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| 編輯推薦： |
本书采用丰富的图例来阐述数据结构和常用的算法概念，经典算法包括：分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法，并增加实用的信息安全算法与人工智能的相关算法。每个算法都提供了由当前流行的前端开发工具JavaScript语言编写的完整代码；每章末尾都设计了难易适中的习题，供读者进一步演练，巩固核心知识。
本书内容浅显易懂，逻辑严谨，范例丰富，易于学习和掌握，力求兼顾教师教学和学生自学。
一本轻量级算法书，是你提高程序设计水平，提升自我价值的投资。
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| 內容簡介： |
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本书以图解的方式综合讲述算法及其数据结构，内容浅显易懂，逻辑严谨，范例丰富，易于学习和掌握，力求兼顾教师教学和学生自学。 全书内容分为五部分，共12章：计算思维与算法（第1~3章）介绍各个经典的算法，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等；数据结构相关算法（第4~6章）讲述重要的数据结构及其相关算法的实现，数据结构包括数组、链表、堆栈、队列、树结构、图结构、哈希表；排序与查找算法（第7、8章）讲述排序算法和查找算法；树结构与图结构相关算法（第9、10章）讲述数组和链表相关算法、堆栈和队列相关算法、树结构相关算法和图结构相关算法；现代议题算法（第11、12章）讲述信息安全基础算法、人工智能基础算法等。 书中为每个算法及其数据结构提供演算的详细图解，并为每个经典的算法提供JavaScript编写的完整范例程序（包含完整的源代码）。每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的JavaScript环境中运行。在每章末尾安排大量的习题（包括各类考试的例题），并在附录中提供解答，以供读者自测学习效果。
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| 關於作者： |
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吴灿铭，现任荣钦科技股份有限公司执行长，美国Rochester Institute of Technology计算机科学研究所毕业，长期从事信息教育及计算机图书写作的工作，计算机图书著作包括计算器概论、数据结构、办公室电子数据处理、互联网等相关题材，并监制过多套游戏以及教学软件的研发。
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| 目錄：
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部分 计算思维与算法
第1章 计算思维与程序设计 1
1.1 计算思维 3
1.1.1 分解 4
1.1.2 模式识别 4
1.1.3 模式概括与抽象 5
1.1.4 算法 5
1.2 计算思维的脑力大赛 6
1.2.1 三分球比赛灯记录器 6
1.2.2 图像字符串编码 7
1.2.3 计算机绘图指令实践 8
1.2.4 炸弹超人游戏 8
1.3 生活中到处都是算法 9
1.3.1 算法的条件 10
1.3.2 时间复杂度O(f(n)) 12
课后习题 14
第2章 经典算法介绍 15
2.1 分治法 15
2.2 递归法 16
2.3 贪心法 17
2.4 动态规划法 19
2.5 迭代算法 19
2.6 枚举算法 22
2.7 回溯法 25
课后习题 31
第3章 经典算法范例 32
3.1 字符串反转 32
3.2 回文 33
3.3 整数反转 33
3.4 常出现的字母 34
3.5 判断两个单词或词组是否相同 34
3.6 反转数组中元素的顺序 35
3.7 将句中的单词反转 36
3.8 首字母大写 37
3.9 平均值 38
3.10 返回给定总和的数值序对 38
3.11 利润 39
3.12 斐波那契数列 40
3.13 记忆式斐波那契数列 41
3.14 阶梯图形 43
3.15 金字塔图形 43
课后习题 44
第二部分 数据结构相关算法
第4章 数据结构简介 45
4.1 认识数据结构 46
4.1.1 数据与信息 47
4.1.2 数据类型 48
4.2 常见的数据结构 48
4.2.1 数组 49
4.2.2 链表 50
4.2.3 堆栈 51
4.2.4 队列 52
4.3 树结构简介 53
4.3.1 树的基本概念 54
4.3.2 二叉树 55
4.4 图论简介 56
4.4.1 图论起源 56
4.4.2 图形的定义 57
4.5 哈希表 58
课后习题 59
第5章 数组与链表相关算法 60
5.1 矩阵算法与深度学习 60
5.1.1 矩阵相加算法 62
5.1.2 矩阵相乘 63
5.1.3 转置矩阵 64
5.1.4 稀疏矩阵 65
5.2 数组与多项式 68
5.3 单向链表算法 69
5.3.1 单向链表的连接功能 70
5.3.2 单向链表插入新节点的算法 72
5.3.3 单向链表删除节点的算法 77
5.3.4 对单向链表进行反转的算法 80
课后习题 83
第6章 堆栈与队列相关算法 85
6.1 以数组来实现堆栈 85
6.2 以链表来实现堆栈 88
6.3 汉诺塔问题的求解算法 90
6.4 八皇后问题的求解算法 95
6.5 用数组来实现队列 98
6.6 用链表来实现队列 100
6.7 双向队列 103
6.8 优先队列 106
课后习题 107
第三部分 排序与查找算法
第7章 排序算法 109
7.1 认识排序 110
7.2 冒泡排序法 110
7.3 选择排序法 113
7.4 插入排序法 115
7.5 希尔排序法 117
7.6 合并排序法 119
7.7 快速排序法 122
7.8 基数排序法 125
课后习题 127
第8章 查找算法 128
8.1 顺序搜索法 129
8.2 二分查找法 131
8.3 插值查找法 133
8.4 斐波那契查找法 135
课后习题 139
第四部分 树结构与图结构相关算法
第9章 树结构相关算法 140
9.1 用数组来实现二叉树 141
9.2 用链表来实现二叉树 143
9.3 二叉树遍历 146
9.4 二叉查找树 150
9.5 二叉树节点的插入 152
9.6 二叉树节点的删除 154
9.7 堆积树排序法 157
9.8 扩充二叉树 161
9.9 哈夫曼树 162
9.10 平衡树 163
9.11 博弈树 165
课后习题 166
第10章 图结构相关算法 168
10.1 图的简介 168
10.1.1 欧拉环与欧拉链 169
10.1.2 无向图及其重要术语 169
10.1.3 有向图及其重要术语 170
10.2 图的数据表示法 172
10.2.1 邻接矩阵法 172
10.2.2 邻接链表法 175
10.2.3 邻接复合链表法 177
10.2.4 索引表格法 178
10.3 图的遍历 178
10.3.1 深度优先遍历法 179
10.3.2 广度优先遍历法 182
10.4 生成树 185
10.4.1 Prim算法 186
10.4.2 Kruskal算法 187
10.5 图的短路径算法 191
10.5.1 Dijkstra算法与A*算法 192
10.5.2 Floyd算法 197
课后习题 201
第五部分 现代议题算法
第11章 信息安全基础算法 203
11.1 数据加密 204
11.1.1 对称密钥加密系统 204
11.1.2 非对称密钥加密系统与RSA算法 205
11.1.3 认证 206
11.1.4 数字签名 206
11.2 哈希算法 207
11.2.1 除留余数法 207
11.2.2 平方取中法 208
11.2.3 折叠法 209
11.2.4 数字分析法 210
11.3 碰撞与溢位处理 211
11.3.1 线性探测法 211
11.3.2 平方探测法 213
11.3.3 再哈希法 213
11.3.4 链表 215
课后习题 219
第12章 人工智能基础算法 220
12.1 机器学习简介 221
12.1.1 监督式学习算法 222
12.1.2 半监督式学习算法 223
12.1.3 无监督式学习与K均值聚类算法 223
12.1.4 强化学习算法 225
12.2 认识深度学习 227
12.2.1 人工神经网络算法 227
12.2.2 卷积神经网络算法 230
12.2.3 循环神经网络算法 234
课后习题 238
附录A 开发环境与JavaScript快速入门 239
附录B 课后习题与解答 273
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| 內容試閱：
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让人人拥有程序设计的能力已经是从小学到大学各级学校信息教育的重点。算法一直是计算机科学领域重要的基础课程之一。就程序设计而言，无论我们采用哪一种编程语言，若没有算法的知识储备，我们是无法胜任这项工作的。对于有志从事信息技术的专业人员或编程爱好者来说，这同样是一门不可或缺的基础理论课。
市面上有关算法和数据结构的书林林总总，常会长篇累牍地阐述算法理论或是在书上通过举例来说明算法的核心概念。然而，文字再多，不如用一图展示，举例再生动，也不如提供实现的源代码。对于次接触算法的初学者而言，图解算法加上完整可执行的源代码，有助于轻松地跨过学习算法的鸿沟。
为了帮助更多人用非常轻松的方式了解各种算法的核心，本书安排了五个部分介绍计算思维与算法、数据结构相关算法、排序与查找算法、树结构与图结构相关算法和现代议题算法。
部分讲述计算思维的重要概念与实例演练，介绍几个经典算法，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等；然后提供经典算法范例，包括字符串反转、回文、整数反转、常出现的字符、判断两个单词或词组是否相同、反转数组中元素的顺序、将句中的单词反转、首字母大写、平均值、返回给定总和的数值序对、利润、斐波那契数列、记忆式斐波那契数列、阶梯图形、金字塔图形等。
从第二部分到第四部分讲述应用不同算法所延伸出的重要数据结构及其实现，例如数组、链表、堆栈、队列、树结构、图、排序、查找等，采用丰富图例来阐述算法的基本概念，辅以完整实现的程序源代码，帮助读者将所学的各种算法真正应用于实际的程序设计中。
第五部分“现代议题算法”中讲述信息安全基础算法与人工智能基础算法，例如数据加密、哈希算法、碰撞与溢出处理、K均值聚类算法与机器学习算法、人工神经网络算法、循环神经网络算法等。期许这一版的新编排可以更加完善地介绍计算机科学领域的重要算法。
本书使用广泛用于网页的客户端应用开发的JavaScript语言来实现所有的范例，每个范例程序都可以正确执行，书中也提供了各个范例程序的执行结果作为读者的参考，有助读者理解每一个范例程序的执行过程与输出结果。
另外，为了检验各章的学习成果，笔者特别收集了难易度适中的习题，并参阅算法与数据结构课程考试的相关题型，在每章末尾安排大量的习题，并在附录中提供解答，以供读者自测、强化学习效果。然而，一本好的算法教科书，除了内容的完备、专业外，更需要有清楚易懂的结构安排及表达方式。笔者长期从事信息教育以及专业书籍编写的工作，因而在语句的表达上力求简洁有力。希望本书可以帮助读者在读图时代轻松地学习，并对算法这门基础理论有比较深刻的认识。
作者敬笔
2022年1月
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