图解算法：使用JavaScript

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