会员
算法训练营：提高篇（全彩版）
更新时间：2024-12-31 18:26:36 最新章节：封底
书籍简介
本书图文并茂、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。本书总计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、区间最值查询、最近公共祖先、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，涉及最小生成树、最短路径、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。
上架时间：2024-11-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
同类热门书
最新上架
- 会员虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。计算机27.3万字
- 会员本书以昇腾算子编程语言AscendC的高效开发为核心，系统介绍华为面向人工智能的昇腾AI处理器架构、硬件抽象及其软件栈。本书由浅入深，通过案例讲解知识点，理论与实践并重。全书分为6章，分别介绍了昇腾AI处理器软硬件架构、AscendC快速入门、AscendC编程模型与编程范式、AscendC算子开发流程、AscendC算子调试调优和AscendC大模型算子优化。本书适合人工智能产业的研计算机9.8万字
- 会员为了帮助服务器开发人员更好地理解服务器框架的设计与开发，本书从零开始，详细阐述游戏服务器设计与开发的流程和技术点，包括网络通信、分布式架构设计、内部RPC通信、数据管理、多线程管理，并从实践的角度出发，配合详细的源码，帮助广大游戏服务器开发人员，或正在考虑从事游戏服务器开发的人员，更加系统地学习服务器架构的设计与开发。本书实用性强，既可以帮助想从事服务器开发的人员快速学习相关知识，又可以帮助服务器计算机13.8万字
- 会员本书介绍了Docker和Kubernetes的相关知识，可以帮助读者快速了解并熟练配置Kubernetes。本书共分为16章。首先介绍了Docker基础和Docker进阶；然后介绍了Kubernetes的基础操作，包括部署Kubernetes集群、升级Kubernetes、创建及管理Pod等；之后重点介绍了存储管理、密码管理、Deployment、DaemonSet及其他控制器、探针、Job、服务计算机8.6万字
- 会员本书为广受读者喜爱的畅销书升级版，旨在让读者快速、简单地上手大模型应用开发。本书为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如RAG、GPT-4新特性的应用解析等。本书提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念计算机13.1万字
- 会员本书是作者转战中国市场和美国市场、操盘上市公司和投资公司、从事管理咨询和管理教育30多年来的商业智慧结晶。面对纷繁复杂、动荡多变、竞争激烈的市场环境，全书展示了作者具有独立性、前瞻性和系统性的思考成果，为处于转型升级关键时刻的中国化妆品企业乃至所有消费品企业的企业家、创业者和管理者提供了有针对性、战略性和可操作性的创新思路和营销建议。本书将顾客需求洞察看作是企业经营的起点和基础，将顾客需求洞察分为计算机30.9万字
- 会员本书分为三篇，共12章。第一篇：基础篇，包括第1-4章，介绍了uni-app的特点和优势、环境搭建、HBuilderX开发工具的安装和使用，以及uni-app的一些基础知识。第二篇：进阶篇，包括第5-9章，介绍了uni-app的基础配置、相关组件、导航栏、高效开发技巧，以及uniCloud云开发平台。第三篇：实战篇，包括第10-12章，通过第一个实战，介绍了如何使用uni-app开发小程序；通过第计算机10万字
- 会员近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他计算机8.6万字