输信号试验中，传输信号所需要的时间，接收到的信号中发生错误的次数，传输信号的延迟，等等，这些事件发生的概率可以用随机变量表示。随机变量可以随机地取不同的值，取值可以是离散的，也可以是连续的。随机变量更像是一种函数，可以表示随机试验中所有可能的输出结果，如图1-1所示。样本空间图1-1随机变量随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量：如果随机变量为有限可列举的数值：x,x2,x,我们称之为离散型随机变量。连续型随机变量：如果随机变量X可以取实数数轴上的某个区间内的任意值，我们称之为连续型随机变量。1.1.3基础的概率分布很多基础的概率分布在机器学习和深度学习领域很有用，这些概率分布也是其他复杂分布的基础。下面我们学习几种基础的概率分布。6“◆。第一部分搜索和推荐系统的基础1)0-1分布：P(X=)=(1-)l,k=0,1其中，为k=1时的概率(0<<1)。假设一个试验事件发生的概率为,不发生的概率为1-,任何一个只有两种结果的随机事件都服从0-1分布。2)二项分布B(,):PX=)=C(1-)-,k=0,1,…,其中，C=k-k一是二项式系数。该公式可以理解为，在次试验中有k次成功(成功的概率为)和-k次失败（失败的概率为1-),并且k次成功可以在次试验的任何次试验中出现，则k次成功分布在次试验中共有C种不同的排列组合。0-1分布是二项分布的特例。例3：二项分布代码，如下所示。1.imortumya2.fromciyimorttat3.imortmatlotli.ylotalt4。并#开####并#井开#####料并###5.#二项分布6。井骨####井井开开######井井并##7.defiom_mf_tet()8.9.为离散分布10二项分布的例子：抛掷100次硬币，恰好两次正面朝上的概率是多少？11.12.=100#独立试验次数13.=0.5#每次正面朝上概率14.k=,arage(0,100)#0-100次正面朝上概率15.iomialtat.iom.mf(k,,)16.rit(iomial)#概率和为117.rit(um(iomial))18.ritiomial[2])19.lt.lot(k,iomial,'o-')20.lt.title('Biomial:=号i,=号，2f'号(,),fotize=15)21.lt.xlael('Numerofuccee')22.lt.ylael('Proailityofucce',fotize=15)23.lt.how(二项分布示意图如图1-2所示。二项分布不断叠加后会产生一个重要的分布，就是正态分布。3)正态分布N,=1ee2a2,0>0-∞

2022-05-04 数学建模算法与应用 司守奎数学建模算法与应用

编辑评论：计算机图形学几何工具和算法详解施耐德是学习图形理论的一本非常好的书籍，提供了计算机图形学的基本问题和各种有效的算法以及相关的数学和几何背景知识，对2D的全面分析和合理组织以及计算机图形学和其他领域的3D几何问题。计算机图形几何工具算法详解df图片预览图书特色包含许多强大的算法，可以节省您的时间并帮助您避免代价高昂的错误。涵盖与2D和3D图形编程相关的各种问题。每个问题和解决方案都是独立讨论的，只需阅读您需要的章节即可获得所需的全部内容。提供所需的数学和几何知识，帮助您了解算法并将其付诸实践。每个问题都得到了清晰的说明，各种算法都用通俗易懂的伪代码表示。简介本书对计算机图形学和其他领域的2D和3D几何算法进行了全面的分析和合理的组织。本书首先回顾了向量和矩阵代数的基本概念，然后详细介绍了图形几何中涉及的各种二维和三维对象的几何测量和交集的各种算法，并提供了有关计算几何主题的信息。大量材料供快速参考。本书适合作为计算机图形学几何算法课程的教材，也可作为业内有经验的人的参考指南。目录第一章介绍1.1如何使用书籍1.2关于数值计算的一些问题1.2.1低级问题1.2.2高层问题1.3各章小结第2章矩阵和线性系统2.1简介2.1.1动机2.1.2组织2.1.3符号约定2.2元组2.2.1定义2.2.2算术运算2.3矩阵2.3.1符号和术语2.3.2转置2.3.3算术运算2.3.4矩阵乘法2.4线性系统2.4.1线性方程组2.4.2具有两个未知数的线性系统2.4.3一般线性系统2.4.4减法、梯队和秩2.5方阵2.5.1对角矩阵2.5.2三角矩阵2.5.3行列式2.5.4逆矩阵2.6线性空间2.6.1数字字段2.6.2定义和属性2.6.3子空间2.6.4线性组合和生成空间2.6.5线性独立、维数和基2.7线性映射2.7.1映射基础2.7.2线性映射2.7.3线性映射的矩阵表示2.7.4克莱默定理2.8特征值和特征向量2.9欧几里得空间2.9.1内积空间2.9.2正交和标准正交集2.10最小二乘2.11推荐阅读材料第三章向量代数3.1向量基础3.1.1向量等价3.1.2向量加法3.1.3向量减法3.1.4向量数乘法3.1.5向量加法和数字乘法的性质3.2向量空间3.2.1生成空间3.2.2线性独立3.2.3基础、子空间和维度3.2.4方向3.2.5基板更换3.2.6线性变换3.3仿射空间3.3.1欧几里得几何3.3.2体积、行列式和数量三元积3.4仿射变换3.4.1仿射映射的类型3.4.2仿射图的合成3.5重心坐标和单纯形3.5.1重心坐标和子空间3.5.2仿射无关第4章矩阵、向量代数和变换第5章2D几何第6章2D距离第7章2D交集第8章其他2D问题第9章3D几何...

2022-05-03 线性系统子空间辨识 线性空间 子空间