编程之法: 面试和算法心得

Description

本书涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。此外，每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在最近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。 全书逻辑清晰、通俗易懂，适合热爱编程、算法、机器学习，以及准备IT笔试和面试，即将求职、找工作的读者阅读。 封面 书名 版权 前言 目录 第1章 字符串 1.1 字符串的旋转 1.2 字符串的包含 1.3 字符串的全排列 1.4 字符串转换成整数 1.5 回文判断 1.6 最长回文子串 本章习题 第2章 数组 2.1 寻找最小的k个数 2.2 寻找和为定值的两个数 2.3 寻找和为定值的多个数 2.4 最大连续子数组和 2.5 跳台阶问题 2.6 奇偶数排序 2.7 荷兰国旗 2.8 矩阵相乘 2.9 完美洗牌算法 本章习题 第3章 树 3.1 统计出现次数最多的数据 3.2 上亿行数据的快速查询 3.3 最近公共祖先问题 本章习题 第4章 查找 4.1 有序数组的查找 4.2 行列递增矩阵的查找 4.3 出现次数超过一半的数 4.4 字符串的查找 本章习题 第5章 动态规划 5.1 最大连续乘积子数组 5.2 字符串编辑距离 5.3 格子取数问题 5.4 交替字符串 本章习题 第6章 海量数据处理 6.1 基础知识：STL容器 6.2 散列分治 6.3 多层划分 6.4 MapReduce 6.5 外排序 6.6 位图 6.7 布隆过滤器 6.8 Trie树 6.9 数据库 6.10 倒排索引 6.11 simhash算法 本章习题 第7章 机器学习 7.1 K近邻算法 7.2 支持向量机 附录 其他题型 A.1 语言基础 A.2 链表 A.3 矩阵 A.4 堆、栈和队列 A.5 图搜索 A.6 概率统计 A.7 智力逻辑 A.8 系统协议 A.9 系统设计 参考文献