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書名：演算法心得：高效演算法的奧秘（原書第2版）

作者：[美] Henry S. Warren, Jr.

譯者：愛飛翔

豆瓣評分：8.8

出版社：機械工業出版社

出版年份：2014-3

頁數：419

內容簡介：

在本書中，作者給我們帶來了一大批極為誘人的知識，其中包括各種節省程序運行時間的技巧、演算法與竅門。學習了這些技術，程序員就可寫出優雅高效的軟體，同時還能洞悉其中原理。這些技術極為實用，而且其問題本身又非常有趣，有時甚至像猜謎解謎一般，需要奇思妙想才行。簡而言之，軟體開發者看到這些改進程序效率的妙計之後，定然大喜。

作者簡介：

【作者簡介】

Henry S. Warren, Jr.

計算機科學家，在IBM供職50餘年，經歷了IBM704時代、PowerPC時代及其後種種更迭。曾參與多個軍事指揮與控制系統工程，並且參加了由Jack Schwarz領銜的「SET語言」項目。自1973年起，Hank就職於IBM研發部，努力探索編譯器和計算機架構。當前正研究一種旨在每秒執行百億億次運算的超級計算機。Hank擁有紐約大學柯朗數學科學研究所計算機科學博士學位。

【譯者簡介】

愛飛翔

資深軟體開發工程師，擅長Web開發、移動開發和游戲開發，有10餘年開發經驗，曾主導和參與了多個手機游戲和手機軟體項目的開發，經驗十分豐富。他是手機軟體開發引擎AgileMobileEngine的創始人兼項目經理，同時也是CatEngine手機游戲開發引擎的聯合創始人兼代碼維護員。他對極限編程、設計模式、重構、測試驅動開發、敏捷軟體開發等也有較深入的研究，目前負責敏捷移動開發網（http://www.agilemobidev.com/）的運營。業余愛好文學和歷史，有一定的文學造詣。翻譯並出版了多本計算機著作。

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《演算法競賽入門經典（第2版）》（劉汝佳）電子書網盤下載免費在線閱讀

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提取碼: 5fac

書名：演算法競賽入門經典（第2版）

作者：劉汝佳

豆瓣評分：8.9

出版社：清華大學出版社

出版年份：2014-6-1

頁數：464

內容簡介：

《演算法競賽入門經典（第2版）》是一本演算法競賽的入門與提高教材，把C/C++語言、演算法和解題有機地結合在一起，淡化理論，注重學習方法和實踐技巧。全書內容分為12 章，包括程序設計入門、循環結構程序設計、數組和字元串、函數和遞歸、C++與STL入門、數據結構基礎、暴力求解法、高效演算法設計、動態規劃初步、數學概念與方法、圖論模型與演算法、高級專題等內容，覆蓋了演算法競賽入門和提高所需的主要知識點，並含有大量例題和習題。書中的代碼規范、簡潔、易懂，不僅能幫助讀者理解演算法原理，還能教會讀者很多實用的編程技巧；書中包含的各種開發、測試和調試技巧也是傳統的語言、演算法類書籍中難以見到的。

《演算法競賽入門經典（第2版）》可作為全國青少年信息學奧林匹克聯賽（NOIP）復賽教材、全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）和ACM國際大學生程序設計競賽（ACM/ICPC）的訓練資料，也可作為IT工程師與科研人員的參考用書。

作者簡介：

劉汝佳，1982年12月生，高中畢業於重慶市外國語學校。2000年3月獲得NOI2000全國青少年信息學奧林匹克競賽一等獎第四名，進入國家集訓隊，並因此保送到清華大學計算機科學與技術系。大一時獲2001年ACM/ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲-上海賽區冠軍和2002年世界總決賽銀牌（世界第四），2005年獲學士學位，2008年獲碩士學位。

學生時代曾為中國計算機學會NOI科學委員會學生委員，擔任IOI2002-2008中國國家隊教練，並為NOI系列比賽命題十餘道。現為NOI競賽委員會委員，並在NOI 25周年時獲得中國計算機學會頒發的「特別貢獻獎」。

2004年至今共為ACM/ICPC亞洲賽區命題二十餘道，擔任6次裁判和2次命題總監，並應邀參加IOI和ACM/ICPC相關國際研討會，發表論文兩篇。

2004年初作為第一作者出版專著《演算法藝術與信息學競賽》，2009年出版譯著《編程挑戰》，2009年出版《演算法競賽入門經典》，2012年出版《演算法競賽入門經典——訓練指南》。

多年來在全國二十餘個城市進行中學生競賽培訓工作，為北京、上海、吉隆坡等地的著名高校授課與宣講，並多次與TopCoder、網路和網易有道等知名企業合作舉辦比賽，讓更多的IT人才獲得展示自我的平台。

C. 八大經典排序演算法原理及實現

該系列文章主要是記錄下自己暑假這段時間的學習筆記，暑期也在實習，抽空學了很多，每個方面的知識我都會另起一篇博客去記錄，每篇頭部主要是另起博客的鏈接。

冒泡排序演算法應該是大家第一個接觸的演算法，其原理都應該懂，但我還是想以自己的語言來敘述下其步奏：

按照計算時間復雜度的規則，去掉常數、去掉最高項系數，其復雜度為O(N^2)
冒泡排序及其復雜度分析

空間復雜度就是在交換元素時那個臨時變數所佔的內存

給定一個整數序列{6,1,2,3,4},每完成一次外層循環的結果為：

我們發現第一次外層循環之後就排序成功了，但是還是會繼續循環下去，造成了不必要的時間復雜度，怎麼優化？

冒泡排序都是相鄰元素的比較，當相鄰元素相等時並不會交換，因此冒泡排序演算法是穩定性演算法

插入排序是對冒泡排序的一種改進

插入排序的思想是數組是部分有序的，再將無序的部分插入有序的部分中去,如圖：
（圖片來自這里）

空間復雜度就是在交換元素時那個臨時變數所佔的內存

插入排序的優化，有兩種方案：

文章後面會給出這兩種排序演算法

由於插入排序也是相鄰元素的比較，遇到相等的相鄰元素時不會發生交換，也不會造成相等元素之間的相對位置發生變化

其原理是從未排序的元素中選出最小值(最大值)放在已排序元素的後面

空間復雜度就是在交換元素時那個臨時變數所佔的內存

選擇排序是不穩定的，比如 3 6 3 2 4，第一次外層循環中就會交換第一個元素3和第四個元素2，那麼就會導致原序列的兩個3的相對位置發生變化

希爾排序算是改良版的插入排序演算法，所以也稱為希爾插入排序演算法

其原理是將序列分割成若乾子序列（由相隔某個增量的元素組成的），分別進行直接插入排序；接著依次縮小增量繼續進行排序，待整個序列基本有序時，再對全體元素進行插入排序，我們知道當序列基本有序時使用直接插入排序的效率很高。
上述描述只是其原理，真正的實現可以按下述步奏來：

希爾排序的效率取決於 增量值gap 的選取，這涉及到數學上尚未解決的難題，但是某些序列中復雜度可以為O(N 1.3)，當然最好肯定是O(N)，最壞是O(N 2)

空間復雜度就是在交換元素時那個臨時變數所佔的內存

希爾排序並不只是相鄰元素的比較，有許多跳躍式的比較，難免會出現相同元素之間的相對位置發生變化，所以希爾排序是不穩定的

理解堆排序，就必須得先知道什麼是堆？

二叉樹的特點：

當父節點的值總是大於子結點時為 最大堆 ；反之為 最小堆 ，下圖就為一個二叉堆

一般用數組來表示堆，下標為 i 的結點的父結點下標為(i-1)/2；其左右子結點分別為 (2 i + 1)、(2 i + 2)

怎麼將給定的數組序列按照堆的性質，調整為堆？

這里以建立最小堆為示例，

很明顯對於其葉子結點來說，已經是一個合法的子堆，所以做堆調整時，子節點沒有必要進行，這里只需從結點為A[4] = 50的結點開始做堆調整，即從（n/2 - 1）位置處向上開始做堆調整：

由於每次重新恢復堆的時間復雜度為O(logN)，共N - 1次重新恢復堆操作，再加上前面建立堆時N / 2次向下調整，每次調整時間復雜度也為O(logN)，二次操作時間相加還是O(N logN)。故堆排序的時間復雜度為O(N * logN)。

空間復雜度就是在交換元素時那個臨時變數所佔的內存

由於堆排序也是跨越式的交換數據，會導致相同元素之間的相對位置發生變化，則演算法不穩定。比如 5 5 5 ,堆化數組後將堆頂元素5與堆尾元素5交換，使得第一個5和第三個5的相對位置發生變化

歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

快速排序在應該是大家經常看到、聽到的演算法，但是真正默寫出來是有難度的。希望大家看了下面 挖坑填數 方法後，能快速寫出、快速排序。

其原理就這么幾句話，但是現實起來並不是這么簡單，我們採取流行的一種方式 挖坑填數分治法

對於序列： 72 6 57 88 60 42 83 73 48 85

數組變為： 48 6 57 88 60 42 83 73 88 85
再重復上面的步驟，先從後向前找，再從前向後找：

數組變為： 48 6 57 42 60 72 83 73 88 85
可以看出a[5]前面的數字都小於它，a[5]後面的數字都大於它。因此再對a[0…4]和a[6…9]這二個子區間重復上述步驟就可以了

空間復雜度，主要是遞歸造成的棧空間的使用:

快速排序的優化主要在於基準數的選取

快速排序也是跨越式比較及交換數據，易導致相同元素之間的相對位置發生變化，所以快速排序不穩定

前面也說了二分查找排序是改進的插入排序，不同之處在於，在有序區間查找新元素插入位置時，為了減少比較次數提高效率，採用二分查找演算法進行插入位置的確定
具體步驟，設數組為a[0…n]：

二分查找插入位置，因為不是查找相等值，而是基於比較查插入合適的位置，所以必須查到最後一個元素才知道插入位置。
二分查找最壞時間復雜度：當2^X>=n時，查詢結束，所以查詢的次數就為x，而x等於log2n（以2為底，n的對數）。即O(log2n)
所以，二分查找排序比較次數為：x=log2n
二分查找插入排序耗時的操作有：比較 + 後移賦值。時間復雜度如下：

二分查找排序在交換數據時時進行移動，當遇到有相等值插入時也只會插入其後面，不會影響其相等元素之間的相對位置，所以是穩定的

白話經典演算法排序
冒泡排序選擇排序
快速排序復雜度分析
優化的插入排序

D. 求演算法導論第三版中文高清版 pdf

書籍已經上傳了,
這個就是第三版的演算法導論,
下了後用rar解壓,
確認無誤麻煩採納一下.

E. 《演算法競賽入門經典訓練指南》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《演算法競賽入門經典訓練指南升級版》（劉汝佳）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：演算法競賽入門經典訓練指南升級版

作者：劉汝佳

出版社：清華大學出版社

出版年份：2021-5-1

內容簡介：

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》是《演算法競賽入門經典（第2版）》一書的重要補充，旨在補充原書中沒有涉及或者講解得不夠詳細的內容，從而構建一個更完整的知識體系。本書通過大量有針對性的題目，讓抽象復雜的演算法和數學具體化、實用化。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》共包括6章，分別為演算法設計基礎、數學基礎、實用數據結構、幾何問題、圖論演算法與模型以及更多演算法專題。全書通過206道例題深入淺出地介紹了上述領域的各個知識點、經典思維方式以及程序實現的常見方法和技巧，並在章末給出了豐富的分類習題，供讀者查漏補缺和強化學習效果。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》題目多選自近年來ACM/ICPC區域賽和總決賽真題，內容全面，信息量大，覆蓋了常見演算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給出了所有重要的經典演算法的完整程序，以及重要例題的核心代碼，既適合選手自學，也方便院校和培訓機構組織學生學習和訓練。

作者簡介：

劉汝佳，2000年3月獲得NOI2000全國青少年信息學奧林匹克競賽一等獎。大一時獲2001年ACM/ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲-上海賽區冠軍和2002年世界總決賽銀牌。2004年至今共為 ACM/ICPC亞洲賽區命題二十餘道，擔任6次裁判和2次命題總監，並應邀參加IOI和ACM/ICPC相關國際研討會。曾出版《演算法競賽入門經典》《演算法競賽入門經典——訓練指南》《編程挑戰》等暢銷書。

陳鋒，任職於廈門宇道信隆信息科技有限公司，擔任技術總監職務，專注於人工智慧以及演算法技術在金融科技領域的應用。同時擔任四川大學ACM/ICPC演算法競賽集訓隊特邀指導老師，榕陽編程NOI、NOIP指導教練。所帶學員多次獲得ICPC金/銀牌，進入NOI省隊等。曾出版《演算法競賽入門經典——訓練指南》《演算法競賽入門經典——習題與解答》《演算法競賽入門經典——演算法實現》等暢銷書。

F. 程序員開發用到的十大基本演算法

演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為「基準」（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

演算法步驟：
1.創建一個堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互換
3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1

演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

演算法步驟：

演算法四：二分查找演算法
二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。

演算法五：BFPRT(線性查找演算法)
BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜度，五位演算法作者做了精妙的處理。

演算法步驟：

終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。

演算法六：DFS（深度優先搜索）
深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

演算法步驟：

上述描述可能比較抽象，舉個實例：
DFS 在訪問圖中某一起始頂點 v 後，由 v 出發，訪問它的任一鄰接頂點 w1；再從 w1 出發，訪問與 w1鄰接但還沒有訪問過的頂點 w2；然後再從 w2 出發，進行類似的訪問，… 如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點 u 為止。

接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

演算法七：BFS(廣度優先搜索)
廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

演算法步驟：

演算法八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』s algorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖 G，以及G中的一個來源頂點 S。我們以 V 表示 G 中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u, v) 表示從頂點 u 到 v 有路徑相連。我們以 E 表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數 w: E → [0, ∞] 定義。因此，w(u, v) 就是從頂點 u 到頂點 v 的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有 V 中有頂點 s 及 t，Dijkstra 演算法可以找到 s 到 t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點 s 到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

演算法步驟：

重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止

演算法九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamic programming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量：一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

演算法步驟：

演算法十：樸素貝葉斯分類演算法
樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下，如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

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