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

编者评论：算法时代：新经济的新引擎df在线阅读本书主要介绍生活中无处不在的数据，以及这些数据可以做什么有趣的事情。有些是启动项目，有些只存在于想象中。今天小编为大家带来。算法时代来临：新经济新引擎df在线阅读，有兴趣的欢迎下载阅读简介世界上的一切都可以简化为公式吗？数字能否告诉我们谁是我们的正确一半，谁将永远与我们同在？算法能否准确预测一部电影的票房收入并使其大获成功？程序软件可以预测谁会犯罪，现在是犯罪的时候了吗？这些听起来都像是科幻小说里的东西，但实际上，它们只是日益被算法主导的人类世界的“冰山一角”。近年来，随着大数据技术的飞速发展，我们正在进入“算法经济时代”。每天，算法对展示在我们眼前的信息进行分类、过滤和选择。我们看到的谷歌搜索结果，Faceook上显示的好友信息，购物网站给我们的个性化购买建议，都是算法的结果。算法的工作方式多种多样，影响世界的方方面面，包括企业创新、产业转型和经济发展。在《算法时代》中，作者带领读者探索算法和大数据的世界：探索我们如何开始相信大数据的力量；向我们介绍人工智能专家，创造了这个美丽新世界的大数据科学家和硅谷企业家。当前和未来，当大数据和算法成为社会、企业和个人不能再忽视的资产时，一些新的经济模式就会诞生。毫无疑问，算法将成为新经济的新引擎。如果您对人工智能、大数据、互联网技术和算法感兴趣，《算法时代》适合您。相关内容部分预览关于作者LukeDormehl是一名记者和纪录片制片人，他为FatComay、Wired等公司撰写技术文章。目录推荐顺序算法的力量简介第一章算法程序与人类自我认知通过数据了解自我量化的世界购物也在创造用户的喜好就是我们的商机第三波请不要挂断，我马上转接你Google的乌比冈湖战略量化人们的职业潜力通过Twitter和Faceook监视用户的生活近乎专制的人员管理提高员工的生产力和幸福感带有过滤气泡的简约现实聚合器清道夫用户和差异定价圆形监狱和人类数字身份算法分配给我们的身份类别第2章理性算法与浪漫爱情使用公式预测婚姻关系的持续时间算法时代的牵线搭桥互联网对每个人都有一个公式算法时代的爱情观您确定要删除此关系吗？抓住科技创造浪漫邂逅的机会各种社交发现软件触摸你的手机屏幕了解一切以前所未有的方式思考性对我已故的亲人说“我爱你”人与机器人的浪漫爱情爱情的算法与编码再多的高级算法都无法复制真爱第3章算法与人类执法者使用算法预测和阻止犯罪犯罪统计和道德统计真正的少数派报告谁更有可能犯罪我们以后不需要律师计算机算法是颠覆性创新透明执法者Google地图和社交偏见技术对人类的“剧本”令人瞠目结舌的500罚款规则与标准的冲突不断升级公平算法和有偏算法算法会出错算法解决方案的透明度问题法官、陪审团和数据挖掘技术第4章使用科学算法进行艺术创作公式和法律无处不在可以预测电影票房收入的“秘密武器”艺术家和科学家之间的鸿沟“平行宇宙”实验及流行歌曲排行榜根据艺术作品的吸引力量化其价值从2D照片到3D对象隐藏在艺术品中的“真相”《纸牌屋》成功的最大功臣如果每部电影都有四个结局一部可以永远持续下去的电视剧数字看门人的巨大隐藏力量是否有统一的艺术品味衡量标准？计算机也可以是艺术家结论预测未来算法在我们的生活中变得越来越重要算法可以处理所有事情吗？每周20小时人与计算机的分工后机械时代的客观性算法会诽谤他人吗？所谓的客观只是一种错觉人类世界被植入了计算机逻辑算法时代，要养成提问的好习惯世界经济的新引擎世界经济的发展离不开引擎。上一轮经济腾飞得益于互联网。虽然催生了很多泡泡，但互联的世界确实很精彩。过去十年世界经济疲软，主要是缺乏新引擎，经济发展没有方向。但近期迹象表明，新引擎已经出现，世界经济即将进入高速发展期。在我看来，新引擎是人工智能（AI），其他方面还没有放在前台。AI会让世界再次疯狂，远比互联网精彩。我担心它会伤害人类。最近很多国家都呼吁实体经济，拒绝虚拟经济，这可能会减缓经济发展的步伐。实体经济只是外壳，虚拟经济是灵魂。美国没有工厂，全世界都在为他们生产。中国没有实体经济，可以利用世界实体经济。没有虚拟经济，实体经济就一塌糊涂。...

2022-05-03 算法时代:新经济的新引擎 什么是算法经济

编者注：计算机专业系列教材北京大学教学团队的杰作，凝聚了多年的教学积累和成果，是MOOC算法课程的配套书籍。普通高等教育“十一五”*规划高校教材、计算机教材建设项目。算法设计与分析问题解决与学习指南第二版由曲万玲撰写。最新问题分析答案附在这里。算法设计与分析第二版后曲万玲的答案预览图书特色本书来源于北京大学信息科学与技术学院多年的教学积累，是北京大学本科教学改革的重要项目成果。除了国内学生，算法课程的教学指导书中也有海外学生。本书有配套的主要教材和PPT电子教案。同时，在北京大学POJ（北京大学在线裁判）平台的基础上搭建相应的计算机环境。本书主教材第一版于2011年出版，作为普通高等教育“十一五”*规划教材，被100多所高校选用。l本书是普通高等教育“十一五”规划教材《算法设计与分析》（第2版）的配套辅导教材。内容包括：基础知识、分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支定界、线性规划、网络流算法、算法分析与问题的计算复杂度、NP-comletee、近似算法、*算法，处理棘手问题的策略等。除了传统算法，我们还介绍了*算法、模拟退火算法、基于统计物理的消息传递算法、量子算法等。l每章内容总结简要介绍了本章的基本概念、重要成果、算法和常用技术，重点突出，有助于系统掌握相关知识，方便读者对相关知识进行总结、复习和查阅内容。l有很多不同难度的练习。l对每个问题都给出了详细的答案和分析，算法以伪代码的形式给出。注重问题分析和解决问题能力的培养。本书是学习算法设计和分析的优秀教具。可与主教材《算法设计与分析（第二版）》（ISBN：9787302424505）配合使用，也可单独使用。本书主教材的PPT电子教案及配套源码可从清华大学出版社官网下载。简介本教材是普通高等教育“十一五”*规划教材《算法设计与分析（第2版）》（主教材）的辅助教材。主教材主要内容包括基础知识、分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支定界、线性规划、网络流算法、算法分析与问题的计算复杂度、NP-comletee、近似算法，*算法，处理难题的策略等。总结描述的算法设计技巧和分析方法，并给出了200多个练习的详细答案和分析。本书适用于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，是本科生和研究生的辅助教材，也可作为算法设计与分析的参考书用于解决实际问题。关于作者本书作者为北京大学专业核心课程《算法设计与分析》教学团队讲师。曲万玲，北京大学信息科学与技术学院教授、博士生导师。长期从事离散数学、算法分析和计算复杂度等方面的教学和研究，参与完成了多项国家级科研项目，编写了多部教材和译着，包括国家规划教材、高...教育部高等教育精品教材、北京市优秀教材等。获北京市教学成果奖一等奖，被评为北大十佳教师之一，获北京市优秀教师称号。北京。博士。刘天，北京大学信息科学与技术学院副教授，中国电子学会电路与系统分会图论与系统优化专业委员会秘书长，理论计算机学会委员中国计算机学会科学委员会委员。目前主要从事算法分析与计算复杂度的研究与教学。翻译了多部国外著名的离散数学和计算理论教科书。国家精品课程《离散数学》主讲教师、《算法设计与分析》主讲教师。本书的编写得到了国家自然科学基金（61370052）的资助。张亮，北京大学信息科学与技术学院教授、博士生导师。长期从事数学与理论计算机科学的教学与研究。主要研究方向为计算复杂性理论和算法设计与分析。着有国家规划教材、北京精品教材、教育部高等教育精品教材等多部教材、教学参考书和翻译著作。曾获北京市教学成果一等奖、教育部课程成果二等奖。王汉品，博士，北京大学信息科学与技术学院教授，​​博士生导师，软件研究所副所长，中国科学院离散智能计算专业委员会主任中国人工智能学会。长期从事离散数学、形式化方法、算法设计与分析等方面的教学与研究。主持并完成多项国家级科研项目，编写、翻译多部离散数学和计算机理论教材，获北京市教学成果一等奖。《数学》课程主持人，《算法设计与分析》课程讲师。目录第1章基础知识11.1执行摘要11.2练习31.3问题解决与分析7第2章分而治之122.1执行摘要122.2练习132.3问题解决与分析17第3章动态规划323.1执行摘要323.2练习353.3问题解决与分析38第四章贪婪法则524.1执行摘要524.2练习554.3问题解决与分析58第5章回溯和分支边界735.1执行摘要735.2练习755.3问题解决与分析76第6章线性规划816.1执行摘要81基础第1章算法设计与分析解题与学习指南（第二版）6.2习题836.3问题解决与分析88第7章网络流算法1097.1执行摘要1097.2练习1117.3问题解决与分析115第8章算法分析和计算复杂性问题1338.1执行摘要1338.2练习1348.3问题解决与分析135第9章NP完整性1419.1执行摘要1419.2练习1429.3问题解决与分析144第10章逼近算法15010.1执行摘要15010.2练习15110.3问题解决与分析152第11章随机算法15511.1执行摘要15511.2练习15611.3问题解决与分析156第12章处理困难问题的策略16212.1执行摘要16212.2练习16312.3问题解决与分析163参考179前言阅读算法设计与分析作为解决问题和程序设计的重要基础，是计算机科学与技术专业课程体系中的一门重要的必修课。本课程的学习不仅为学习其他专业课程奠定了坚实的基础，对培养学生分析解决问题的能力和计算思维能力也起到了不可替代的作用。我国教育部计算机科学与技术教学指导委员会提出的ACMIEEE计算课程2004和《计算机科学与技术专业规范2005》本课程列为本专业核心课程之一。本书是国家高等教育“十一五”规划教材《算法设计与分析》（清华大学出版社出版，曲万玲等主编）的辅助教材。主要教材包括算法设计、算法分析、计算复杂性理论。主教材首先结合各种典型应用，深入分析了各种算法设计技术的应用范围、设计步骤、正确性证明和复杂度的分析方法、算法改进的途径、局限性等。问题的算法设计和分析工作求解在理论上提供了清晰、全面的思路和方法，并在此基础上介绍了问题难度的分析方法和计算复杂性理论的基本框架和一些重要成果。算法具有广泛的应用背景、大量的练习和灵活的方法。对于一个给定的算法问题，初学者往往不知道如何从建模、设计技术选择、效率分析、改进方法等方面入手。在多年算法教学的基础上，精选了100多个典型习题，并给出详细解答和分析，以期帮助初学者。本书也分为10章来支持主教材。第一章是基础知识；第6章介绍算法分析和问题的计算复杂度；第7章是NP-完备性理论；第8章是近似算法；第9章是随机算法；总结所涉及的重要知识点和方法，然后给出练习和答案。本书前四章曲万玲作，五至六章王汉片，七至八章张良，九至十章刘天。为提高本书质量，欢迎广大读者批评指正！作者2014年3月在北京大学...

2022-05-03 算法设计与分析线性规划 线性规划的算法

编辑评论：人生算法用概率思维做决定，脱胎于同名APP课程，经过10w付费用户测试。本书在编写时，语言和表达都经过精细打磨和流畅，并添加了细节，让您拥有更流畅的阅读体验。简介假设您现在中了大奖，您有两个选择：直接拿100万美元；或者有50%的机会赢得1亿美元，或者有50%的机会一无所获。你会选择哪个？大多数人愿意选择100万美元，因为他们不想冒险一无所获。事实上，如果你敞开心扉，将1亿美元的机会卖给愿意以2000万美元冒险的人，你就能赚到2000万美元，而不仅仅是100万美元。这就是算法思维的力量，决定了人们不同的人生轨迹。《人生算法》作者于英正用10年时间探索实现财富幸福所应掌握的“通用潜在能力”，总结出一套完整的“人生算法”操作系统。其中，“9个思维阶段”和“18个挑战”两个核心板块涵盖了我们生活过程中常见的场景和主题，让你在智力和情感冒险游戏中学会用概率思维做决定，超越本源与运气，成就富足与自由。关于作者余颖征（老余），50万粉丝号“孤独大脑”作者，未来常春藤教育科技公司创始人；我20岁大学创业，大学毕业后没有选择包配送，而是一个人去广州投身房地产业；33岁的他与一家以色列上市集团成立了房地产合资企业；35岁时将公司部分业务出售给纽约证券交易所上市公司退休；2013年，开通微信公众号“孤独大脑”，探索人生深层问题，被网友誉为“思想的饕餮盛宴和迷宫”。2017年，“未来常春藤”成立，开启数字中国家庭教育计划。2019年，“老宇人生算法课”APP上线，成为近10万付费用户心中的“天才大脑”。图书特色1.500000+粉丝，公众号“孤独大脑”作者，擅长以严谨、科学的态度给予可操作性强的“硬核”内容。2、修身的9个阶段，一步一步提升阶段；认识18个生活问题，掌握18个应对策略，找到适合自己的生活算法。3、“概率权重、思维率、灰度认知与黑白决策、三门模型”等概念落入扎实的认知科学之上，让大家掌握前沿有效的工具和方法。精彩的原文我想从一个向您介绍生命算法的力量的游戏开始。想象一下，你现在中了大奖，你面前有两个按钮：按下第一个按钮，你可以立即拿走100万美元；按第二个按钮，你有50%的机会获得1亿美元，也有50%的机会一无所获。您只能选择这两个按钮之一，您会选择哪一个？第一个按钮价值100万美元，第二个按钮使用概率计算期望值，得到5000万美元的值。即便如此，很多人还是愿意选择100万美元，因为他们不想冒险一无所获。还有其他选择吗？事实上，你可以用算法思维来打开你的思路。更进一步，如果您以2,000美元的价格将价值5,000万美元的第二个按钮卖给愿意承担风险的人，您可以赚到2,000万美元而不是100万美元。向前迈出两步，您还可以将期权卖给其他人，首付100万美元并签订合同：如果他达到1亿美元，他会给您5000万美元。这样你就有可能赚到5100万美元。再往前三步，你可以把这个选项变成一张公共彩票，每张2美元，印2亿份，赚4亿美元。即使头奖是1亿美元，你仍然可以赚3亿美元，这还不包括彩票的印刷和分发成本。前进四步，利用彩票商业模式，你可以设计几个抽奖游戏，把它变成一个生意，你就有潜力赚到十亿美元。向前迈出5步，让您的公司以20亿美元的估值，甚至100亿美元的市值上市。……这个游戏的不同答案，恰恰说明了很多人的疑惑：“为什么看起来人与人之间差别不大，命运却如此不同？”算法的力量决定了人们不同的人生轨迹。《AlgorithmforLife》最早提出“用算法设计生活”，主要是基于我在创业、投资、生活方面的经验。在我35岁退休的那一年，中国房地产业蓬勃发展，我做出了一个在别人看来很奇怪的决定——不再做一个小有成就的开发商，全家搬到加拿大。我花了大约10年时间探索“生活”（我们生活的世俗世界）和“算法”（基于数学和物理的科学世界）之间的联系。这是一款智力与情感交织的冒险游戏。这就是“生命×算法”，我称之为脑脚手架，最底层是基于概率的。正如早期概率以赌场为试验场一样，在生活的算法中，也经常出现财富等世俗的“成功”案例。优点是容易衡量，可以比较准确的显示因果关系。这并不意味着生活的算法就是金钱的算法，我不会过分承诺，因为它比大多数所谓的道德更纯粹。即使你和TheAlgorithm约会是因为它看起来像是一所轻浮的“成功学校”，你迟早会发现它的淑女本性。为什么大多数人终其一生，无论多么聪明和勤奋，却一无所获？为什么有些人长得像这样，却能超越出身和智商，最终成功？秘诀在于，获得财富、健康、幸福的人生赢家，都有自己的人生算法。围绕这个观点，本书提出了一套完整的“生活算法”操作系统，帮助你找到自己的“算法”。这本书围绕着个人的命运，探讨了一个人在未知世界中应该具备的潜在能力。我不想让它成为一个观光旅游，或者给你一堆看似有用的工具。我用的是“黑客写作法”，每一节解决一个关键的认知问题，而且从组织结构上看，全书是一个螺旋向上的完整体系。我永远不会让你觉得“我自己的皮肤没有疼痛”。如你所知，我是一个出身平凡、成绩一般的人，所以没有压力保护我的名誉和保持正确。简单来说，这本书只给你我自己打猎过的肉，有时我就是被猎杀的。我在大三时开始创业。1995年毕业时，我放弃了毕业作业，南下广州创业。10年后，我把一家公司卖给了一家在纽约证券交易所上市的公司。我还参与了纳斯达克上市的新公司启动工作。我在与犹太人的合资企业中开发了一个数百万平方米的房地产项目，我在职业生涯的鼎盛时期选择了离开。过去的25年就像一匹白马。在时代的大浪中，尝过酸甜苦辣，刻意保持距离，仿佛一切都在为《生活的算法》积累素材。在这本书中，一方面享受独自思考的乐趣，写下“概率权重、思考率、灰度认知黑白决策、三门”等原创概念模型”另一方面，我所讨论的一切问题都落在一个足够扎实的前沿学科上，比如思维的基本粒子、大脑的决策机制、行为经济学、概率论、人工智能、算法、投资、认知科学等不想阻挠读者追寻线索、探索海洋以更广泛了解的权利。你可以踩着“生活的算法”，用它，怀疑它，鄙视它，只要它引起你的一些“思考思考”感谢公众号“孤独的大脑”越来越受到关注，我最初的“生命算法”概念开始传播，并出现在罗振宇的跨年演讲和一些商学院的课堂上。随后，《老余人生算法课》在A（应用）上线，火爆程度十分惊人。《生命的算法》一书的核心思想是，任何人只要找到自己的生命算法，就有机会突破命运的限制，实现繁荣自由的生活。你可能会觉得有些奇怪，“生活”是关于“命运”的，充满了不确定性；“算法”是关于“科学”的，追求客观性和精确性，将“算命”结合起来，人怎么会有“科学”的感觉？其实富兰克林说过“道德算术”，人的头脑是可以计算的。金融大亨乔治·索罗斯写的《金融炼金术》，吸收了物理学家海森堡的“不确定性原理”和哲学家波普尔的“试错法”，形成了独特的赚钱理论。那么，什么是“算法”？还有哪些想法可以称为“生命算法”？算法是解决问题的计算方法和可重复的实施步骤。《人生算法》就是教你用科学的思维和方法来应对人生旅途中的不确定性。生命算法绝不是合理的，而且不仅仅是在寻找公式，而是在复杂的现实中工作的程序。人生算法由A计划的“九段心法”和B计划的“十八大挑战”两大模块组成。使用PlaA，你将练习“九个心境”，通过大脑升级，建立内在确定性，形成你的生活算法。这个模块为你构建了一个可以循序渐进的思维和行动框架，就像孙悟空向老师学习，最后得到金箍，变成火眼金睛。我用围棋的段位来形容人生算法的九个层次：从第一段到第六段，是一个切割钻石的过程，目的是不断找到真正属于的最小核心给你从七丹到九丹，就是如何通过复制最大化最小的核心，实现自我涌现和规模效应。九段是一个解决的过程，而你寻找自己的生活算法生命算法分为两部分。第一部分按围棋等级分为九段。它用于处理各种固有的不确定性。笔者称之为A计划，主要包括闭环、切换、内控、重启、成长、核心、复利、愿景和九小节涌现。在APP上听音频的时候，我以为每一个片段都是独立的，但其实这九个片段是个人认知系统一个一个升级的过程。比如听“闭环”部分，我不仅关注自己是否有闭环思维，还把它当做一个人必备的底层技能，是九大最基础的部分。-阶段心智法生命算法。当然，我之前设定目标的时候，也没有想过能不能闭环。当事情太完美时，他们就来不及去做，错过了很多好的机会。后来，我慢慢改正了。比如我在工作的时候，集中精力一次做一件事，完成一个闭环后，继续做其他的事情。工作的优先级，因为只有当我开始做的时候，我才有机会边做边改正，从而找到最优解。在本书的第二部分，作者用18个关键词解决了18个生活问题，主要是用它们来应对外部世界的不确定性，称为PlaB。其实这部分讨论的主题是基于概率论。教一个人如何应对不确定的外部世界，可以最大程度地减少不确定性，避免生活中的无形陷阱。例如，当我读到“模糊”一章时，我开始刻意培养自己的量化思维能力。之后，每当我决定做某件事时，我都会先量化它，然后找到最有针对性的性方式来完成，而不是想当然地认为某事难易。为了深入了解量化思维，我阅读了DouglaHuard的《Data-BaedDeciioMakig》和四五本OKR的书籍，并将学到的方法直接应用到企业决策和个人目标设定中。就像我在选择产品的时候，我用书中提到的“费米估计法”粗略估计了某个国家对一个产品的需求，目前有多少同行在做，剩下多少。机会，是否值得做等，有更直观的数据参考。这个估计的结果不一定准确，只是一个估计，但比没有方向的思考要有效得多——毕竟模糊的正确性比精确的模糊性要好。我在制定月度目标时，使用OKR量化思维工具，将目标和关键成果以图表的形式列出，然后将大目标分解为周目标和日目标，每个目标都有自己的OKR，到月底我能不能做到。虽然这个工具已经被很多大公司用了很长时间，但我真的用到现在，我一无所知，但对我来说使用它是一件快乐的事情。类似的例子还有很多。可以说，对于书中提到的每一种方法和思维方式，我都在尽力反思自己能不能做到，或者根据作者的思路找到更适合自己的方法。，而不是复制。其实我在书里写的笔记和我正在练习的方法都可以写成一篇文章，所以我有打算整理一下。如果它对某些人有用，那将是值得的。接下来，我会不定期的以笔记的形式发布这些文章。首先，我会在短时间内完成“写28个“生命算法”笔记的闭环，从而找到自己的生命算法。...

2022-05-02 《人生算法》 人生算法简介

编者的话：算法竞赛进阶指南df李玉东本书收录的知识点覆盖了目前国内教材相当一部分的空白。远比很多老书更接近现在国内的oi竞赛、oi竞赛和acm竞赛。难度并不完全是入门级的，而是大部分玩家真正需要的知识点和话题。欢迎下载学习简介本书主要基于CCF-NOI信息学奥赛所涉及的知识体系编写，对计算机编程的基本技能mdahmdah数据结构与算法进行了深入的讲解。本书面向至少掌握一门编程语言并初步了解算法设计的读者。它以各种知识点之间的联系为主线，通过各种模型和实例提供各种思维方向。深入指导，使读者在阅读本书后对算法设计的整体控制有一个初步的了解。可以让读者由浅入深地理解算法，学习算法。本书结合了作者10年在算法设计教育、算法竞赛参与和指导领域的一线经验。阅读本书并完成所有习题的读者，将逐渐具备NOIP竞赛一等奖的实力。相关内容部分预览关于作者2017年毕业于北京大学信息科学与技术学院计算机专业，2012年CCF-NOI全国信息学奥林匹克竞赛金牌获得者，国家集训队队员，2015年ACM-ICPC国际大学生编程大赛亚洲区冠军，入选世界总决赛，NOI2015提案者和学生专家，NOI2014冬令营讲师，ACM-ICPC2016亚洲区域大赛北京站提案者和评委。李玉东曾为NOI系列赛事、NOI指导训练基地、全国多所学校的选手任教，并在网络上组织过数十场模拟比赛，经验丰富，讲解透彻，广受好评。多次协助石家庄二中进行信息学竞赛训练，参与北京大学《数据结构与算法》、《算法设计与分析》课程教学及考试命题工作。目录0x00基本算法0x01位操作0x02枚举、模拟、递归0x03递归0x04两点0x05排序0x06乘数0x07贪心0x08总结与练习0x10基本数据结构0x11堆栈0x12队列0x13链表和邻接表0x14哈希0x15字符串0x16尝试0x17二进制堆0x18总结和练习0x20搜索0x21树和图遍历0x22深度优先个人0x23剪枝0x24迭代加深0x25广度第一人称0x26缺少宽带0x27A*0x28IDA*0x29总结和练习0x30数学知识0x31素数0x32除数0x33同余0x34矩阵乘法0x35高斯消除和线性空间0x36组合计数0x37包容与排斥原理及M?iu函数0x38概率和数学期望0x390/1得分计划0x3A博弈论的SG函数0x3B总结和练习0x40高级数据结构0x41考虑一下0x42树数组0x43段树0x44块0x45点分治0x46二进制：素衣胗口香糖酱0x47总结和练习0x50动态规划0x51线性DP0x52背包0x53间隔DP0x54树DP0x55响铃和后效0x56状态压缩DP0x57乘法优化DP0x58数据结构优化DP0x59单调队列优化DP0x5A斜率优化0x5B四边形不等式0x5C计数类DP0x5D数字统计DP0x5E总结和练习0x60图论0x61最短路径0x62最小生成树0x63树的直径和最近的共同祖先0x64基础环树0x65负循环和差分约束0x66Tarja算法和无向图连通性0x67Tarja算法和有向图连通性0x68二分图匹配0x69覆盖和独立的二部图集0x6A初步网络流量0x6B总结和练习0x70综合技能与实践0x71C++STL0x72随机数据生成与匹配0x7F附录写作背景当我准备参加信息学竞赛时，我所在地区的教学资源相对不足。大约一年半的时间，靠海量刷题3000多道，只能从一个连深度搜索都写不准的人那里拿到。初学者，成长为NOI金牌得主，入选国家集训队从2012年开始的每一个寒暑假，我都参加了相关比赛的教学和命题。为了给学生讲清楚、透彻的知识，我不得不改变自己的角色，从ldquo会做题rdquo的选手变成ldquo知道为什么rdquo的老师。我在高中的比赛学习中发现，由于我死记硬背，缺乏理解，我对很多知识的理解存在偏差。每次重新审视一个解决方案，更新课件，我对ldquo分析证明rdquo的重要性和ldquo如何思考解决方案rdquo的思考过程都有更深的认识。在思维的迷宫中，有的人带着自然的灵感直奔终点；有的人坚持不懈地打造自己的指南针；有些人迷失了方向并宣布失败。作为算法比赛的人，我很高兴看到大多数参赛者，无论结果如何，他们都保持着对编程的热情和热爱，在未来的学习和工作中继续选择信息科学方向。确实需要个人来实现ldquo道rdquo，但准备算法比赛的时间毕竟是非常有限的。我认为在完全退出算法竞赛之前做一些工作是值得的，我多年来一直在寻找的东西的集合，希望读者能从中受益。我知道，作为一名指导者，很难向学习者传播ldquo怎么做这件事rdquo，而不是时间和知识的积累。因此，希望读者始终保持独立思考的习惯和坚定的批判精神，对于每一个模型，不仅可以用数学语言推导出它的正确性，还能自然地ldquo说服rdquo自己，让整个编程过程完全融入自己的思维体系。如何阅读这本书一门知识的探索分为三个层次：求解、知理、考思。通俗地说，就是ldquo怎么做rdquo、ldquo为什么对rdquo、ldquo怎么做rdquo。在计算机科学中，前两个分别对应于算法的步骤和证明。而且很长一段时间，后者通常与ldquo人才rdquo一词相关联。本书在全面讲解算法和数据结构知识点的同时，致力于模型构建和思维分析，帮助读者理清思维过程的线索和脉络，构建ldquo技能树rdquo，从容面对挑战。算法竞赛。，为以后更高层次的方案设计和研究打下坚实的基础。文件目录/学习智库8/算法|├──算法竞赛进阶指南_李煜东_17588649_.df183.0MB...

2023-05-25 算法dp是什么意思 算法dp

编者注：算法技术手册第二版df我们希望有经验的程序员在寻找问题的解决方案时经常参考这本书。作为程序员，你每天解决的问题都会在这里找到解决方案。在软件中，算法是决定成败的关键因素。在这里，您可以了解哪些决策可以提高关键算法的性能。欢迎下载学习简介本书使用实际代码而不是伪代码来描述算法，并通过以应用为中心的严格规范从经验上支持数学分析。本书提供了用各种编程语言实现的文档化真实世界代码解决方案，涵盖了近40种核心算法，这些包括用于计算点集Vorooi图的Fortue算法、合并排序、多线程快速排序、AVL平衡二叉树实现和空间算法。相关内容部分预览目录前言第1章用算法的眼睛看问题1.1理解问题1.2简单的解决方案1.3智能练习1.4总结1.5参考文献第2章算法的数学原理2.1问题样本的大小2.2函数的增长率2.3最佳、最差和平均案例性能分析2.4性能指标2.5基准测试2.6参考文献第3章算法基础3.1算法模板格式3.2伪代码模板格式3.3实验评价格式3.4浮点计算3.5算法示例3.6常用方法3.7参考文献第4章排序算法4.1概述4.2移位排序4.3选择排序4.4堆排序4.5基于分区的排序算法4.6不基于比较的排序算法4.7桶排序4.8使用额外存储空间的排序算法4.9字符串基准测试结果4.10分析技术4.11参考文献第5章搜索算法5.1顺序搜索5.2二分查找5.3哈希搜索5.4布隆过滤器5.5-分叉搜索树5.6参考文献第6章图算法6.1图6.2深度优先搜索613广度优先搜索6.4单源顶点最短路径6.5密集图的Dijktra算法6.6比较单源顶点最短路径的各种方案6.7所有点对点最短路径6.8最小生成树算法6.9关于图表的一些最终想法6.10参考文献第7章AI寻路7.1博弈树7.2寻路算法的概念7.3极小极大...7.4负最大值7.5AlhaBeta7.6搜索树7.7深度优先搜索7.8广度优先搜索7.9A*搜索7.10比较搜索树算法7.11参考文献第8章网络流算法8.1网络流媒体8.2最大流8.3二分图匹配8.4对增强路径的深入思考8.5最低费用流8.6转运问题8.7运输问题8.8任务分配问题8.9线性规划8.10参考文献第9章计算几何9.1问题类型9.2凸包9.3凸包扫描9.4计算线段的交点9.5线段扫描9.6Vorooi图9.7参考文献第十章空间树结构10.1最近邻查询10.2范围查询10.3路口查询10.4空间树10.5最近邻查询10.6范围查询10.7四叉树10.8R-树10.9参考文献第11章新兴算法11.1特定情况下的导数算法11.2逼近算法11.3并行算法11.4概率算法11.5参考文献第12章结语：算法原理12.1理解数据12.2将问题分解为更小的问题12.3选择正确的数据结构12.4空间换时间12.5构建搜索12.6将问题简化为另一个问题12.7写一个算法很难，但测试一个算法就更难了12.8尽可能接受近似解12.9增加了并行化以提高性能附录A基准这本书能教给你什么您可能不需要了解为什么算法是正确的。如果您需要它，请查看其他资源，例如1180页的算法圣经-ThomaH.Corme等人的“算法简介”。（2001年）。在那本书中，您将了解推论、定理和证明；您还将通过一些练习题和分步示例了解该算法的工作原理。你可能会惊讶地发现，在《算法导论》中你找不到任何实际代码，只是伪代码片段，无数算法教科书用来说明算法的高级描述。在课堂上，这些教材非常重要，但在实际的软件开发中，它们并没有应有的用处，因为这些书假设伪代码可以直接变成实际代码。我们希望有经验的程序员在寻找问题的解决方案时经常参考这本书。作为程序员，你每天解决的问题都会在这里找到解决方案。在软件中，算法是决定成败的关键因素，在这里您可以看到哪些决策可以提高关键算法的性能，还可以找到适合您的需求和解决方案的实际代码。所有算法均使用测试工具实施和仔细测试，以确保其正确性。此外，他们有足够的代码文档可以在本书的代码库附录中找到它们。我们严格遵循一套原则来设计算法、实现算法并编写本书。如果这些原则对您有意义，那么这本书也同样有用。...

2022-04-19 算法伪代码怎么写 ANN算法伪代码

编辑点评：马克・艾伦・维斯著作的一本经典的Java语言描述分析原版书籍，数据结构与算法分析：Java语言描述（原书第3版）电子版df免费下载，高清的画质，完整的内容，不花一分钱不用关注公众号也可以轻松下载。数据结构与算法分析Java语言描述第三版df图片预览目录大全出版者的话前言第1章引论11.1本书讨论的内容11.2数学知识复习21.2.1指数21.2.2对数21.2.3级数21.2.4模运算41.2.5证明的方法41.3递归简论51.4实现泛型构件re-Java571.4.1使用Oject表示泛型81.4.2基本类型的包装91.4.3使用接口类型表示泛型91.4.4数组类型的兼容性101.5利用Java5泛型特性实现泛型构件111.5.1简单的泛型类和接口111.5.2自动装箱/拆箱111.5.3菱形运算符121.5.4带有限制的通配符121.5.5泛型tatic方法141.5.6类型限界141.5.7类型擦除151.5.8对于泛型的限制151.6函数对象16小结18练习18参考文献19第2章算法分析202.1数学基础202.2模型222.3要分析的问题222.4运行时间计算242.4.1一个简单的例子242.4.2一般法则242.4.3最大子序列和问题的求解262.4.4运行时间中的对数312.4.5分析结果的准确性33小结33练习34参考文献37第3章表、栈和队列393.1抽象数据类型393.2表ADT393.2.1表的简单数组实现403.2.2简单链表403.3JavaCollectioAPI中的表413.3.1Collectio接口413.3.2Iterator接口423.3.3Lit接口、ArrayLit类和LikedLit类433.3.4例子：remove方法对LikedLit类的使用443.3.5关于LitIterator接口463.4ArrayLit类的实现463.4.1基本类463.4.2迭代器、Java嵌套类和内部类493.5LikedLit类的实现523.6栈ADT583.6.1栈模型583.6.2栈的实现593.6.3应用593.7队列ADT653.7.1队列模型653.7.2队列的数组实现653.7.3队列的应用66小结67练习67第4章树714.1预备知识714.1.1树的实现724.1.2树的遍历及应用724.2二叉树754.2.1实现764.2.2例子：表达式树764.3查找树ADT――二叉查找树784.3.1cotai方法794.3.2fidMi方法和fidMax方法804.3.3iert方法804.3.4remove方法824.3.5平均情况分析834.4AVL树864.4.1单旋转874.4.2双旋转894.5伸展树944.5.1一个简单的想法（不能直接使用）954.5.2展开964.6再探树的遍历1004.7B树1014.8标准库中的集合与映射1054.8.1关于Set接口1054.8.2关于Ma接口1054.8.3TreeSet类和TreeMa类的实现1064.8.4使用多个映射的实例106小结111练习111参考文献115第5章散列1175.1一般想法1175.2散列函数1175.3分离链接法1195.4不用链表的散列表1235.4.1线性探测法1235.4.2平方探测法1245.4.3双散列1295.5再散列1305.6标准库中的散列表1325.7最坏情形下O(1)访问的散列表1335.7.1完美散列1335.7.2布谷鸟散列1355.7.3跳房子散列1435.8通用散列法1465.9可扩散列148小结149练习150参考文献153第6章优先队列（堆）1566.1模型1566.2一些简单的实现1566.3二叉堆1576.3.1结构性质1576.3.2堆序性质1576.3.3基本的堆操作1586.3.4其他的堆操作1626.4优先队列的应用1646.4.1选择问题1646.4.2事件模拟1656.5d-堆1666.6左式堆1676.6.1左式堆性质1676.6.2左式堆操作1686.7斜堆1726.8二项队列1736.8.1二项队列结构1746.8.2二项队列操作1746.8.3二项队列的实现1766.9标准库中的优先队列180小结180练习181参考文献184第7章排序1867.1预备知识1867.2插入排序1867.2.1算法1867.2.2插入排序的分析1877.3一些简单排序算法的下界1877.4希尔排序1887.5堆排序1917.6归并排序1937.7快速排序1987.7.1选取枢纽元1997.7.2分割策略2007.7.3小数组2027.7.4实际的快速排序例程2027.7.5快速排序的分析2037.7.6选择问题的线性期望时间算法2067.8排序算法的一般下界2077.9选择问题的决策树下界2097.10对手下界2107.11线性时间的排序：桶排序和基数排序2127.12外部排序2167.12.1为什么需要一些新的算法2177.12.2外部排序模型2177.12.3简单算法2177.12.4多路合并2187.12.5多相合并2197.12.6替换选择219小结220练习221参考文献225第8章不相交集类2278.1等价关系2278.2动态等价性问题2278.3基本数据结构2298.4灵巧求并算法2318.5路径压缩2338.6路径压缩和按秩求并的最坏情形2348.6.1缓慢增长的函数2358.6.2利用递归分解的分析2358.6.3O(Mlog*N)界2408.6.4O(Mα(M,N))界2408.7一个应用241小结243练习243参考文献244第9章图论算法2469.1若干定义2469.2拓扑排序2489.3最短路径算法2509.3.1无权最短路径2519.3.2Dijktra算法2549.3.3具有负边值的图2589.3.4无圈图2599.3.5所有点对最短路径2619.3.6最短路径的例子2619.4网络流问题2629.5最小生成树2679.5.1Prim算法2679.5.2Krukal算法2699.6深度优先搜索的应用2709.6.1无向图2709.6.2双连通性2719.6.3欧拉回路2739.6.4有向图2759.6.5查找强分支2769.7NP-完全性介绍2779.7.1难与易2789.7.2NP类2789.7.3NP-完全问题279小结280练习280参考文献284第10章算法设计技巧28810.1贪婪算法28810.1.1一个简单的调度问题28810.1.2哈夫曼编码29010.1.3近似装箱问题29310.2分治算法29810.2.1分治算法的运行时间29810.2.2最近点问题30010.2.3选择问题30210.2.4一些算术问题的理论改进30410.3动态规划30710.3.1用一个表代替递归30710.3.2矩阵乘法的顺序安排30910.3.3最优二叉查找树31110.3.4所有点对最短路径31210.4随机化算法31410.4.1随机数发生器31510.4.2跳跃表31910.4.3素性测试32010.5回溯算法32210.5.1收费公路重建问题32310.5.2博弈326小结331练习331参考文献336第11章摊还分析34011.1一个无关的智力问题34011.2二项队列34011.3斜堆34411.4斐波那契堆34511.4.1切除左式堆中的节点34611.4.2二项队列的懒惰合并34711.4.3斐波那契堆操作34911.4.4时间界的证明35011.5伸展树351小结354练习354参考文献355第12章高级数据结构及其实现35612.1自顶向下伸展树35612.2红黑树36212.2.1自底向上的插入36212.2.2自顶向下红黑树36312.2.3自顶向下的删除36712.3trea树36812.4后缀数组与后缀树37012.4.1后缀数组37112.4.2后缀树37312.4.3线性时间的后缀数组和后缀树的构建37512.5k-d树38512.6配对堆387小结392练习393参考文献396索引399内容简介本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具，讨论数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与*有效率的Java程序的开发有机结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面，缜密严格。第3版的主要更新如下：第4章包含AVL树删除算法的实现。第5章进行了全面修订和扩充，现在包含两种较新的算法――布谷鸟散列和跳房子散列。第7章包含基数排序的相关内容，并给出了下界证明。第12章增加了后缀树和后缀数组的相关材料，包括Karkkaie和Sader的线性时间后缀数组构造算法。更新书中的代码，使用了Java7中的菱形运算符。作者介绍马克・艾伦・维斯(MarkAlleWei)佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从BoSedgewick。他曾经担任全美AP(AdvacedPlacemet)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。前言阅读本书目标本书新的Java版论述数据结构――组织大量数据的方法，以及算法分析――算法运行时间的估计。随着计算机的速度越来越快，对于能够处理大量输入数据的程序的需求变得日益迫切。可是，由于在输入量很大的时候程序的低效率变得非常明显，因此这又要求对效率问题给予更仔细的关注。通过在实际编程之前对算法的分析，我们可以确定某个特定的解法是否可行。例如，查阅本书中一些特定的问题，可以看到我们如何通过巧妙的实现，将其处理大量数据的时间限制从几个世纪减至不到1秒。因此，我们在提出所有算法和数据结构时都会阐释其运行时间。在某些情况下，对于影响实现的运行时间的一些微小细节都需要认真探究。一旦确定了解法，接着就要编写程序。随着计算机功能的日益强大，它们必须解决的问题也变得更加庞大和复杂，这就要求我们开发更加复杂的程序。本书的目的是同时教授学生良好的程序设计技巧和算法分析能力，使得他们能够以最高的效率开发出这种程序。本书适用于高级数据结构（CS7）课程或是第一年研究生的算法分析课程。学生应该掌握一些中级编程知识，包括基于对象的程序设计和递归等内容，并具备一些离散数学的背景。第3版中最显著的变化第3版订正了大量的错误，也修改了很多地方，以使内容更加清晰。此外还有以下修订：●第4章包括了AVL树的删除算法――这也是读者经常需要的内容。●第5章进行了大量修改和扩充，现在包含两种新算法：布谷鸟散列（cuckoohahig）和跳房子散列（hocotchhahig）。此外还增加了一节讨论通用散列法。●第7章现在包含了基数排序的内容，并且增加了一节讨论下界的证明。●第8章用到Seidel和Sharir提出的新的并查集分析，并且证明了O(Mα(MN))界，而不是前一版中比较弱的O(Mlog*N)界。●第12章增加了后缀树和后缀数组的内容，包括Karkkaie和Sader提出的构造后缀数组的线性时间算法（附带实现）。关于确定性跳跃表和AA树的章节被删除。●通篇代码已做更新，使用了Java7的菱形运算符。处理方法虽然本书的内容大部分都与语言无关，但是，程序设计还是需要使用某种特定的语言。正如书名所示，我们为本书选择了Java。人们常常将Java和C++比较。Java具有许多优点，程序员常常把Java看成是一种比C++更安全、更具有可移植性并且更容易使用的语言。因此，这使得它成为讨论和实现基础数据结构的一种优秀的核心语言。Java的其他重要的方面，诸如线程和GUI（图形用户界面），虽然很重要，但是本书并不需要，因此也就不再讨论。完整的Java和C++版数据结构均在互联网上提供。我们采用相似的编码约定以使得这两种语言之间的对等性更加明显。内容概述第1章包含离散数学和递归的一些复习材料。我相信熟练掌握递归的唯一办法是反复不断地研读一些好的用法。因此，除第5章外，递归遍及本书每一章的例子之中。第1章还介绍了一些相关内容，作为对Java中“继承”的复习，包括对Java泛型的讨论。第2章讨论算法分析，阐述渐近分析及其主要缺点，提供了许多例子，包括对对数级运行时间的深入分析。我们通过直观地把递归程序转变成迭代程序，对一些简单递归程序进行了分析。更复杂的分治程序也在此介绍，不过有些分析（求解递推关系）要推迟到第7章再进行详细讨论。第3章介绍表、栈和队列。包括对CollectioAPIArrayLit类和LikedLit类的讨论，提供了CollectioAPIArrayLit类和LikedLit类的一个重要子集的若干实现第4章讨论树，重点是查找树，包括外部查找树（B-树）。UNIX文件系统和表达式树是作为例子来介绍的。这一章还介绍了AVL树和伸展树。查找树实现细节的更仔细的处理可在第12章找到。树的另外一些内容（如文件压缩和博弈树）推迟到第10章讨论。外部介质上的数据结构作为若干章中的最后论题来考虑。对于CollectioAPITreeSet类和TreeMa类的讨论，则通过一个重要的例子来展示三种单独的映射在求解同一个问题中的使用。第5章讨论散列表，既包括经典算法，如分离链接法和线性及平方探测法，同时也包括几个新算法，如布谷鸟散列和跳房子散列。本章还讨论了通用散列法，并且在章末讨论了可扩散列。第6章是关于优先队列的。二叉堆也在这里讲授，还有些附加的材料论述优先队列某些理论上有趣的实现方法。斐波那契堆在第11章讨论，配对堆在第12章讨论。第7章论述排序。这一章特别关注编程细节和分析。所有重要的通用排序算法均在该章进行了讨论和比较。此外，还对四种排序算法做了详细的分析，它们是插入排序、希尔排序、堆排序以及快速排序。这一版新增的是基数排序以及对选择类问题的下界的证明。本章末尾讨论了外部排序。第8章讨论不相交集算法并证明其运行时间。分析部分是新的。这是简短且特殊的一章，如果不讨论Krukal算法则可跳过该章。第9章讲授图论算法。图论算法之所以有趣，不仅因为它们在实践中经常出现，而且还因为它们的运行时间强烈地依赖于数据结构的恰当使用。实际上，所有标准算法都和适用的数据结构、伪代码以及运行时间的分析一起介绍。为了恰当地理解这些问题，我们对复杂性理论（包括NP-完全性和不可判定性）进行了简短的讨论。第10章通过考察一般性的问题求解技术来介绍算法设计。本章通过大量的例子来增强理解。这一章及后面各章使用的伪代码使得读者在理解例子时不会被实现的细节所困扰。第11章处理摊还分析，主要分析三种数据结构，它们分别在第4章、第6章以及本章（斐波那契堆）介绍。第12章讨论查找树算法、后缀树和数组、k-d树和配对堆。不同于其他各章，本章给出了查找树和配对堆完整且仔细的实现。材料的安排使得教师可以把一些内容纳入其他各章的讨论之中。例如，第12章中的自顶向下红黑树可以和（第4章的）AVL树一起讨论。第1~9章为大多数一学期的数据结构课程提供了足够的材料。如果时间允许，那么第10章也可以包括进来。研究生的算法分析课程可以使用第7~11章的内容。第11章所分析的高级数据结构可以很容易地被前面各章所提及。第9章里所讨论的NP-完全性太过简短，不适用于这样的课程。另外再用一部NP-完全性方面的著作作为本教材的补充可能是比较有益的。练习每章末尾提供的练习与正文中所述内容的顺序相一致。最后的一些练习是对应整章而不是针对特定的某一节的。难度较大的练习标有一个星号，更具挑战的练习标有两个星号。参考文献参考文献列于每章的最后。通常，这些参考文献或者是具有历史意义的、给出书中材料的原始出处，或者阐述对书中给出的结果的扩展和改进。有些文献为一些练习提供了解法。●部分练习的解答●来自本书的一些附图致谢在本书的准备过程中，我得到了许多人的帮助，有些已在本书的其他版本中列出，感谢大家。一如既往地，培生的专家们的努力使得本书的写作过程更加轻松。我愿在此感谢我的编辑MichaelHirch以及制作编辑PatBrow。我还要感谢AiayaRajedra和她在ItegraSoftwareService的同事，感谢他们使最后的散稿成书的出色工作。贤妻Jill所做的每一件事情都值得我特别感谢。最后，我还想感谢发来E-mail并指出前面各版中错误和矛盾之处的广大读者。我的网页www.ci.fiu.edu/~wei包含更新后的源代码（用Java和C++编写）、勘误表以及提交问题报告的链接。M.A.W.佛罗里达州迈阿密市...

2022-04-10 泛型的类型 泛型类和泛型方法

编辑点评：算法之美隐匿在数据结构背后的原理C++版是比较实在的基础算法书，代码也比较完整。不是那种要毁三观或是碾压智力的风格，作者是左飞，适合作为大专院校相关专业学生研习算法与数据结构知识的课外参考书。对有意参加信息学竞赛的读者，本书亦有很强的参考价值。此外，鉴于算法与数据结构在求职过程中常常被视为考察重点，所以就临近毕业的学生或其他欲从事IT行业的求职者而言，阅读本书也将对面试备考大有裨益。算法之美df电子版预览目录大全与数据结构.....................................................................................11.1.1数据及其类型.................................................................................................11.1.2数据结构简介.................................................................................................31.2算法.........................................................................................................51.2.1算法的概念.....................................................................................................51.2.2算法的分析.....................................................................................................81.2.3算法的设计...................................................................................................121.3C中的STL........................................................................................181.3.1STL简介......................................................................................................191.3.2STL构成......................................................................................................201.3.3STL的不同版本...........................................................................................22本章参考文献................................................................................................23第2章指针与数组――也谈中国古代兵制................................242.1指针.......................................................................................................242.1.1内存与地址...................................................................................................242.1.2指针的语法...................................................................................................272.1.3使用指针变量...............................................................................................292.1.4函数与参数传递...........................................................................................312.2数组.......................................................................................................362.2.1结构型数据类型...........................................................................................372.2.2数组定义与初始化.......................................................................................372.2.3数组与指针...................................................................................................412.2.4数组的抽象数据类型...................................................................................452.3数组应用举例.......................................................................................482.3.1Z字形编排问题...........................................................................................482.3.2大整数乘法问题...........................................................................................512.3.3九宫格问题...................................................................................................522.4动态内存管理.......................................................................................532.4.1关键词ew和delete....................................................................................532.4.2避免内存错误...............................................................................................56本章参考文献................................................................................................61第3章字符串与模式匹配――梦里寻她千百度.........................623.1基本概念与定义...................................................................................623.1.1C中的字符串............................................................................................623.1.2字符串抽象数据类型...................................................................................653.2文本的匹配...................................................................................663.2.1BF算法.........................................................................................................663.2.2MP算法........................................................................................................673.2.3KMP内容简介本书以现代计算机常用的十八种数据结构为线索，结合C++中的STL编程实践，详细介绍了算法设计思想(贪心法、动态规划、分治法、回溯法）、二十大经典问题和四十二个重要算法。具体涉及的数本书围绕算法与数据结构这个话题，循序渐进、深入浅出地介绍了现代计算机技术中常用的40余个经典算法，以及回溯法、分治法、贪婪法和动态规划等算法设计思想。在此过程中，本书也系统地讲解了链表（包括单向链表、单向循环链表和双向循环链表）、栈、队列（包括普通队列和级队列）、树（包括二叉树、哈夫曼树、堆、红黑树、AVL树和字典树）、图、集合（包括不相交集）与字典等常用数据结构。同时，通过对22个经典问题（包括约瑟夫环问题、汉诺塔问题、八皇后问题和骑士周游问题等）的讲解，逐步揭开隐匿在数据结构背后的算法原理，力图帮助读者夯实知识储备，激活思维技巧，并终冲破阻碍编程能力提升的重重藩篱。《算法之美――隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》适合作为大专院校相关专业学生研习算法与数据结构知识的课外参考书。对有意参加信息学竞赛的读者，本书亦有很强的参考价值。此外，鉴于算法与数据结构在求职过程中常常被视为考察重点，所以就临近毕业的学生或其他欲从事IT行业的求职者而言，阅读《算法之美――隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》也将对面试备考大有裨益。作者介绍左飞，服务于中国规模较大的移动通信运营商，业余时间他撰写了多部计算机方面的著作，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。算法之美读后感我是看了作者的博客，一并入手了两本（另外一本是关于图像的）。总的来说，本书内容属于是中规中矩的，一些常见的数据结构都有覆盖到，当然这也并不算是什么特点。我个人感觉，本书的亮点一是作者设计穿插的一些经典问题非常不错，二是所有算法、结构和经典问题都配有完整的程序代码，很有参考价值。纠结于买什么C++版的算法书的时候，到图书馆去一一看了一下，最后决定买《算法之美――隐匿在数据结构背后的语言》（电子工业出版社2016年出版），其他的书可能纠结于一些语法，适合一本教程来用。我主要看中的是这本书基本上经典的算法都用实现，在严蔚敏《数据结构》中其实把主要的算法思想都讲过，但是没有真正的实现，对于我们这样的小鸟，自己去实现也相当困难，而且要花很多时间，也是本着急功近利的想法来看的这本书。本书的算法代码都是以C++模板来写的，我希望自己能够坚持读完，坚持更新这里的文章。自己也买了一些书了，感觉都没有认真读完，然后有很长一段时间没有动，以后的书都要坚持看完，再买下一本。本书以现代计算机常用的十八种数据结构为线索，结合C++中的STL编程实践，详细介绍了四大算法设计思想(贪心法、动态规划、分治法、回溯法)、二十大经典问题和四十二个重要算法。具体涉及的数据结构类型包括：数组、字符串、链表(单向链表、单向循环链表、双向循环链表)、栈、队列、树(二叉树、哈夫曼树、堆)、森林、搜索树(二叉搜素树、AVL树、红黑树、Trie树)、图、集合、字典和并查集。...

2022-04-10 数据结构算法有哪些 数据结构算法题怎么练