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  • 店 算法训练营 提高篇 全彩版 陈小玉 著 助你轻松玩转算法 开拓思维潜能 勇登算法巅峰 电子工业出版社
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    • 作者: 陈小玉著 | 无编
    • 出版社: 电子工业出版社
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    商品参数
    • 作者: 陈小玉著| 无编
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:1
    • 页数:无
    • ISBN:9787121490729
    • 版权提供:电子工业出版社

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    内容介绍

    《算法训练营:提高篇(全彩版)》图文并茂、通俗易懂,详细讲解常用的算法知识,又融入大量的竞赛实例和解题技巧,可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。

    《算法训练营:提高篇(全彩版)》总计8章。第1章讲解STL,涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数;第2章讲解实用的数据结构,涉及并查集、倍增、稀疏表、区间*值查询、*近公共祖先、树状数组和线段树;第3章讲解查找算法,涉及散列表、字符串模式匹配和字典树;第4章讲解平衡树,涉及树高与性能、平衡二叉搜索树、树堆和伸展树;第5章讲解图论提高方面的知识,涉及连通图与强连通图、桥与割点、双连通分量的缩点和Tarjan算法;第6章讲解图论算法,涉及*小生成树、*短路径、拓扑排序和关键路径;第7章讲解搜索算法提高方面的知识,涉及剪枝优化、嵌套广度优先搜索、双向广度优先搜索和启发式搜索;第8章讲解动态规划提高方面的知识,涉及树形动态规划、状态压缩动态规划和动态规划优化。

    《算法训练营:提高篇(全彩版)》面向对算法感兴趣的读者,无论是想扎实内功或参加算法竞赛的学生,还是想进入名企的学生、求职者,抑或是想提升核心竞争力的在职人员,都可以参考本书。若读者想系统学习数据结构与算法,则可参考《算法训练营:入门篇》(全彩版)和《算法训练营:进阶篇》(全彩版)。



    目录

    1  STL  1

    1.1  deque(双端队列)  1

    训练  度度熊学队列  1

    1.2  priority_queue(优先队列)  4

    训练k大的数  4

    训练表演评分  6

    1.3  bitset(位图)  7

    1.3.1  定义和初始化  8

    1.3.2  基本操作  9

    训练  集合运算  10

    1.4  setmultiset(集合、多重集合)  12

    训练集合合并  13

    训练并行处理  14

    1.5  mapmultimap(映射、多重映射)  16

    训练硬木种类  18

    训练水果  19

    1.6  STL中的常用函数  21

    1.6.1  fill()  21

    1.6.2  nth_element()  22

    1.6.3  lower_bound()upper_bound()  23

    1.6.4  next_permutation()pre_permutation()  23

    训练中位数  25

    训练字谜  26

     

    2  实用的数据结构  28

    2.1  并查集  28

    训练畅通工程  33

    训练方块栈  35

    2.2  倍增、稀疏表(ST)、区间*值查询(RMQ  38

    2.2.1  倍增  38

    2.2.2  稀疏表  39

    2.2.3  区间*值查询  41

    训练区间*值差  41

    训练*频繁值  42

    2.3  *近公共祖先(LCA  45

    2.3.1  暴力搜索法  46

    2.3.2  树上倍增法  47

    2.3.3  在线区间*值查询算法  51

    2.3.4  离线Tarjan算法  53

    训练*近公共祖先  57

    训练树上距离  59

    2.4  树状数组  61

    2.4.1  一维树状数组  61

    2.4.2  多维树状数组  67

    训练数星星  68

    训练矩形区域查询  70

    2.5  线段树  71

    2.5.1  基本操作  71

    2.5.2  懒操作  76

    训练敌兵布阵  80

    训练简单的整数问题  83

     

    3  查找算法  85

    3.1  散列表  85

    3.1.1  散列函数  86

    3.1.2  开放地址法  88

    3.1.3  链地址法  96

    3.1.4  建立公共溢出区  98

    3.1.5  散列查找及其性能分析  98

    训练  雪花  99

    3.2  字符串模式匹配  100

    3.2.1  BF算法   101

    3.2.2  KMP算法  103

    训练统计单词数  109

    训练字符串匹配  111

    3.3  字典树(Trie树)  112

    3.3.1  创建  113

    3.3.2  查找  115

    3.3.3  应用  116

    训练  单词翻译  116

     

    4  平衡树  118

    4.1  树高与性能  118

    4.2  平衡二叉搜索树(AVL树)  119

    4.2.1  调整平衡的方法  120

    4.2.2  插入  122

    4.2.3  创建  126

    4.2.4  删除  128

    训练  双重队列  131

    4.3  树堆(Treap  134

    4.3.1  右旋和左旋  135

    4.3.2  插入  136

    4.3.3  删除  138

    4.3.4  前驱  140

    4.3.5  后继  140

    训练  少林功夫  141

    4.4  伸展树(Splay树)  144

    4.4.1  时空局部性的原理  144

    4.4.2  右旋和左旋  145

    4.4.3  伸展  146

    4.4.4  查找  149

    4.4.5  插入  150

    4.4.6  分裂  150

    4.4.7  合并  150

    4.4.8  删除  151

    4.4.9  区间操作  151

    4.4.10  算法分析  152

    训练玩链子  152

    训练超强记忆  159

     

    5  图论提高  169

    5.1  连通图与强连通图  169

    5.2  桥与割点   170

    5.3  双连通分量的缩点  171

    5.4  Tarjan算法  172

    5.4.1  无向图的桥  173

    5.4.2  无向图的割点  174

    5.4.3  有向图的强连通分量  175

    训练道路建设  177

    训练校园网络  180

     

    6  图论算法  183

    6.1  *小生成树  183

    6.1.1  Prim算法  184

    6.1.2  Kruskal算法  191

    训练丛林之路  195

    训练联网  197

    6.2  *短路径  199

    6.2.1  Dijkstra算法  199

    6.2.2  Floyd算法  204

    6.2.3  Bellman-Ford算法  208

    6.2.4  SPFA算法  209

    训练重型运输  211

    训练货币兑换  212

    训练虫洞  214

    6.3  拓扑排序   216

    训练家族树  220

    训练标签球  222

    6.4  关键路径      224

    训练指令安排  232

    训练家务琐事  233

     

    7  搜索算法提高  235

    7.1  剪枝优化   235

    训练数独游戏  235

    训练小木棍  238

    7.2  嵌套广度优先搜索  240

    训练  推箱子  240

    7.3  双向广度优先搜索  244

    训练  魔鬼Ⅱ  244

    7.4  启发式搜索  246

    7.4.1  A*算法  247

    7.4.2  IDA*算法  247

    训练八数码问题  248

    训练k短路径  257

     

    8  动态规划提高  260

    8.1  树形动态规划  260

    训练战略游戏  260

    训练工人请愿书  262

    8.2  状态压缩动态规划  264

    训练旅行商问题  265

    训练玉米田  269

    8.3  动态规划优化  271

    8.3.1  倍增优化  272

    8.3.2  数据结构优化  272

    8.3.3  单调队列优化  272

    训练*长公共上升子序列  273

    训练滑动窗口  275


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