写给大家看的算法书

　　算法是大数据分析与处理的关键基础。本书以漫画形式轻松讲解算法的基本知识、关键应用，并以案例贯穿其中，明白易懂。将高大上的算法以明白易懂的方式说透，是本书*大特色，适合与数据相关的从业人员学习、了解。本书以漫画形式轻松讲解算法的基本知识、关键应用，并以案例贯穿其中，明白易懂。

　　梁文森（花名绝云），广东高州人，毕业于清华大学软件学院。曾在日企Kayac做即使通信软件和社交游戏的服务器端开发工作。现任支付宝技术专家。 杉浦贤先生曾在Software House公司负责微机控制程序的相关开发，现在是一名独立开发者，利用C、C++、C#、VB.Net等语言进行面向Windows OS的开源软件的开发工作。__eol__此外，杉浦贤先生还有丰富的信息处理教育相关的业务经验。他负责过软件企业的新人培训、担任过计算机专业学校的非全勤讲师，还在《合格信息处理》（学习研究出版社）杂志连载过技术讲座。__eol__现有著作《“算法”基础》（SoftBank Creative）、《图解算法基础和构造》（秀禾系统）、《3步扎实学习C#入门》（技术评论出版社），等等。

第1章 什么是算法1  1.1 算法其实就在身边2  1.2 算法是人类智慧的结晶4  1.3 了解算法对玩游戏有帮助吗6  1.4 算法有两个必要条件8  1.5 要特别了解的重要算法10  专题1 算法基础之结构化编程思想12  第2章 变量和数组13  2.1 所谓“数据”，就是各种各样的信息14  2.2 数据有不同的类型16  2.3 最基础的数据是“值”18  2.4 装着“值”的盒子叫作“变量”20  2.5 要描述算法，变量是不可或缺的22  2.6 所谓“代入”，指的是把数据赋予变量24  2.7 不同的变量有不同的名称26  2.8 变量命名要能解释变量装载的数据28  2.9 把数据代入变量的赋值语句30  2.10 把变量中存储的值代入其他变量32  2.11 变量也有数据类型34  2.12 保存大量同一数据类型值的“数组”36  2.13 数组用“数组名”标记38  2.14 数组的元素用“下标”管理40  2.15 什么时候需要用到“数组”呢42  2.16 “数组”就像储物柜一样44  2.17 “二维数组”就像是旅馆里的房间46  2.18 二维数组的各个元素用两个下标来管理48  2.19 字符串就是字符的连续拼合（数组）50  2.20 获取字符串长度的两个方法52  专题2 常用变量命名54  第3章 数据结构55  3.1 为了高效处理大量数据56  3.2 有哪些常用的数据结构58  3.3 “堆栈”类似于桌面上堆积的书60  3.4 “队列”就像是超市收银台前排着的队列62  3.5 “链表”就像用绳子串起来的长串64  3.6 只能检索下一个数据的单向链表66  3.7 能检索上一个或者下一个数据的双向链表68  3.8 能快速定位第N个数据的是“数组”70  3.9 能快速插入、删除数据的是“链表”72  3.10 像钟表一样数据首尾相连的是“环形缓冲区”74  3.11 管理有树干、树枝、树叶一样关系的数据的是“树”76  3.12 一个父节点对应两个子节点的是“二分树”78  3.13 像笔画的节点和连线组成的数据结构是“图”80  专题3 为什么数组的起始下标有时是0，有时是1？82  第4章 学习算法基础83  4.1 循环处理是算法的基础84  4.2 计算1～N的整数的总和86  4.3 使用数组可以高效地处理大量数据88  4.4 计算一年的营业额90  4.5 求班级考试的总分和平均分92  4.6 求最高分94  4.7 求最低分96  4.8 为考试成绩排名98  4.9 求全班学生不同科目考试合计的总分100  4.10 求“时分秒”形式的时间差102  4.11 交换两个变量值的技巧104  4.12 求两个数值的最大公约数106  专题42038年的时候要留心？108  第5章 排序算法109  5.1 排序是指对多个数据排列顺序110  5.2 关于排序算法112  5.3 使用“木桶”辅助的“桶排序”114  5.4 每次找出一个最小（最大）值的“选择排序”116  5.5 像冒泡一样进行相邻数据的交换的“冒泡排序”118  5.6 向有序数据里正确位置插入数据的“插入排序”120  5.7 把几个有序数据合并叫作“归并”122  5.8 利用归并进行排序的算法叫作“归并排序”124  5.9 改进了排序效率的“希尔排序”126  5.10 最快的排序算法“快速排序”128  专题5 把2的n阶乘的值记下来吧130  第6章 搜索算法131  6.1 所谓“搜索”，就是从数据集合中找到目标数据132  6.2 从头开始按顺序排除的搜索叫作“线性搜索”134  6.3 可以进行高速搜索的“二分搜索”136  6.4 利用哈希表实现高效搜索138  6.5 在字符串中搜索部分字符串的“字符串搜索”140  6.6 高效搜索字符串的KMP算法142  6.7 逆向比较的BM字符串搜索算法144  专题6 在关系型数据库中使用到的排序和搜索146  第7章 其他算法147  7.1 用牛顿法求解高次方程148  7.2 用高斯消元法求解方程组150  7.3 用梯形面积和来求解定积分的梯形法152  7.4 计算质数的埃拉托斯特尼筛法154  7.5 执行时调用自身的递归函数156  专题7 算法和流程图158  第8章 算法和计算机159  8.1 计算机的数据是用二进制来表示的160  8.2 让二进制数更易于阅读（八进制、十六进制）162  8.3 二进制转换成十进制164  8.4 十进制转换成二进制166  8.5 用二进制表示负整数168  8.6 逻辑或：任意一个为“1”则结果为“1”170  8.7 逻辑并：同时为“1”则结果为“1”172  8.8 “或非”：“1”和“0”得到的结果为“1”174  8.9 “否定”：“1”变为“0”，“0”变为“1”176  8.10 使用德摩根定律可以管理否定范式178