智能演算法通識教程 喬亞男 薄鈞戈 9787302641292 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：智能演算法通識教程 ISBN：9787302641292 出版社：清華大學 著編譯者：喬亞男 薄鈞戈 頁數：264 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1591149 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書面向理工類非計算機專業。與傳統程序設計教材相比，本書主要注重提高演算法和問題求解能力，不注重具體的語言語法，使相關專業學生擁有更為堅實的程序設計技能和演算法基礎，為培養素質好、專業技術強、信息化水平高的高級工程技術人才做準備。本教材圍繞應用環境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設計思想方法和相關技術知識，向學生展示如何設計和選擇合適的數據結構來表示實際問題中的處理對象，如何把一個實際問題轉化成一個程序可計算的邏輯模型，以及如何考慮程序運行的效率來滿足問題求解對時間的要求等 本書可作為高等學校理工類非計算機專業演算法設計類課程的教材，也可以作為程序設計及演算法設計愛好者的自學用書。目錄 第l章 緒論1 1 演算法的概念 1 1 1 從計算機的優勢和劣勢談起 1 1 2 問題和演算法 1 1 3 什麼是演算法 1 2 演算法設計的要求 1 3 演算法效率的度量 1 3 1 時間複雜度 1 3 2 空間複雜度 1 4 本課程的總體結構 1 5 相關語言和函數庫簡介 1 5 1 從C到C++ 1 5 2 C++語言的功能改進 1 5 3 命名空間 1 5 4 C++的輸入輸出 1 5 5 函數重載和函數模板 1 5 6 面向對象初步 1 5 7 string類 習題 第2章 若干數學問題的演算法 2 1 數論相關問題 2 2 多項式四則運算 2 2 1 一元多項式乘法 2 2 2 一元多項式除法 2 3 多項式插值問題 2 3 1 拉格朗日插值法 2 3 2 牛頓插值法 2 4 非線性方程求解 2 4 1 二分法 2 4 2 牛頓迭代法 2 5 線性方程組求解 2 5 1 雅可比迭代法 2 5 2 高斯消去法 2 6 一元線性回歸 習題 第3章 線性結構的妙用 3 1 數據結構基本概念 3 2 線性表概念及應用 3 2 1 線性表基本概念 3 2 2 順序表概念及實現 3 2 3 順序表應用：學生名冊管理 3 2 4 鏈表的概念及實現 3 2 5 單鏈表應用：通訊錄管理 3 3 堆棧和隊列的應用 3 3 1 堆棧的概念及實現 3 3 2 堆棧應用：表達式求值 3 3 3 隊列的概念及實現 3 3 4 隊列應用：整數排序 3 3 5 優先隊列的概念及實現 習題 第4章 哈夫曼編碼和圖的最短路徑 4 1 樹和二叉樹 4 1 1 樹 4 1 2 二叉樹 4 2 二叉樹的實現與分析 4 3 二叉樹的遍歷 4 3 1 二又樹的遍歷方式 4 3 2 遍歷演算法的實現 4 4 二叉樹的示例 4 5 哈夫曼樹 4 5 1 哈夫曼樹和哈夫曼編碼 4 5 2 構造哈夫曼編碼 4 5 3 哈夫曼編碼實現 4 6 圖和鄰接表 4 6 1 圖的存儲 4 6 2 圖的搜索 4 7 圖的最短路徑 習題 第5章 馬踏棋盤與道路規劃 5 1 貪心演算法 5 2 活動安排問題 5 3 馬踏棋盤問題 5 4 道路規劃和最小生成樹問題 5 4 1 Prim演算法 5 4 2 Kruskal演算法 習題 第6章 動態規劃 6 1 動態規劃基本概念 6 1 1 挖金礦問題 6 1 2 動態規劃演算法的基本思想 6 1 3 適用情況 6 1 4 求解基本步驟 6 2 O-1背包問題 6 2 1 最優性原理 6 2 2 遞推關係 6 2 3 構造最優解 6 2 4 演算法實現 6 3 最長公共子序列問題 6 3 1 最長公共子序列的結構 6 3 2 子問題的遞歸結構 6 3 3 計算最優值 6 3 4 構造最長公共子序列 6 3 5 演算法實現 6 4 最大流問題 6 4 1 流網路 6 4 2 Ford—Fulkerson方法 6 4 3 Ford—Fulkerson方法偽代碼 6 4 4 最小費用最大流 6 4 5 動態規劃與最大流問題 習題 第7章 遺傳演算法 7 1 遺傳演算法的概念 7 2 遺傳演算法的設計 7 3 函數最值問題求解 7 4 函數最值問題求解程序實現 7 5 旅行商問題 習題 第8章 人工神經網路與深度學習 8 1 機器學習 8 2 人工神經網路的概念 8 3 感知器 8 4 感知器演算法 8 5 BP演算法 8 6 BP演算法中正向傳播過程及代價函數的編程實現 8 7 BP演算法示例 8 8 深度學習 8 9 MNIST數據集上的手寫識別問題 8 10 MNIST數據集上的手寫識別問題實驗 習題 第9章 群體智能演算法 9 1 群體智能演算法概述 9 2 群體智能演算法的定義和特點 9 3 群體智能演算法的計算模式 9 4 常見的群體智能演算法 9 5 蟻群演算法 9 5 1 蟻群演算法的生物背景 9 5 2 蟻群演算法的原理 9 5 3 蟻群演算法的流程 9 5 4 蟻群演算法的應用 9 5 5 蟻群演算法的某實例編程實現 9 6 粒子群演算法 9 6 1 演算法概述 9 6 2 演算法的模型 9 6 3 演算法的基本流程 9 6 4 演算法的應用 9 6 5 演算法的實例分析 9 7 人工蜂群演算法 9 7 1 人工蜂群演算法的生物背景 9 7 2 人工蜂群演算法的原理 9 7 3 人工蜂群演算法的流程 9 7 4 人工蜂群演算法的應用 9 7 5 人工蜂群演算法的編程實現 習題 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
