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深度學習
高級算法和數據結構 版權信息
- ISBN：9787115614575
- 條形碼：9787115614575 ; 978-7-115-61457-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高級算法和數據結構 本書特色
1.使用特定的數據結構和（或）算法來提高性能”，解決工程實戰中存在的真實問題。
2.Github國內大廠、美國大廠的面試題中會多有涉及。
3.涵蓋國內大廠、美國大廠常見面試，包括動態規劃、布隆過濾器、圖計算等。
高級算法和數據結構 內容簡介
這是一本關于“高級/進階”算法和數據結構的圖書，主要介紹了用于Web應用程序、系統編程和數據處理領域的各種算法，旨在讓讀者了解如何用這些算法應對各種棘手的編碼挑戰，以及如何將其應用于具體問題，以應對新技術浪潮下的“棘手”問題。 本書對一些廣為人知的基本算法進行了擴展，還介紹了用于改善優先隊列、有效緩存、對數據進行集群等的技術，以期讀者能針對不同編程問題選出更好的解決方案。書中示例大多輔以圖解，并以不囿于特定語言的偽代碼以及多種語言的代碼樣本加以閘釋。 學完本書，讀者可以了解高級算法和數據結構的相關內容，并能運用這些知識讓代碼具備更優性能，甚至能夠獨立設計數據結構，應對需要自定義解決方案的情況。 本書可作為高等院校計算機相關專業本科高年級學生以及研究生的學習用書，也可供從事與算法相關工作的開發者參考。
高級算法和數據結構 目錄
第 1章 初識數據結構 1
1.1 數據結構 2
1.1.1 定義數據結構 2
1.1.2 描述數據結構 3
1.1.3 算法與數據結構有區別嗎 4
1.2 設定目標：閱讀本書后的期望 4
1.3 打包背包：數據結構與現實世界的結合 5
1.3.1 抽象化問題 5
1.3.2 尋找解決方案 6
1.3.3 拯救大家的算法 7
1.3.4 打破常規來思考問題 8
1.3.5 完美的結局 9
1.4 小結 9
第 一部分 改進基本數據結構
第 2章 改進優先隊列：d叉堆 12
2.1 本章結構 13
2.2 問題：處理優先級 13
2.3 已知解決方案：讓列表保持有序 15
2.4 描述數據結構API：優先隊列 15
2.4.1 使用優先隊列 16
2.4.2 優先級為何非常重要 17
2.5 具體數據結構 17
2.5.1 性能比較 18
2.5.2 正確的具體數據結構是什么 18
2.5.3 堆 18
2.5.4 優先級、*小堆和*大堆 20
2.5.5 高級變體：d叉堆 21
2.6 如何實現堆 22
2.6.1 向上冒泡 22
2.6.2 向下推動 25
2.6.3 插入 27
2.6.4 移除頂部元素 28
2.6.5 修改 30
2.6.6 處理重復優先級 31
2.6.7 堆化 32
2.6.8 API之外的方法：包含 34
2.6.9 性能回顧 34
2.6.10 從偽代碼到實現 35
2.7 用例：找到*大的k個元素 35
2.7.1 選擇正確的數據結構 36
2.7.2 正確地使用數據結構 36
2.7.3 代碼寫起來 36
2.8 更多的用例 37
2.8.1 圖中的*小距離：Dijkstra算法 37
2.8.2 更多的圖算法：Prim算法 37
2.8.3 數據壓縮：霍夫曼編碼 38
2.9 對分支因子進行分析 41
2.9.1 是否需要d叉堆 41
2.9.2 運行時間 42
2.9.3 尋找*佳分支因子 42
2.9.4 分支因子與內存的關系 43
2.10 性能分析：尋找*佳分支因子 43
2.10.1 剖析 44
2.10.2 解釋結果 45
2.10.3 堆化的謎團 49
2.10.4 選擇*佳分支因子 49
2.11 小結 50
第3章 樹堆：使用隨機化來平衡二叉搜索樹 52
3.1 問題：多索引 53
3.2 解決方案：描述與API 53
3.3 樹堆 54
3.3.1 旋轉 57
3.3.2 一些設計問題 60
3.3.3 實現搜索方法 61
3.3.4 插入 61
3.3.5 刪除 64
3.3.6 去頂、看頂以及修改 66
3.3.7 返回*小鍵和*大鍵 67
3.3.8 性能回顧 67
3.4 應用：隨機樹堆 68
3.4.1 平衡樹 68
3.4.2 引入隨機化 70
3.4.3 隨機樹堆的應用 71
3.5 性能分析和剖析 72
3.5.1 理論：期望高度 72
3.5.2 剖析高度 74
3.5.3 剖析運行時間 76
3.5.4 剖析內存使用情況 78
3.5.5 結論 78
3.6 小結 80
第4章 布隆過濾器：減少跟蹤內容所需的內存 81
4.1 字典問題：跟蹤事物 82
4.2 實現字典的其他方法 83
4.3 描述數據結構API：關聯數組 83
4.4 具體數據結構 84
4.4.1 無序數組：快速插入，慢速搜索 84
4.4.2 有序數組和二分查找：慢插入，稍微快一些的搜索 85
4.4.3 哈希表：在不需要有序的情況下，具有平均常數時間的性能 86
4.4.4 二叉搜索樹：所有操作都是對數階的 86
4.4.5 布隆過濾器：與哈希表一樣快，但（由于一個缺陷而）更節省內存 88
4.5 表面之下：布隆過濾器是如何工作的 88
4.6 實現 89
4.6.1 使用布隆過濾器 90
4.6.2 位的讀取和寫入 91
4.6.3 找到鍵存儲的位置 92
4.6.4 生成哈希函數 93
4.6.5 構造函數 93
4.6.6 查找鍵 94
4.6.7 存儲鍵 95
4.6.8 估計準確率 96
4.7 應用場景 97
4.7.1 緩存 97
4.7.2 路由 98
4.7.3 爬蟲 98
4.7.4 I/O提取器 98
4.7.5 拼寫檢查器 98
4.7.6 分布式數據庫和文件系統 99
4.8 為什么布隆過濾器是可行的 99
4.8.1 為什么沒有假陰性 100
4.8.2 為什么有假陽性 100
4.8.3 作為隨機算法的布隆過濾器 101
4.9 性能分析 101
4.9.1 運行時間 101
4.9.2 構造函數 102
4.9.3 存儲元素 102
4.9.4 查找元素 102
4.10 估計布隆過濾器的精確度 102
4.11 改進的變體 106
4.11.1 布隆表過濾器 106
4.11.2 組合布隆過濾器 106
4.11.3 分層布隆過濾器 106
4.11.4 壓縮布隆過濾器 107
4.11.5 可擴展布隆過濾器 107
4.12 小結 108
第5章 不交集：次線性時間的處理過程 109
5.1 不同子集問題 110
5.2 解決方案的論證 111
5.3 描述數據結構API：不交集 112
5.4 簡單解決方案 113
5.5 使用樹狀結構 117
5.5.1 從鏈表轉移到樹 117
5.5.2 實現使用樹的版本 118
5.6 改進運行時間的啟發式算法 120
5.6.1 路徑壓縮 121
5.6.2 實現平衡性與路徑壓縮 122
5.7 應用程序 124
5.7.1 圖：連通分量 124
5.7.2 圖：*小生成樹的Kruskal算法 124
5.7.3 聚類 125
5.7.4 合一 126
5.8 小結 126
第6章 trie與基數樹：高效的字符串搜索 127
6.1 拼寫檢查 128
6.1.1 拼寫檢查器的設計 128
6.1.2 壓縮是關鍵 129
6.1.3 描述與API 129
6.2 trie 130
6.2.1 為什么trie更好 132
6.2.2 搜索 134
6.2.3 插入 137
6.2.4 刪除 139
6.2.5 搜索*長前綴詞 140
6.2.6 返回匹配特定前綴的所有鍵 141
6.2.7 什么時候應該使用trie 143
6.3 基數樹 144
6.3.1 節點和邊 146
6.3.2 搜索 148
6.3.3 插入 149
6.3.4 刪除 151
6.3.5 搜索*長前綴詞 153
6.3.6 返回匹配特定前綴的所有鍵 153
6.4 應用程序 154
6.4.1 拼寫檢查器 154
6.4.2 字符串相似度 156
6.4.3 字符串排序 157
6.4.4 T9 157
6.4.5 自動完成 158
6.5 小結 158
第7章 用例：LRU緩存 160
7.1 不要重復計算 160
7.2 第 一次嘗試：記住數據 163
7.2.1 描述與API 164
7.2.2 請保存新數據 164
7.2.3 處理異步調用 165
7.2.4 將緩存的值標記為“正在加載” 166
7.3 內存（真的）不夠 167
7.4 清除陳舊數據：LRU緩存 168
7.4.1 有時必須要重復解決問題 169
7.4.2 時間排序 170
7.4.3 性能 174
7.5 當新數據更有價值時：LFU 175
7.5.1 如何選擇緩存的清除策略 176
7.5.2 LFU緩存有什么不同 176
7.5.3 性能 178
7.5.4 LFU緩存的不足 178
7.6 如何使用緩存也同樣重要 179
7.7 同步簡介 180
7.7.1 （在Java中）解決并發問題 182
7.7.2 鎖簡介 183
7.7.3 獲取鎖 183
7.7.4 重入鎖 184
7.7.5 讀鎖 185
7.7.6 解決并發的其他方法 186
7.8 緩存應用程序 186
7.9 小結 187
第二部分 多維查詢
第8章 *近鄰搜索 190
8.1 *近鄰搜索問題 190
8.2 解決方案 191
8.2.1 第 一次嘗試 191
8.2.2 有時緩存并不是答案 191
8.2.3 簡化事情以獲得靈感 192
8.2.4 謹慎選擇數據結構 193
8.3 描述與API 194
8.4 遷移到k維空間 195
8.4.1 一維二分查找 196
8.4.2 遷移到更高維度 196
8.4.3 用數據結構對二維空間進行建模 197
8.5 小結 198
第9章 k-d樹：索引多維數據 199
9.1 從結束的地方繼續 199
9.2 遷移到k維空間：循環遍歷
維度 199
9.2.1 構造BST 201
9.2.2 不變量 204
9.2.3 保持平衡的重要性 204
9.3 方法 205
9.3.1 搜索 206
9.3.2 插入 208
9.3.3 平衡樹 209
9.3.4 刪除 212
9.3.5 *近鄰搜索 218
9.3.6 區域搜索 224
9.3.7 所有方法的回顧 227
9.4 限制與可能的改進 228
9.5 小結 229
第 10章 相似性搜索樹：圖像檢索的近似
*近鄰搜索 230
10.1 從結束的地方繼續 230
10.1.1 一個新的（更復雜的）例子 231
10.1.2 克服k-d樹的缺陷 232
10.2 R樹 232
10.2.1 先退一步：B樹簡介 232
10.2.2 由B樹到R樹 233
10.2.3 在R樹中插入點 236
10.2.4 搜索 237
10.3 SS樹 238
10.3.1 搜索 241
10.3.2 插入 244
10.3.3 插入：方差、均值與投影 249
10.3.4 插入：分裂節點 252
10.3.5 刪除 255
10.4 相似性搜索 259
10.4.1 *近鄰搜索 260
10.4.2 區域搜索 262
10.4.3 近似相似性搜索 263
10.5 SS 樹 265
10.5.1 SS樹會更好嗎 266
10.5.2 緩解超球體的限制 267
10.5.3 改進拆分啟發式算法 267
10.5.4 減少重疊 268
10.6 小結 270
第 11章 *近鄰搜索的應用 271
11.1 應用程序：查找*近的樞紐 271
11.1.1 解決方案的初稿 272
11.1.2 天堂里的麻煩 273
11.2 中心化應用程序 274
11.2.1 過濾點 274
11.2.2 復雜的決定 276
11.3 遷移到分布式應用程序 278
11.3.1 處理HTTP通信的問題 279
11.3.2 保持庫存同步 281
11.3.3 經驗教訓 281
11.4 其他應用程序 282
11.4.1 色彩還原 282
11.4.2 粒子的相互作用 283
11.4.3 多維數據庫查詢的優化 285
11.4.4 聚類 287
11.5 小結 287
第 12章 聚類 288
12.1 聚類簡介 289
12.1.1 機器學習的類型 289
12.1.2 聚類的類型 290
12.2 k均值算法 291
12.2.1 k均值算法的問題 295
12.2.2 維度詛咒再次來襲 296
12.2.3 k均值算法的性能分析 297
12.2.4 用k-d樹來加快k均值算法 297
12.2.5 關于k均值算法的*后一些提示 300
12.3 DBSCAN算法 300
12.3.1 直接可達與密度可達 301
12.3.2 從定義到算法 302
12.3.3 實現 304
12.3.4 DBSCAN算法的優缺點 305
12.4 OPTICS算法 307
12.4.1 定義 308
12.4.2 OPTICS算法的核心思想 308
12.4.3 從可達距離到聚類 311
12.4.4 分層聚類 314
12.4.5 性能分析和*終的考慮 318
12.5 評估聚類結果：評估指標 318
12.6 小結 322
第 13章 并行聚類：MapReduce與樹冠聚類 323
13.1 并行化 323
13.1.1 并行計算與分布式計算 324
13.1.2 并行化k均值算法 325
13.1.3 樹冠聚類 325
13.1.4 應用樹冠聚類 327
13.2 MapReduce 328
13.2.1 MapReduce是如何工作的 328
13.2.2 先映射，后歸約 331
13.2.3 表面之下，還有更多 334
13.3 MapReduce版本的k均值算法 334
13.3.1 并行化樹冠聚類 337
13.3.2 使用樹冠聚類來進行質心的初始化 339
13.3.3 MapReduce版本的樹冠聚類 340
13.4 MapReduce版本的DBSCAN 算法 343
13.5 小結 348
第三部分 平面圖與*小交叉數
第 14章 圖簡介：尋找距離*短的
路徑 350
14.1 定義 351
14.1.1 圖的實現 351
14.1.2 作為代數類型的圖 353
14.1.3 偽代碼 354
14.2 圖的屬性 354
14.2.1 無向 355
14.2.2 連通 355
14.2.3 無環 356
14.3 圖的遍歷：BFS與DFS 357
14.3.1 優化配送路線 357
14.3.2 廣度優先搜索 359
14.3.3 重建到目標的路徑 361
14.3.4 深度優先搜索 362
14.3.5 再次比較隊列與堆棧 364
14.3.6 投遞包裹的*佳路線 365
14.4 加權圖中的*短路徑：迪杰斯特拉 算法 365
14.4.1 與BFS算法的區別 366
14.4.2 實現 367
14.4.3 分析 368
14.4.4 投遞包裹的*佳路線 369
14.5 超越迪杰斯特拉算法：A*
算法 370
14.5.1 A*算法到底有多好 372
14.5.2 將啟發式函數作為平衡實時數據的一種方式 375
14.6 小結 376
第 15章 圖嵌入與平面性：繪制具有*少相交邊的圖 377
15.1 圖嵌入 378
15.1.1 一些基礎定義 379
15.1.2 完全圖與完全二分圖 380
15.2 平面圖 381
15.2.1 在實踐中使用庫拉托夫斯基定理 381
15.2.2 平面性測試 382
15.2.3 用于平面性測試的樸素算法 383
15.2.4 提高性能 386
15.2.5 高效的算法 388
15.3 非平面圖 389
15.3.1 找到交叉數 391
15.3.2 直線交叉數 392
15.4 邊的交叉點 393
15.4.1 直線線段 394
15.4.2 折線 397
15.4.3 貝塞爾曲線 397
15.4.4 二次貝塞爾曲線之間的交點 398
15.4.5 頂點與頂點相交以及邊與頂點相交 401
15.5 小結 402
第 16章 梯度下降：（不僅是）圖的優化問題 403
16.1 用于交叉數的啟發式算法 404
16.1.1 剛才提到啟發式了嗎 404
16.1.2 擴展到曲線邊 408
16.2 優化的工作原理 409
16.2.1 成本函數 410
16.2.2 階躍函數與局部*小值 412
16.2.3 優化隨機抽樣算法 412
16.3 梯度下降 414
16.3.1 梯度下降中的數學描述 415
16.3.2 幾何解釋 416
16.3.3 什么時候可以應用梯度下降 418
16.3.4 梯度下降的問題 418
16.4 梯度下降的應用 419
16.5 使用梯度下降進行圖嵌入 422
16.5.1 另一種標準 423
16.5.2 實現 425
16.6 小結 426
第 17章 模擬退火：超越局部*小值的優化 427
17.1 模擬退火 428
17.1.1 有時候需要先向上爬才能到達底部 429
17.1.2 實現 431
17.1.3 為什么模擬退火是有效的 432
17.1.4 短程與長程的轉換 434
17.1.5 變體 435
17.1.6 模擬退火與梯度下降：應該選擇哪一個呢 436
17.2 模擬退火與旅行推銷員 436
17.2.1 精確解與近似解 438
17.2.2 可視化成本 438
17.2.3 修剪域 440
17.2.4 狀態轉換 440
17.2.5 相鄰交換與隨機交換 443
17.2.6 TSP近似算法的應用 444
17.3 模擬退火與圖嵌入 444
17.3.1 *小邊交叉 445
17.3.2 力導向繪制 446
17.4 小結 450
第 18章 遺傳算法：受生物學啟發的快速收斂優化 451
18.1 遺傳算法簡介 451
18.1.1 來自大自然的靈感 453
18.1.2 染色體 456
18.1.3 種群 457
18.1.4 適應度 458
18.1.5 自然選擇 459
18.1.6 選擇交配的個體 461
18.1.7 交叉操作 466
18.1.8 突變操作 468
18.1.9 遺傳算法模板 469
18.1.10 遺傳算法在什么時候效果*好 470
18.2 TSP 471
18.2.1 適應度、染色體與初始化 471
18.2.2 突變操作 472
18.2.3 交叉操作 472
18.2.4 結果與參數調整 473
18.2.5 超越TSP：優化整個車隊的路線 476
18.3 *小頂點覆蓋 477
18.3.1 頂點覆蓋的應用 478
18.3.2 實現遺傳算法 478
18.4 遺傳算法的其他應用 480
18.4.1 *大流問題 480
18.4.2 蛋白質折疊 481
18.4.3 超越遺傳算法 482
18.4.4 算法，超越本書 483
18.5 小結 483
附錄A 偽代碼快速指南 485
附錄B 大O符號 494
附錄C 核心數據結構 500
附錄D 類似于優先隊列的容器 511
附錄E 遞歸 514
附錄F 分類問題與隨機算法的度量指標 520
1.1 數據結構 2
1.1.1 定義數據結構 2
1.1.2 描述數據結構 3
1.1.3 算法與數據結構有區別嗎 4
1.2 設定目標：閱讀本書后的期望 4
1.3 打包背包：數據結構與現實世界的結合 5
1.3.1 抽象化問題 5
1.3.2 尋找解決方案 6
1.3.3 拯救大家的算法 7
1.3.4 打破常規來思考問題 8
1.3.5 完美的結局 9
1.4 小結 9
第 一部分 改進基本數據結構
第 2章 改進優先隊列：d叉堆 12
2.1 本章結構 13
2.2 問題：處理優先級 13
2.3 已知解決方案：讓列表保持有序 15
2.4 描述數據結構API：優先隊列 15
2.4.1 使用優先隊列 16
2.4.2 優先級為何非常重要 17
2.5 具體數據結構 17
2.5.1 性能比較 18
2.5.2 正確的具體數據結構是什么 18
2.5.3 堆 18
2.5.4 優先級、*小堆和*大堆 20
2.5.5 高級變體：d叉堆 21
2.6 如何實現堆 22
2.6.1 向上冒泡 22
2.6.2 向下推動 25
2.6.3 插入 27
2.6.4 移除頂部元素 28
2.6.5 修改 30
2.6.6 處理重復優先級 31
2.6.7 堆化 32
2.6.8 API之外的方法：包含 34
2.6.9 性能回顧 34
2.6.10 從偽代碼到實現 35
2.7 用例：找到*大的k個元素 35
2.7.1 選擇正確的數據結構 36
2.7.2 正確地使用數據結構 36
2.7.3 代碼寫起來 36
2.8 更多的用例 37
2.8.1 圖中的*小距離：Dijkstra算法 37
2.8.2 更多的圖算法：Prim算法 37
2.8.3 數據壓縮：霍夫曼編碼 38
2.9 對分支因子進行分析 41
2.9.1 是否需要d叉堆 41
2.9.2 運行時間 42
2.9.3 尋找*佳分支因子 42
2.9.4 分支因子與內存的關系 43
2.10 性能分析：尋找*佳分支因子 43
2.10.1 剖析 44
2.10.2 解釋結果 45
2.10.3 堆化的謎團 49
2.10.4 選擇*佳分支因子 49
2.11 小結 50
第3章 樹堆：使用隨機化來平衡二叉搜索樹 52
3.1 問題：多索引 53
3.2 解決方案：描述與API 53
3.3 樹堆 54
3.3.1 旋轉 57
3.3.2 一些設計問題 60
3.3.3 實現搜索方法 61
3.3.4 插入 61
3.3.5 刪除 64
3.3.6 去頂、看頂以及修改 66
3.3.7 返回*小鍵和*大鍵 67
3.3.8 性能回顧 67
3.4 應用：隨機樹堆 68
3.4.1 平衡樹 68
3.4.2 引入隨機化 70
3.4.3 隨機樹堆的應用 71
3.5 性能分析和剖析 72
3.5.1 理論：期望高度 72
3.5.2 剖析高度 74
3.5.3 剖析運行時間 76
3.5.4 剖析內存使用情況 78
3.5.5 結論 78
3.6 小結 80
第4章 布隆過濾器：減少跟蹤內容所需的內存 81
4.1 字典問題：跟蹤事物 82
4.2 實現字典的其他方法 83
4.3 描述數據結構API：關聯數組 83
4.4 具體數據結構 84
4.4.1 無序數組：快速插入，慢速搜索 84
4.4.2 有序數組和二分查找：慢插入，稍微快一些的搜索 85
4.4.3 哈希表：在不需要有序的情況下，具有平均常數時間的性能 86
4.4.4 二叉搜索樹：所有操作都是對數階的 86
4.4.5 布隆過濾器：與哈希表一樣快，但（由于一個缺陷而）更節省內存 88
4.5 表面之下：布隆過濾器是如何工作的 88
4.6 實現 89
4.6.1 使用布隆過濾器 90
4.6.2 位的讀取和寫入 91
4.6.3 找到鍵存儲的位置 92
4.6.4 生成哈希函數 93
4.6.5 構造函數 93
4.6.6 查找鍵 94
4.6.7 存儲鍵 95
4.6.8 估計準確率 96
4.7 應用場景 97
4.7.1 緩存 97
4.7.2 路由 98
4.7.3 爬蟲 98
4.7.4 I/O提取器 98
4.7.5 拼寫檢查器 98
4.7.6 分布式數據庫和文件系統 99
4.8 為什么布隆過濾器是可行的 99
4.8.1 為什么沒有假陰性 100
4.8.2 為什么有假陽性 100
4.8.3 作為隨機算法的布隆過濾器 101
4.9 性能分析 101
4.9.1 運行時間 101
4.9.2 構造函數 102
4.9.3 存儲元素 102
4.9.4 查找元素 102
4.10 估計布隆過濾器的精確度 102
4.11 改進的變體 106
4.11.1 布隆表過濾器 106
4.11.2 組合布隆過濾器 106
4.11.3 分層布隆過濾器 106
4.11.4 壓縮布隆過濾器 107
4.11.5 可擴展布隆過濾器 107
4.12 小結 108
第5章 不交集：次線性時間的處理過程 109
5.1 不同子集問題 110
5.2 解決方案的論證 111
5.3 描述數據結構API：不交集 112
5.4 簡單解決方案 113
5.5 使用樹狀結構 117
5.5.1 從鏈表轉移到樹 117
5.5.2 實現使用樹的版本 118
5.6 改進運行時間的啟發式算法 120
5.6.1 路徑壓縮 121
5.6.2 實現平衡性與路徑壓縮 122
5.7 應用程序 124
5.7.1 圖：連通分量 124
5.7.2 圖：*小生成樹的Kruskal算法 124
5.7.3 聚類 125
5.7.4 合一 126
5.8 小結 126
第6章 trie與基數樹：高效的字符串搜索 127
6.1 拼寫檢查 128
6.1.1 拼寫檢查器的設計 128
6.1.2 壓縮是關鍵 129
6.1.3 描述與API 129
6.2 trie 130
6.2.1 為什么trie更好 132
6.2.2 搜索 134
6.2.3 插入 137
6.2.4 刪除 139
6.2.5 搜索*長前綴詞 140
6.2.6 返回匹配特定前綴的所有鍵 141
6.2.7 什么時候應該使用trie 143
6.3 基數樹 144
6.3.1 節點和邊 146
6.3.2 搜索 148
6.3.3 插入 149
6.3.4 刪除 151
6.3.5 搜索*長前綴詞 153
6.3.6 返回匹配特定前綴的所有鍵 153
6.4 應用程序 154
6.4.1 拼寫檢查器 154
6.4.2 字符串相似度 156
6.4.3 字符串排序 157
6.4.4 T9 157
6.4.5 自動完成 158
6.5 小結 158
第7章 用例：LRU緩存 160
7.1 不要重復計算 160
7.2 第 一次嘗試：記住數據 163
7.2.1 描述與API 164
7.2.2 請保存新數據 164
7.2.3 處理異步調用 165
7.2.4 將緩存的值標記為“正在加載” 166
7.3 內存（真的）不夠 167
7.4 清除陳舊數據：LRU緩存 168
7.4.1 有時必須要重復解決問題 169
7.4.2 時間排序 170
7.4.3 性能 174
7.5 當新數據更有價值時：LFU 175
7.5.1 如何選擇緩存的清除策略 176
7.5.2 LFU緩存有什么不同 176
7.5.3 性能 178
7.5.4 LFU緩存的不足 178
7.6 如何使用緩存也同樣重要 179
7.7 同步簡介 180
7.7.1 （在Java中）解決并發問題 182
7.7.2 鎖簡介 183
7.7.3 獲取鎖 183
7.7.4 重入鎖 184
7.7.5 讀鎖 185
7.7.6 解決并發的其他方法 186
7.8 緩存應用程序 186
7.9 小結 187
第二部分 多維查詢
第8章 *近鄰搜索 190
8.1 *近鄰搜索問題 190
8.2 解決方案 191
8.2.1 第 一次嘗試 191
8.2.2 有時緩存并不是答案 191
8.2.3 簡化事情以獲得靈感 192
8.2.4 謹慎選擇數據結構 193
8.3 描述與API 194
8.4 遷移到k維空間 195
8.4.1 一維二分查找 196
8.4.2 遷移到更高維度 196
8.4.3 用數據結構對二維空間進行建模 197
8.5 小結 198
第9章 k-d樹：索引多維數據 199
9.1 從結束的地方繼續 199
9.2 遷移到k維空間：循環遍歷
維度 199
9.2.1 構造BST 201
9.2.2 不變量 204
9.2.3 保持平衡的重要性 204
9.3 方法 205
9.3.1 搜索 206
9.3.2 插入 208
9.3.3 平衡樹 209
9.3.4 刪除 212
9.3.5 *近鄰搜索 218
9.3.6 區域搜索 224
9.3.7 所有方法的回顧 227
9.4 限制與可能的改進 228
9.5 小結 229
第 10章 相似性搜索樹：圖像檢索的近似
*近鄰搜索 230
10.1 從結束的地方繼續 230
10.1.1 一個新的（更復雜的）例子 231
10.1.2 克服k-d樹的缺陷 232
10.2 R樹 232
10.2.1 先退一步：B樹簡介 232
10.2.2 由B樹到R樹 233
10.2.3 在R樹中插入點 236
10.2.4 搜索 237
10.3 SS樹 238
10.3.1 搜索 241
10.3.2 插入 244
10.3.3 插入：方差、均值與投影 249
10.3.4 插入：分裂節點 252
10.3.5 刪除 255
10.4 相似性搜索 259
10.4.1 *近鄰搜索 260
10.4.2 區域搜索 262
10.4.3 近似相似性搜索 263
10.5 SS 樹 265
10.5.1 SS樹會更好嗎 266
10.5.2 緩解超球體的限制 267
10.5.3 改進拆分啟發式算法 267
10.5.4 減少重疊 268
10.6 小結 270
第 11章 *近鄰搜索的應用 271
11.1 應用程序：查找*近的樞紐 271
11.1.1 解決方案的初稿 272
11.1.2 天堂里的麻煩 273
11.2 中心化應用程序 274
11.2.1 過濾點 274
11.2.2 復雜的決定 276
11.3 遷移到分布式應用程序 278
11.3.1 處理HTTP通信的問題 279
11.3.2 保持庫存同步 281
11.3.3 經驗教訓 281
11.4 其他應用程序 282
11.4.1 色彩還原 282
11.4.2 粒子的相互作用 283
11.4.3 多維數據庫查詢的優化 285
11.4.4 聚類 287
11.5 小結 287
第 12章 聚類 288
12.1 聚類簡介 289
12.1.1 機器學習的類型 289
12.1.2 聚類的類型 290
12.2 k均值算法 291
12.2.1 k均值算法的問題 295
12.2.2 維度詛咒再次來襲 296
12.2.3 k均值算法的性能分析 297
12.2.4 用k-d樹來加快k均值算法 297
12.2.5 關于k均值算法的*后一些提示 300
12.3 DBSCAN算法 300
12.3.1 直接可達與密度可達 301
12.3.2 從定義到算法 302
12.3.3 實現 304
12.3.4 DBSCAN算法的優缺點 305
12.4 OPTICS算法 307
12.4.1 定義 308
12.4.2 OPTICS算法的核心思想 308
12.4.3 從可達距離到聚類 311
12.4.4 分層聚類 314
12.4.5 性能分析和*終的考慮 318
12.5 評估聚類結果：評估指標 318
12.6 小結 322
第 13章 并行聚類：MapReduce與樹冠聚類 323
13.1 并行化 323
13.1.1 并行計算與分布式計算 324
13.1.2 并行化k均值算法 325
13.1.3 樹冠聚類 325
13.1.4 應用樹冠聚類 327
13.2 MapReduce 328
13.2.1 MapReduce是如何工作的 328
13.2.2 先映射，后歸約 331
13.2.3 表面之下，還有更多 334
13.3 MapReduce版本的k均值算法 334
13.3.1 并行化樹冠聚類 337
13.3.2 使用樹冠聚類來進行質心的初始化 339
13.3.3 MapReduce版本的樹冠聚類 340
13.4 MapReduce版本的DBSCAN 算法 343
13.5 小結 348
第三部分 平面圖與*小交叉數
第 14章 圖簡介：尋找距離*短的
路徑 350
14.1 定義 351
14.1.1 圖的實現 351
14.1.2 作為代數類型的圖 353
14.1.3 偽代碼 354
14.2 圖的屬性 354
14.2.1 無向 355
14.2.2 連通 355
14.2.3 無環 356
14.3 圖的遍歷：BFS與DFS 357
14.3.1 優化配送路線 357
14.3.2 廣度優先搜索 359
14.3.3 重建到目標的路徑 361
14.3.4 深度優先搜索 362
14.3.5 再次比較隊列與堆棧 364
14.3.6 投遞包裹的*佳路線 365
14.4 加權圖中的*短路徑：迪杰斯特拉 算法 365
14.4.1 與BFS算法的區別 366
14.4.2 實現 367
14.4.3 分析 368
14.4.4 投遞包裹的*佳路線 369
14.5 超越迪杰斯特拉算法：A*
算法 370
14.5.1 A*算法到底有多好 372
14.5.2 將啟發式函數作為平衡實時數據的一種方式 375
14.6 小結 376
第 15章 圖嵌入與平面性：繪制具有*少相交邊的圖 377
15.1 圖嵌入 378
15.1.1 一些基礎定義 379
15.1.2 完全圖與完全二分圖 380
15.2 平面圖 381
15.2.1 在實踐中使用庫拉托夫斯基定理 381
15.2.2 平面性測試 382
15.2.3 用于平面性測試的樸素算法 383
15.2.4 提高性能 386
15.2.5 高效的算法 388
15.3 非平面圖 389
15.3.1 找到交叉數 391
15.3.2 直線交叉數 392
15.4 邊的交叉點 393
15.4.1 直線線段 394
15.4.2 折線 397
15.4.3 貝塞爾曲線 397
15.4.4 二次貝塞爾曲線之間的交點 398
15.4.5 頂點與頂點相交以及邊與頂點相交 401
15.5 小結 402
第 16章 梯度下降：（不僅是）圖的優化問題 403
16.1 用于交叉數的啟發式算法 404
16.1.1 剛才提到啟發式了嗎 404
16.1.2 擴展到曲線邊 408
16.2 優化的工作原理 409
16.2.1 成本函數 410
16.2.2 階躍函數與局部*小值 412
16.2.3 優化隨機抽樣算法 412
16.3 梯度下降 414
16.3.1 梯度下降中的數學描述 415
16.3.2 幾何解釋 416
16.3.3 什么時候可以應用梯度下降 418
16.3.4 梯度下降的問題 418
16.4 梯度下降的應用 419
16.5 使用梯度下降進行圖嵌入 422
16.5.1 另一種標準 423
16.5.2 實現 425
16.6 小結 426
第 17章 模擬退火：超越局部*小值的優化 427
17.1 模擬退火 428
17.1.1 有時候需要先向上爬才能到達底部 429
17.1.2 實現 431
17.1.3 為什么模擬退火是有效的 432
17.1.4 短程與長程的轉換 434
17.1.5 變體 435
17.1.6 模擬退火與梯度下降：應該選擇哪一個呢 436
17.2 模擬退火與旅行推銷員 436
17.2.1 精確解與近似解 438
17.2.2 可視化成本 438
17.2.3 修剪域 440
17.2.4 狀態轉換 440
17.2.5 相鄰交換與隨機交換 443
17.2.6 TSP近似算法的應用 444
17.3 模擬退火與圖嵌入 444
17.3.1 *小邊交叉 445
17.3.2 力導向繪制 446
17.4 小結 450
第 18章 遺傳算法：受生物學啟發的快速收斂優化 451
18.1 遺傳算法簡介 451
18.1.1 來自大自然的靈感 453
18.1.2 染色體 456
18.1.3 種群 457
18.1.4 適應度 458
18.1.5 自然選擇 459
18.1.6 選擇交配的個體 461
18.1.7 交叉操作 466
18.1.8 突變操作 468
18.1.9 遺傳算法模板 469
18.1.10 遺傳算法在什么時候效果*好 470
18.2 TSP 471
18.2.1 適應度、染色體與初始化 471
18.2.2 突變操作 472
18.2.3 交叉操作 472
18.2.4 結果與參數調整 473
18.2.5 超越TSP：優化整個車隊的路線 476
18.3 *小頂點覆蓋 477
18.3.1 頂點覆蓋的應用 478
18.3.2 實現遺傳算法 478
18.4 遺傳算法的其他應用 480
18.4.1 *大流問題 480
18.4.2 蛋白質折疊 481
18.4.3 超越遺傳算法 482
18.4.4 算法，超越本書 483
18.5 小結 483
附錄A 偽代碼快速指南 485
附錄B 大O符號 494
附錄C 核心數據結構 500
附錄D 類似于優先隊列的容器 511
附錄E 遞歸 514
附錄F 分類問題與隨機算法的度量指標 520
展開全部
高級算法和數據結構 作者簡介
Marcello La Rocca現為一家電商公司的高級軟件工程師，曾參與開發Twitter、微軟和蘋果等公司的大型Web應用程序和數據基礎設施，并發明了NeatSort這一自適應排序算法。他的主要研究領域為圖、算法優化、機器學習和量子計算。
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