AI及機器學習的經脈：演算法新解

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中文書＞電腦資訊＞APP開發／程式設計＞程式開發入門
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出版日：2018/01/31

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內容簡介

《AI及機器學習的經脈：演算法新解》同時用函數式方法和傳統方法介紹主要的基本演算法和資料結構，資料結構部分包括二叉樹、紅黑樹、AVL樹、Trie、Patricia、尾碼樹、B樹、二叉堆、二項式堆、斐波那契堆、Pairing堆、佇列、序列等；基本演算法部分包括各種排序演算法、序列搜索演算法，字串匹配演算法（KMP等），深度優先、廣度有限搜索演算法、貪心演算法以及動態規劃。

作者

劉新宇

1999年和2001年分別獲得清華大學自動化系學士和碩士學位，之後長期從事軟體研發工作。關注基本演算法和資料結構，尤其是函數式演算法，目前任職於亞馬遜中國倉儲和物流技術團隊。

序／導讀

前言

✤ 演算法有用嗎

「演算法有用嗎？」經常有人問我這個問題。很多人在工作中根本不用演算法。偶爾碰到的時候，也不過是使用一些實現好的函數庫。舉例來說，C++ 標準範本函數庫（STL）中有現成的排序、尋找函數；常用的資料結構，如向量（vector）、佇列（queue）、集合（set）也都實現好了。日常工作中了解如何使用這些函數庫似乎就足夠了。

但是，演算法在解決一些「有趣」的問題時會造成關鍵作用。不過，這些問題本身的價值卻是見仁見智。

讓我們用實例來說話吧。接下來的兩道題目，即使是初學程式設計的人，應該也很容易解決。

✤ 最小可用ID，演算法的威力

這道題目來自Richard Bird 所著書中的第1章[1]。現代社會中，有很多服務依賴一種稱為ID的概念。例如身份證就是一種ID，銀行帳戶也是一種ID，電話號碼本質上也是一種ID。假設我們使用非負整數作為某個系統的ID，所有使用者都由一個ID唯一確定。任何時間，這個系統中的有些ID處於使用中的狀態，有些ID則可以分配給新使用者。現在的問題是，怎樣才能找到最小的可分配ID呢？例如下面是目前正在使用的ID：

[18, 4, 8, 9, 16, 1, 14, 7, 19, 3, 0, 5, 2, 11, 6]

最小的可分配ID，也就是不在這個清單中的最小非負整數，即10。

有些程式語言內建了這一線性尋找的實現，例如Python。我們可以直接將這一解法翻譯成下面的程式：

def brute_force(lst):

i = 0

while True:

if i not in lst:

return i

i = i + 1

但是這道題目僅是看上去簡單。在儲存了幾百萬個ID的大型系統中，這個方法的效能很差。對於一個長度為n的ID清單，它需要O(n2 )的時間才能找到最小的可分配ID。在我的電腦上（雙核心2.10 GHz處理器，2 GB憶體），使用這一方法的C語言程式平均要5.4 s才能在10萬個ID 找到答案。當ID的數量上升到100萬時，平均用時則長達8min。

改進一

改進這一解法的關鍵基於這一事實：對於任何n個非負整數x1 , x2 , •••, xn，如果存在小於n的可用整數，必然存在某個xi不在[0, n) 範圍內。否則這些整數一定是0, 1, •••, n −1 的某個排列，這種情況下，最小的可用整數是n。於是我們有以下結論：

minf ree(x1 , x2 , •••, xn) 至n (1)

根據這一結論，我們可以用一個長度為n + 1 的陣列，來標記區間[0, n]內的某個整數是否可用：

其中第2 行將標示陣列中的所有值初始化為False，這一步驟需要O(n) 的時間。接著我們檢查A中的所有元素，只要小於n，就將對應的標記置為True，這一過程也需要O(n)的時間。最後我們線性尋找標示陣列中第一個值為False的位置。整個演算法的效能是線性時間O(n)。

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- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
- ISBN
- 9789863796138
- 分級
- 普通級
- 頁數
- 704
- 商品規格
- 23*17
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
- 注音
- 級別

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