本書從一系列有趣的生活實例出發(fā)，全面介紹了構(gòu)造算法的基礎(chǔ)方法及其廣泛應(yīng)用，生動展現(xiàn)了算法的趣味性和實用性。書中介紹了算法在多個領(lǐng)域的應(yīng)用，如圖像處理、物理實驗、計算機圖形學(xué)、數(shù)字音頻處理、機器學(xué)習(xí)等。其中，既有各種大名鼎鼎的算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、離散傅里葉變換算法、KNN、貝葉斯算法，也有不起眼的排序和概率計算算法。本書講解淺顯易懂而不失深度和嚴(yán)謹(jǐn)，對程序員有很大的啟發(fā)意義。書中所有示例都與生活息息相關(guān)，充分地展現(xiàn)了算法解決問題的本質(zhì)，讓你愛上算法，樂在其中。本書在第1版的基礎(chǔ)上新增了圖像處理算法、游戲開發(fā)中檢測碰撞常用的分離軸 （SAT）算法、垃圾郵件過濾相關(guān)的算法、中文分詞算法、限流算法、手寫數(shù)字識別和變聲器等，進一步提升趣味性。
本書適合軟件開發(fā)人員、編程和算法愛好者以及計算機專業(yè)的學(xué)生閱讀。
1.內(nèi)容豐富，條理清晰，包羅萬象。不僅包含常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法、數(shù)值計算方法、機器學(xué)習(xí)算法、運籌優(yōu)化算法，也包括圖像、安全等領(lǐng)域的專用處理算法。
2.軟件行業(yè)深耕多年的高口碑算法大咖詳細講解實用可靠的知識點，帶你玩轉(zhuǎn)算法，盡享算法的樂趣。
3.趣味性、理論性與實踐性并存。書中有代碼實現(xiàn)，有應(yīng)用實例，并巧妙結(jié)合生活實際，充滿樂趣，讓學(xué)習(xí)更輕松、更有效。
王曉華
碩士畢業(yè)于華中科技大學(xué)，曾任職于中興通訊上海研發(fā)中心，擔(dān)任軟件工程師、開發(fā)經(jīng)理和PON業(yè)務(wù)軟件負(fù)責(zé)人，目前兼任步威軟件技術(shù)有限公司CTO和Boolan軟件技術(shù)首席咨詢師。
前言 iii
致謝 vi
第 1章 圖像處理的幾個簡單算法 1
1.1 灰度（灰階）算法 1
1.1.1 平均值法 2
1.1.2 最大值法 2
1.1.3 （經(jīng)驗）權(quán)重法 2
1.2 二值化（閾值）算法 3
1.2.1 Wellner 1993算法原理 4
1.2.2 Wellner 1993算法實現(xiàn) 6
1.2.3 Bradley & Roth算法原理 8
1.2.4 Bradley & Roth算法實現(xiàn) 10
1.3 考眼力游戲與圖像求差 12
1.4 梯度算法與圖像清晰度 13
1.4.1 Brenner梯度函數(shù) 14
1.4.2 EVA梯度函數(shù) 15
1.4.3 Tenengrad梯度函數(shù) 16
1.4.4 Laplacian梯度函數(shù) 17
1.5 邊緣檢測與落雪效果 18
1.5.1 梯度函數(shù)與邊緣檢測 19
1.5.2 研究積雪的效果 20
第 2章 分離軸算法與碰撞檢測 23
2.1 計算幾何基礎(chǔ) 23
2.1.1 向量的加法和減法 23
2.1.2 向量的點積 24
2.1.3 法向量 24
2.1.4 投影 25
2.2 分離軸定理 25
2.2.1 算法原理 26
2.2.2 基本數(shù)據(jù)模型 26
2.2.3 如何找分離軸 27
2.2.4 計算投影 29
2.2.5 最后，碰撞檢測 30
2.3 總結(jié) 31
2.4 參考資料 31
第3章 垃圾郵件過濾與貝葉斯分類算法 32
3.1 貝葉斯定理 32
3.1.1 概率和條件概率 33
3.1.2 有多個條件時的條件概率 33
3.2 貝葉斯理論 33
3.2.1 貝葉斯理論原理 34
3.2.2 貝葉斯分類器原理 34
3.2.3 貝葉斯理論的應(yīng)用示例 34
3.2.4 貝葉斯理論的使用方法 35
3.3 垃圾郵件分類器原理 36
3.3.1 第 一步：準(zhǔn)備工作 36
3.3.2 第二步：訓(xùn)練分類器 38
3.3.3 第三步：應(yīng)用分類器 40
3.4 總結(jié) 42
3.5 參考資料 42
第4章 最大匹配算法——最簡單的中文分詞算法 43
4.1 最大匹配算法 43
4.1.1 正向最大匹配算法 43
4.1.2 逆向最大匹配算法 45
4.1.3 算法分析 46
4.2 算法實現(xiàn) 46
4.2.1 詞典及詞典匹配 46
4.2.2 正向最大匹配算法實現(xiàn) 47
4.2.3 逆向最大匹配算法實現(xiàn) 48
4.3 總結(jié) 50
4.4 參考資料 50
第5章 3個水桶等分8升水的問題 51
5.1 問題與求解思路 52
5.2 建立數(shù)學(xué)模型 53
5.2.1 狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型與狀態(tài)樹 53
5.2.2 倒水動作的數(shù)學(xué)模型 54
5.3 搜索算法 55
5.3.1 狀態(tài)樹的遍歷 55
5.3.2 剪枝和重復(fù)狀態(tài)判斷 56
5.4 算法實現(xiàn) 57
5.5 總結(jié) 59
5.6 參考資料 59
第6章 妖怪與和尚過河問題 60
6.1 問題與求解思路 61
6.2 建立數(shù)學(xué)模型 61
6.2.1 狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型與狀態(tài)樹 62
6.2.2 過河動作的數(shù)學(xué)模型 62
6.3 搜索算法 64
6.3.1 狀態(tài)樹的遍歷 65
6.3.2 剪枝和重復(fù)狀態(tài)判斷 66
6.4 算法實現(xiàn) 66
6.5 總結(jié) 68
6.6 參考資料 68
第7章 穩(wěn)定匹配與舞伴問題 69
7.1 穩(wěn)定匹配問題 69
7.1.1 什么是穩(wěn)定匹配 69
7.1.2 Gale-Shapley 算法原理 70
7.2 Gale-Shapley 算法的應(yīng)用實例 72
7.2.1 算法實現(xiàn) 72
7.2.2 改進優(yōu)化：空間換時間 75
7.3 有多少穩(wěn)定匹配 76
7.3.1 窮舉所有的完美匹配 77
7.3.2 不穩(wěn)定因素的判斷算法 78
7.3.3 窮舉的結(jié)果 79
7.4 二部圖與二分匹配 80
7.4.1 最大匹配與匈牙利算法 81
7.4.2 帶權(quán)匹配與Kuhn-Munkres算法 84
7.5 總結(jié) 89
7.6 參考資料 90
第8章 愛因斯坦的思考題 91
8.1 問題的答案 92
8.2 分析問題的數(shù)學(xué)模型 92
8.2.1 基本模型定義 92
8.2.2 線索模型定義 94
8.3 算法設(shè)計 95
8.3.1 窮舉所有的組合結(jié)果 95
8.3.2 利用線索判定結(jié)果的正確性 97
8.4 總結(jié) 99
8.5 參考資料 100
第9章 項目管理與圖的拓?fù)渑判? 101
9.1 AOV網(wǎng)和AOE網(wǎng) 103
9.2 拓?fù)渑判? 104
9.2.1 拓?fù)渑判虻幕具^程 104
9.2.2 按照活動開始時間排序 104
9.3 關(guān)鍵路徑算法 107
9.3.1 什么是關(guān)鍵路徑 108
9.3.2 計算關(guān)鍵路徑的算法 109
9.4 總結(jié) 112
9.5 參考資料 113
第 10章 限流算法與兩個桶 114
10.1 漏桶算法 114
10.2 令牌桶算法 117
10.2.1 原理 117
10.2.2 算法細節(jié) 117
10.2.3 CRateLimiter類 119
10.2.4 測試CRateLimiter類 120
10.3 總結(jié) 122
10.4 參考資料 122
第 11章 算法與歷法 123
11.1 格里歷（公歷）生成算法 123
11.1.1 格里歷的歷法規(guī)則 123
11.1.2 今天星期幾 124
11.1.3 生成日歷的算法 129
11.1.4 日歷變更那點事兒 130
11.2 二十四節(jié)氣的天文學(xué)計算 132
11.2.1 二十四節(jié)氣的起源 132
11.2.2 二十四節(jié)氣的天文學(xué)定義 132
11.2.3 VSOP-82/87行星理論 135
11.2.4 誤差修正——章動 138
11.2.5 誤差修正——光行差 140
11.2.6 用牛頓迭代法計算二十四節(jié)氣 141
11.3 農(nóng)歷朔日（新月）的天文學(xué)計算 144
11.3.1 日月合朔的天文學(xué)定義 144
11.3.2 ELP-2000/82月球理論 145
11.3.3 誤差修正——地球軌道離心率修正 146
11.3.4 誤差修正——黃經(jīng)攝動 147
11.3.5 月球地心視黃經(jīng)和最后的修正——地球章動 148
11.3.6 用牛頓迭代法計算日月合朔 149
11.4 農(nóng)歷的生成算法 150
11.4.1 中國農(nóng)歷的起源與歷法規(guī)則 151
11.4.2 中國農(nóng)歷的推算 156
11.4.3 一個簡單的“年歷” 164
11.5 總結(jié) 164
11.6 參考資料 165
第 12章 實驗數(shù)據(jù)與曲線擬合 166
12.1 曲線擬合 166
12.1.1 曲線擬合的定義 166
12.1.2 簡單線性數(shù)據(jù)擬合的例子 166
12.2 最小二乘法曲線擬合 167
12.2.1 最小二乘法原理 168
12.2.2 高斯消元法求解方程組 169
12.2.3 最小二乘法解決“速度與加速度”實驗 170
12.3 三次樣條曲線擬合 171
12.3.1 插值函數(shù) 172
12.3.2 樣條函數(shù)的定義 172
12.3.3 邊界條件 173
12.3.4 推導(dǎo)三次樣條函數(shù) 174
12.3.5 追趕法求解方程組 177
12.3.6 三次樣條曲線擬合算法實現(xiàn) 179
12.3.7 三次樣條曲線擬合的效果 181
12.4 總結(jié) 183
12.5 參考資料 183
第 13章 非線性方程與牛頓迭代法 184
13.1 非線性方程求解的常用方法 184
13.1.1 公式法 184
13.1.2 二分逼近法 185
13.2 牛頓迭代法的數(shù)學(xué)原理 186
13.3 用牛頓迭代法求解非線性方程的實例 187
13.3.1 導(dǎo)函數(shù)的求解與近似公式 187
13.3.2 算法實現(xiàn) 188
13.4 參考資料 188
第 14章 計算幾何與計算機圖形學(xué) 189
14.1 計算幾何的基本算法 189
14.1.1 點與矩形的關(guān)系 190
14.1.2 點與圓的關(guān)系 190
14.1.3 矢量的基礎(chǔ)知識 191
14.1.4 點與直線的關(guān)系 193
14.1.5 直線與直線的關(guān)系 194
14.1.6 點與多邊形的關(guān)系 196
14.2 直線生成算法 199
14.2.1 什么是光柵掃描轉(zhuǎn)換 200
14.2.2 數(shù)值微分法 200
14.2.3 Bresenham算法 202
14.2.4 對稱直線生成算法 204
14.2.5 兩步算法 205
14.2.6 其他直線生成算法 207
14.3 圓生成算法 208
14.3.1 圓的八分對稱性 208
14.3.2 中點畫圓算法 209
14.3.3 改進的中點畫圓算法——Bresenham算法 210
14.3.4 正負(fù)判定畫圓法 211
14.4 橢圓生成算法 212
14.4.1 中點畫橢圓算法 213
14.4.2 Bresenham橢圓生成算法 216
14.5 多邊形區(qū)域填充算法 218
14.5.1 種子填充算法 219
14.5.2 掃描線填充算法 224
14.5.3 改進的掃描線填充算法 231
14.5.4 邊界標(biāo)志填充算法 235
14.6 總結(jié) 238
14.7 參考資料 238
第 15章 音頻頻譜和均衡器與傅里葉變換算法 239
15.1 實時頻譜顯示的原理 239
15.2 離散傅里葉變換 240
15.2.1 什么是傅里葉變換 241
15.2.2 傅里葉變換原理 241
15.2.3 快速傅里葉變換算法的實現(xiàn) 245
15.3 傅里葉變換與音頻播放的實時頻譜顯示 247
15.3.1 頻域數(shù)值的特點分析 247
15.3.2 從音頻數(shù)據(jù)到功率頻譜 248
15.3.3 音頻播放時實時頻譜顯示的例子 251
15.4 破解電話號碼的小把戲 253
15.4.1 撥號音的頻譜分析 253
15.4.2 根據(jù)頻譜數(shù)據(jù)反推電話號碼 255
15.5 離散傅里葉逆變換 256
15.5.1 快速傅里葉逆變換的推導(dǎo) 256
15.5.2 快速傅里葉逆變換的算法實現(xiàn) 257
15.6 利用傅里葉變換實現(xiàn)頻域均衡器 257
15.6.1 頻域均衡器的實現(xiàn)原理 258
15.6.2 頻域信號的增益與衰減 258
15.6.3 均衡器的實現(xiàn)——仿 Foobar的18段均衡器 260
15.7 總結(jié) 261
15.8 參考資料 262
第 16章 全局最優(yōu)解與遺傳算法 263
16.1 遺傳算法的原理 263
16.1.1 遺傳算法的基本概念 264
16.1.2 遺傳算法的處理流程 265
16.2 遺傳算法求解0-1背包問題 270
16.2.1 基因編碼和種群初始化 270
16.2.2 適應(yīng)度函數(shù) 271
16.2.3 選擇算子設(shè)計與輪盤賭算法 272
16.2.4 交叉算子設(shè)計 273
16.2.5 變異算子設(shè)計 274
16.2.6 這就是遺傳算法 275
16.3 總結(jié) 276
16.4 參考資料 276
第 17章 計算器程序與大整數(shù)計算 277
17.1 哦，溢出了，出洋相的計算器程序 277
17.2 大整數(shù)計算的原理 278
17.2.1 大整數(shù)加法 279
17.2.2 大整數(shù)減法 281
17.2.3 大整數(shù)乘法 283
17.2.4 大整數(shù)除法與模 284
17.2.5 大整數(shù)乘方運算 286
17.3 大整數(shù)類的使用 287
17.3.1 與 Windows的計算器程序一決高下 287
17.3.2 最大公約數(shù)和最小公倍數(shù) 287
17.3.3 用擴展歐幾里得算法求模的逆元 290
17.4 總結(jié) 292
17.5 參考資料 292
第 18章 RSA算法——加密與簽名 293
18.1 RSA 算法的開胃菜 293
18.1.1 將模冪運算轉(zhuǎn)化為模乘運算 294
18.1.2 模乘運算與蒙哥馬利算法 295
18.1.3 模冪算法 296
18.1.4 素數(shù)檢驗與米勒 拉賓算法 296
18.2 RSA算法原理 299
18.2.1 RSA算法的數(shù)學(xué)理論 300
18.2.2 加密和解密算法 300
18.2.3 RSA 算法的安全性 301
18.3 數(shù)據(jù)塊分組加密 302
18.3.1 字節(jié)流與大整數(shù)的轉(zhuǎn)換 302
18.3.2 PCKS與OAEP加密填充模式 303
18.3.3 數(shù)據(jù)加密算法實現(xiàn) 305
18.3.4 數(shù)據(jù)解密算法實現(xiàn) 305
18.4 RSA 簽名與身份驗證 306
18.4.1 RSASSA-PKCS與RSASSA-PSS簽名填充模式 307
18.4.2 簽名算法實現(xiàn) 309
18.4.3 驗證簽名算法實現(xiàn) 309
18.5 總結(jié) 310
18.6 參考資料 311
第 19章 數(shù)獨游戲 312
19.1 數(shù)獨游戲的規(guī)則與技巧 312
19.1.1 數(shù)獨游戲的規(guī)則 312
19.1.2 數(shù)獨游戲的常用技巧 313
19.2 計算機求解數(shù)獨問題 314
19.2.1 建立問題的數(shù)學(xué)模型 315
19.2.2 算法實現(xiàn) 316
19.2.3 與傳統(tǒng)窮舉方法的結(jié)果對比 318
19.3 關(guān)于數(shù)獨的趣味話題 318
19.3.1 數(shù)獨游戲有多少終盤 318
19.3.2 史上最難的數(shù)獨游戲 319
19.4 總結(jié) 320
19.5 參考資料 320
第 20章 華容道游戲 321
20.1 華容道游戲介紹 321
20.2 自動求解的算法原理 322
20.2.1 定義棋盤的局面 323
20.2.2 算法思路 324
20.3 自動求解的算法實現(xiàn) 326
20.3.1 棋局狀態(tài)與Zobrist哈希算法 326
20.3.2 重復(fù)棋局和左右鏡像的處理 329
20.3.3 正確結(jié)果的判斷條件 330
20.3.4 武將棋子的移動 331
20.3.5 棋局的搜索算法 333
20.4 總結(jié) 335
20.5 參考資料 335
第 21章 A*尋徑算法 336
21.1 尋徑算法演示程序 336
21.2 Dijkstra算法 338
21.2.1 Dijkstra算法原理 338
21.2.2 Dijkstra算法實現(xiàn) 338
21.2.3 Dijkstra算法演示程序 339
21.3 帶啟發(fā)的搜索算法——A*算法 341
21.3.1 A*算法原理 342
21.3.2 常用的距離評估函數(shù) 343
21.3.3 A*算法實現(xiàn) 346
21.4 總結(jié) 348
21.5 參考資料 348
第 22章 俄羅斯方塊游戲 349
22.1 俄羅斯方塊游戲規(guī)則 350
22.2 俄羅斯方塊游戲人工智能的算法原理 351
22.2.1 影響評價結(jié)果的因素 351
22.2.2 常用的俄羅斯方塊游戲人工智能算法 352
22.2.3 Pierre Dellacherie算法 353
22.3 Pierre Dellacherie算法實現(xiàn) 355
22.3.1 基本數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義 356
22.3.2 算法實現(xiàn) 358
22.4 總結(jié) 364
22.5 參考資料 365
第 23章 博弈樹與棋類游戲 366
23.1 棋類游戲的 AI 366
23.1.1 博弈與博弈樹 367
23.1.2 極大極小值算法 368
23.1.3 負(fù)極大值算法 369
23.1.4 “α-β”剪枝算法 370
23.1.5 估值函數(shù) 372
23.1.6 置換表與哈希函數(shù) 373
23.1.7 開局庫與終局庫 375
23.2 井字棋——最簡單的博弈游戲 376
23.2.1 棋盤與棋子的數(shù)學(xué)模型 376
23.2.2 估值函數(shù)與估值算法 377
23.2.3 如何產(chǎn)生走法（落子方法） 379
23.3 奧賽羅棋（黑白棋） 380
23.3.1 棋盤與棋子的數(shù)學(xué)模型 382
23.3.2 估值函數(shù)與估值算法 385
23.3.3 搜索算法實現(xiàn) 388
23.3.4 最終結(jié)果 392
23.4 五子棋 392
23.4.1 棋盤與棋子的數(shù)學(xué)模型 394
23.4.2 估值函數(shù)與估值算法 395
23.4.3 搜索算法實現(xiàn) 399
23.4.4 最終結(jié)果 400
23.5 總結(jié) 401
23.6 參考資料 401
第 24章 KNN算法與手寫數(shù)字識別 403
24.1 KNN算法原理 403
24.1.1 算法工作原理 404
24.1.2 來個例子，增加點感性認(rèn)識 405
24.2 手寫數(shù)字識別程序設(shè)計 406
24.2.1 數(shù)字文件的格式 406
24.2.2 樣本和數(shù)據(jù)集的處理 408
24.2.3 訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù) 410
24.3 總結(jié) 411
24.4 參考資料 411
第 25章 有趣的變聲器 412
25.1 聲調(diào)的變化 412
25.2 聲調(diào)變化的算法實現(xiàn) 413
25.2.1 回顧DFT 413
25.2.2 改變聲調(diào)的原理 414
25.2.3 理解Stephan M. Bernsee算法實現(xiàn) 417
25.3 聲調(diào)變化的算法改進 421
25.3.1 支持多聲道音頻數(shù)據(jù) 421
25.3.2 算法效率改進 422
25.4 參考資料 422
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