Swift常用算法：經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問(wèn)題的Swift實(shí)現(xiàn)

定　價(jià)：￥98.00

作　者：	[美] 大衛(wèi)·科帕克（David Kopec），韓智文著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	移動(dòng)開(kāi)發(fā)經(jīng)典叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302517092	出版時(shí)間：	2018-12-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16	頁(yè)數(shù)：	212	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《Swift常用算法經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)問(wèn)題的Swift實(shí)現(xiàn)》通過(guò)探究基本的編碼技術(shù)和算法，進(jìn)一步提高讀者的Swift編程技能。讀者在領(lǐng)略書(shū)中關(guān)于搜索、聚類(lèi)、圖等領(lǐng)域的示例時(shí)，腦海中將會(huì)重現(xiàn)一些已經(jīng)淡忘的重要內(nèi)容，并將找到“新”問(wèn)題的經(jīng)典解決方法。作者David Kopec具有出眾的能力，將計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心原理與諸如應(yīng)用、數(shù)據(jù)、性能甚至通過(guò)工作面試等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題加以關(guān)聯(lián)。特色內(nèi)容： ◆　寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、A*搜索算法 ◆　約束滿足問(wèn)題 ◆　使用圖算法來(lái)解決問(wèn)題 ◆　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等 ◆　全部代碼示例采用Swift 4.1編寫(xiě)

作者簡(jiǎn)介

　　David Kopec是佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與創(chuàng)新專(zhuān)業(yè)的副教授。他是一名經(jīng)驗(yàn)豐富的iOS開(kāi)發(fā)人員，也是Dart for Absolute Beginners（Apress出版社，2014年出版）一書(shū)的作者。David擁有達(dá)特茅斯學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位和計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位。

圖書(shū)目錄

目　　錄

第1章小型問(wèn)題 1
1.1 斐波那契數(shù)列 1
1.1.1 嘗試遞歸方法 1
1.1.2 利用基本情形 2
1.1.3 計(jì)算緩存技術(shù) 4
1.1.4 保持斐波那契簡(jiǎn)單 5
1.2 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)壓縮 6
1.3 牢不可破的加密 9
1.3.1 數(shù)據(jù)排序 10
1.3.2 加密和解密 11
1.4 π的計(jì)算 12
1.5 漢諾塔 13
1.5.1 漢諾塔的建模 14
1.5.2 解決漢諾塔問(wèn)題 15
1.6 實(shí)際應(yīng)用 16
1.7 練習(xí) 17
第2章搜索問(wèn)題 19
2.1 DNA搜索 19
2.1.1 存儲(chǔ)DNA 20
2.1.2 線性搜索 21
2.1.3 二分搜索 22
2.1.4 泛型示例 24
2.2 迷宮求解 25
2.2.1 生成隨機(jī)迷宮 25
2.2.2 其他迷宮細(xì)節(jié) 26
2.2.3 深度優(yōu)先搜索 28
2.2.4 廣度優(yōu)先搜索 32
2.2.5 A*搜索 34
2.3 傳教士和食人族 39
2.3.1 問(wèn)題表示 39
2.3.2 問(wèn)題解決 42
2.4 實(shí)際應(yīng)用 43
2.5 練習(xí) 44
第3章約束滿足問(wèn)題 45
3.1 構(gòu)建約束滿足問(wèn)題的解決框架 46
3.2 澳大利亞地圖著色問(wèn)題 50
3.3 八皇后問(wèn)題 53
3.4 單詞搜索問(wèn)題 55
3.5 SEND+MORE=MONEY問(wèn)題 59
3.6 電路板布局問(wèn)題 61
3.7 實(shí)際應(yīng)用 61
3.8 練習(xí) 62
第4章圖問(wèn)題 63
4.1 構(gòu)建圖框架 65
4.1.1 Edge的具體實(shí)現(xiàn) 70
4.1.2 Graph的具體實(shí)現(xiàn) 70
4.2 尋找最短路徑 73
4.2.1 定義路徑 73
4.2.2 廣度優(yōu)先搜索(BFS)回顧 74
4.3 最小化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本 77
4.3.1 權(quán) 77
4.3.2 尋找最小生成樹(shù) 82
4.4 在帶權(quán)圖中尋找最短路徑 88
4.5 實(shí)際應(yīng)用 93
4.6 練習(xí) 94
第5章遺傳算法 95
5.1 生物學(xué)背景知識(shí) 95
5.2 預(yù)備知識(shí) 96
5.3 通用遺傳算法 98
5.4 簡(jiǎn)單測(cè)試 105
5.5 重新討論SEND+MORE=MONEY問(wèn)題 108
5.6 遺傳算法面臨的挑戰(zhàn) 112
5.7 實(shí)際應(yīng)用 112
5.8 練習(xí) 113
第6章 k-均值聚類(lèi)算法 115
6.1 預(yù)備知識(shí) 115
6.2 k-均值聚類(lèi)算法 120
6.3 基于年齡和地理經(jīng)度的州長(zhǎng)聚類(lèi)算法 124
6.4 k-均值聚類(lèi)問(wèn)題及其擴(kuò)展 128
6.5 實(shí)際應(yīng)用 129
6.6 練習(xí) 130
第7章簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 131
7.1 來(lái)自生物學(xué)的靈感 131
7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 133
7.2.1 神經(jīng)元 133
7.2.2 層 134
7.2.3 反向傳播 135
7.2.4 整體情況 137
7.3 預(yù)備知識(shí) 138
7.3.1 借助隨機(jī)化 138
7.3.2 快速算法 140
7.4 激活函數(shù) 141
7.5 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 142
7.5.1 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元 143
7.5.2 層的實(shí)現(xiàn) 144
7.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn) 146
7.6 分類(lèi)問(wèn)題 149
7.6.1 歸一化數(shù)據(jù) 149
7.6.2 經(jīng)典的iris(鳶尾屬植物)數(shù)據(jù)集 150
7.6.3 葡萄酒分類(lèi)問(wèn)題 154
7.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題及其擴(kuò)展 156
7.8 實(shí)際應(yīng)用 157
7.9 練習(xí) 158
第8章其他問(wèn)題 159
8.1 背包問(wèn)題 159
8.2 旅行推銷(xiāo)員問(wèn)題 163
8.2.1 簡(jiǎn)單方法 164
8.2.2 深層考慮 170
8.3 電話號(hào)碼助記符 170
8.4 井字棋 172
8.4.1 管理狀態(tài) 173
8.4.2 極小極大算法 175
8.5 實(shí)際應(yīng)用 179
8.6 練習(xí) 180
附錄A 術(shù)語(yǔ)表 181
附錄B 更多資源 187
附錄C Swift簡(jiǎn)史 193