圖解演算法豆瓣

Ⅰ 從豆瓣電影評分演算法說起

在PingWest看到一篇《豆瓣電影打分規則竟如此簡單粗暴…》，作者寫這篇文章是因為豆瓣創始人阿北最近寫了一篇博文《豆瓣電影評分八問》，阿北博文是為了回應一些外界對豆瓣電影評分的質疑，然後作者看到這篇博文後，覺得豆瓣電影的評分演算法有點low，就寫了這樣一篇吐槽文章。

那麼這個很low的演算法究竟是什麼樣子的呢？此處引用阿北原文。

簡單說就是計算每部電影評論的算數平均值，並按此值來排名。

對這個演算法持懷疑態度，因為如果按照這神手個演算法的話，假設一部小眾文藝片有10個用戶給了全五星，和一部經典老片比如《十二怒漢》相比，小眾文藝片排名比《十二怒漢》還要高，不過這在豆瓣電影TOP250裡面不太可能。阿北可能只是為了文章寫作方便或是保密起見，把演算法故意說簡單了，因為假如豆瓣公布了詳細的演算法，那電影發行方的水軍們十分有可能針對這個演算法制定出有效的刷分策略的。可憐我還真信了。

下面是阿北當年在知乎上的 回答 。

順著PingWest這篇文章給的鏈接，我又去阮一峰博客看了他在2012年寫的《基於用戶投票的排名演算法》系列文章，以及這些文章里的參考文章，發現排名演算法很好玩很有趣，非常有收獲，推薦閱讀。

看完這些文章，我就想知道知乎的評論排名演算法是怎麼樣的，於是去知乎找到他們產品經理 @黃濤的回答 ，知乎在2014年底更新的演算法使用的正是Reddit在2009年引入的評論排名演算法，也就是阮一峰老師在系列文章第5篇中介紹的「威爾遜區間」演算法。在用這個演算法之前，知乎用的是直接利用好評減去差評的結果來給評論排序，這種演算法的缺點我就不介紹了，可以查看參考資料[1]。

「威爾悉磨遜區間」演算法的數學基礎是數學家Edwin B. Wilson在1927年提出的威爾遜區間修正公式，後來芝加哥工程師Evan Miller在2009年寫了一篇 博客 ，認為該修正公式睜瞎斗可以用來做排名。

這個演算法的核心思想是這樣的：

因為常見的置信區間計算公式「正態區間」不能很好的照顧小樣本數量的准確性，而威爾遜提出的修正公式能很好地修正小樣本數量的准確性問題，所以大家採用「威爾遜區間」演算法較多，像Reddit、Yelp、Digg，還有知乎。

不過這種演算法也有缺點，缺點就是對於那些得票少的新評論很難獲得出頭之日，因為得票少，置信區間就會寬，排名位置就會低，得到的關注也就會更少。

前面阿北的回答裡面提到了IMDB，IMDB是亞馬遜旗下的一個類似豆瓣的電影排名網站，他們在處理TOP250電影排名問題時採用了「貝葉斯平均」演算法來解決，這個演算法的核心思想是既然新興產品的評分數量很少，那我就為你人工補償一定的投票。關於這種演算法在阮一峰老師系列文章第6篇中有介紹。

更多參考資料：

Ⅱ 關於java學習，有什麼書籍或者教程推薦不啦

你好，如果想學習java，推薦自學。如果覺得自己沒有自製力，可以去報個培育班，那裡有人教，會更好點。至於書的話，有很多的，比如說java編程思想等等，要結合自己的實際需要來選擇，然後就是努力了。祝你學有所成！

Ⅲ 演算法不扎實的程序員，每一個都很慌

初學者經常問這樣的問題，然而這些其實是錯誤的問題。

對於初學者而言，你最應該優先考慮的是，哪些東西構成了程序的基礎？

最經典的一句話： 程序 = 數據結構 + 演算法 。

如果說編程語言是程序的血肉，那麼演算法就是程序的靈魂。

人不能沒有血肉之軀，但是沒有靈魂的人依然只是一個死人。

不能單純依靠演算法衡量一個程序員的好壞，但是面試的時候考演算法絕對是簡單高效的篩選手段。近些年大廠的面試幾乎必考演算法也是這個原因。每一個演算法學的不扎實的程序員，在面試的時候都很慌。

下面這些書籍應該是演算法方面最常見的經典書籍。我有幸都讀過，有些讀完了，有些半途而廢，不過基本上也都算是熟悉。順序上由易到難，從薄到厚，每本書下面我會簡單的介紹一番，希望能對你的學習有所幫助。

首先是兩本演算法入門書籍，也可以當做演算法讀物：

《啊哈！演算法》

用他的自我介紹的來講：「這不過是一本有趣的演算法書而已，和別的演算法書比較，如果硬要說它有什麼特點的話，那就是你能看懂它。」

圖文並茂，而且畫風有趣，適合新手入門，但是代碼是C的，看著比較累，文字也略顯冗長。

圖是非常棒的，啟蒙用，非教科書

《演算法圖解》

和《啊哈》類似，他的介紹是：「像小說一樣有趣的演算法入門書。」

書裡面講的很好，python代碼也很容易讀懂，比之《啊哈！演算法》，書中的例子沒有那麼有趣，但是圖很清晰，文字和代碼不冗雜。

缺點同樣是非教科書，非常淺顯，三四個小時就看完了。有一種剛剛熱身的感覺。

接下來這幾本都是最常見的書了：

《數據結構與演算法分析C語言描述》

這本書的作者幾乎不浪費筆墨在一些簡單的地方。書很薄，但是覆蓋面很廣很深，作者實在是非常厲害。

不過反過來說，就是有些地方講的語焉不詳……

這本書還有Java語言版本的，但是相比之下C的更好一些。

挺好的一本書。

還有一點是翻譯不是很給力，好多人都沒堅持看完。

《數據結構與演算法Python語言實現》

英文版評分非常高，中文版評分非常低……

據說是也翻譯的不好。另外就是本書自身錯誤也不少……幾版過後依然很多沒有改過來。

書中數學證明和介紹比較簡單。因為採用Python語言的原因，比較易讀。

淺顯易懂，內容上循序漸進，環環相扣。相比於上一本，我會更推薦一些。厚度也不算厚。

《數據結構與演算法 Python語言描述》

北大教授裘宗燕的書，這本書前面寫的挺好的，尤其是在面向對象還有ADT等思想的闡述，都很不錯。

但是讀到後來給我一種虎頭蛇尾的感覺，前面氣勢如虹緒論就寫了很長，最後三章感覺有點草草收尾的意思。就像編輯在催稿，而作者很忙的樣子……

另外就是這本書的編排順序我個人也不是特別喜歡。

接下來是兩本大部頭，都是非常厚的書。

他們最大的特點就是：出現率遠大於看完率

《演算法導論》

演算法書中的權威，MIT的6.046J就是按照這個來講的。

公認最好的演算法書，組織結構合理，內容詳盡。引導讀者從思維方式上對演算法進行領悟。

書中對演算法的數學結構進行了詳盡的闡述。有非常多的數學證明。

這本書我說不出什麼缺點，只能說有些內容是因為我還沒到大牛的境界，暫時還無法體會理解。

我個人的觀點是：不要糾結於詳細的偽代碼，不用糾結於連篇累牘的講解。體會其中演算法的精髓就好。

《演算法》第四版

如果說，《演算法導論》是學術上最好書，那這本應該是實際應用最好的書。

它對數學的要求比《演算法導論》低很多，摒棄了演算法的證明。

書中具體給出了每位程序員應知應會的50個演算法，深入淺出，大量圖解。非常棒。

java基礎的話你能擼出來Hello World基本上就可以開始看這本書了，這本書最大的不友好之處在於它的第一章非常長，沒看過的人又不知道哪裡可以跳過。

這本書後面的翻譯感覺不如前邊了，不知道是換人了還是DDL了……

翻開書就會看到很多的圖，配套作者在coursera上面的課程學的話事半功倍！

接下來的幾本我看的比較少，簡單介紹一下，希望大家自己去發現和了解，不要漏下這些好書：

《編程珠璣》

很薄一本啊，但是我放在那還沒看完……

這本書被稱為： 歷史 上最偉大的計算機科學著作之一

融深邃思想、實戰技術與趣味軼事於一爐的奇書。

內容不深，但是不是一個知識點一個知識點的給你講解演算法原理的。

這本書的核心思想是讓你了解如何正確選擇和高效地實現演算法。書中還有一些趣聞軼事，看著倒是很有意思~

有興趣的同學可以看看~

《演算法競賽入門經典》系列

演算法競賽入門經典書，ACM必備書籍吧算是。書中題目對於競賽來說比較簡單，但是對於一般我們平時工程來說偏難。語言用的是C/C++，請好好做例題好好做作業，讀書的時候好好思考和復習~

反正我是沒讀過，捂臉……

《劍指Offer》

這個書很有意思，對於在校生來說我個人覺得是必看的書。沒有任何工作經驗的同學在面試的時候真的會被問懵的。這本書可以讓你了解如何應付考官日常問題，在解答面試問題的時候，書中很多方法和思路會讓考官覺得你思考的很全面，給你加不少分。

我面試的時候也曾快速掃過一遍這本書，讓我在回答問題的時候條理更清晰。書中代碼是C的，emmm，於是代碼部分我就沒太看……

《用Python解決數據結構與演算法問題》

最後給大家推薦一本在線的 免費 的演算法書。

https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn/

不是大部頭，也不是讀物，新手入門足夠用，書中介紹了大多數日常需要的演算法，並且講的比較淺顯~轉行的新手基本可以通過這本書來快速掌握常用基本演算法了~

反正免費，是否適合自己看兩頁也就get了~

如果需要PDF版，可以在「程序員必修課」公眾號後台回復：「Python演算法書」獲取。

Ⅳ 有沒有 《 演算法圖解 (圖靈程序設計叢書）》電子版書籍百度雲下載

042.演算法圖解(圖靈程序設計叢書).epub

鏈接：https://pan..com/s/1OhPzyAatS3-ha2omFFR8pw

Ⅳ 推薦一些關於演算法的書籍

1、數據結構與演算法分析：C語言描述（適合入門）

這本書相對於演算法導論要簡單一些，更適合入門。演算法導論其實有比較強的理論性，看起來比較吃力。

《數據結構與演算法分析:C語言描述》內容簡介：書中詳細介紹了當前流行的論題和新的變化，討論了演算法設計技巧，並在研究演算法的性能、效率以及對運行時間分析的基礎上考查了一些高級數據結構，從歷史的角度和近年的進展對數據結構的活躍領域進行了簡要的概括。由於《數據結構與演算法分析:C語言描述(原書第2版)》選材新穎，方法實用，題例豐富，取捨得當。《數據結構與演算法分析:C語言描述》的目的是培養學生良好的程序設計技巧和熟練的演算法分析能力，使得他們能夠開發出高效率的程序。從服務於實踐又鍛煉學生實際能力出發，書中提供了大部演算法的C程序和偽碼常式。

2、演算法設計與分析基礎（適合入門）

作者基於豐富的教學經驗，開發了一套對演算法進行分類的新方法。這套方法站在通用問題求解策略的高度，能對現有的大多數演算法都能進行准確分類，從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來探索演算法設計與分析這一迷人領域。本書作為第2版，相對第1版增加了新的習題，還增加了「迭代改進」一章，使得原來的分類方法更加完善。

3.0、演算法引論：一種創造性方法（適合入門）

和普通的演算法書不同，這本書從創造性的角度出發——如果說演算法導論講的是有哪些演算法，那麼演算法引論講的就是如何創造演算法。結合前面的演算法設計與分析基礎，這本書把能解決的演算法問題數量擴大了一個數量級。

3.1 演算法競賽 | 信息學奧賽一本通（算競入門）

AlphaWA同學推薦的入門書籍，網上沒有PDF版本，自己去淘寶買嘍。

3.2 演算法競賽 | 演算法競賽進階指南（算競進階）

Ⅵ 馬前課12指演算法圖解

馬前課12指演算法圖解如下：

動左手拇指，依次順時針點擊其餘3指上所布大安、留連、速喜、赤口、小吉、空亡6神位。例五月初四，午時占。

小六壬天氣秘法：

大安陰晴日，清風送爽楊柳枝。

留連雨綿綿，旱苗喜雨在禾田。

速喜霓虹現，艷陽高照在人間。

赤口冷如刀，雷雨霜雪兼冰雹。

小吉星月稀，陰陽天里陰陽期。

空亡霧茫茫，不見日月海天長。

Ⅶ 演算法圖解 PDF 高清版

像小說集一樣趣味的演算法新手入門書。
演算法是解決困難的一步步步驟，都是電子信息科學行業的關鍵主題。現如今程序員*常見的演算法早已歷經了古人的探索、檢測及證實。假如你要搞明白這種演算法，又不願困在在繁雜的證實中，這書更是你的不二選擇。這部圖例豐富多彩、扣人心弦的好用手冊將給你輕輕鬆鬆懂得怎樣在自身的程序流程中高效率應用關鍵的演算法。
這書範例豐富多彩，圖片配文字，以令人非常容易了解的方法詮釋了演算法，致力於協助程序員在平時新項目中充分發揮演算法的動能。書中的前三章將協助你奠定基礎，陪你學習培訓二分查找、大O表示法、二種基礎的數據結構及其遞歸等。剩下的篇數將關鍵詳細介紹運用普遍的演算法，主要內容包含：應對實際難題時的處理方法，例如，什麼時候選用貪欲演算法或動態規劃；散列表的運用；圖演算法；Kzui近鄰演算法。

目錄
前言
致謝
關於本書
第1章 演算法簡介1
1.1引言1
1.1.1性能方面1
1.1.2問題解決技巧2
1.2二分查找2
1.2.1更佳的查找方式4
1.2.2運行時間8
1.3大O 表示法8
1.3.1演算法的運行時間以不同的速度增加9
1.3.2理解不同的大O運行時間10
1.3.3大O 表示法指出了最糟情況下的運行時間12
1.3.4一些常見的大O運行時間12
1.3.5旅行商13
1.4小結15
第2章 選擇排序16
2.1內存的工作原理16
2.2數組和鏈表18
2.2.1鏈表19
2.2.2數組20
2.2.3術語21
2.2.4在中間插入22
2.2.5刪除23
2.3選擇排序25
2.4小結28
第3章 遞歸29
3.1遞歸29
3.2基線條件和遞歸條件32
3.3棧33
3.3.1調用棧34
3.3.2遞歸調用棧36
3.4小結40
第4章 快速排序41
4.1分而治之41
4.2快速排序47
4.3再談大O表示法52
4.3.1比較合並排序和快速排序53
4.3.2平均情況和最糟情況54
4.4小結57
第5章 散列表58
5.1散列函數60
5.2應用案例63
5.2.1將散列表用於查找63
5.2.2防止重復64
5.2.3將散列表用作緩存66
5.2.4小結68
5.3沖突69
5.4性能71
5.4.1填裝因子72
5.4.2良好的散列函數74
5.5小結75
第6章 廣度優先搜索76
6.1圖簡介77
6.2圖是什麼79
6.3廣度優先搜索79
6.3.1查找最短路徑82
6.3.2隊列83
6.4實現圖84
6.5實現演算法86
6.6小結93
第7章 狄克斯特拉演算法94
7.1使用狄克斯特拉演算法95
7.2術語98
7.3換鋼琴100
7.4負權邊105
7.5實現108
7.6小結116
第8章 貪婪演算法117
8.1教室調度問題117
8.2背包問題119
8.3集合覆蓋問題121
8.4NP 完全問題127
8.4.1旅行商問題詳解127
8.4.2如何識別NP 完全問題131
8.5小結133
第9章 動態規劃134
9.1背包問題134
9.1.1簡單演算法135
9.1.2動態規劃136
9.2背包問題FAQ143
9.2.1再增加一件商品將如何呢143
9.2.2行的排列順序發生變化時結果將如何145
9.2.3可以逐列而不是逐行填充網格嗎146
9.2.4增加一件更小的商品將如何呢146
9.2.5可以偷商品的一部分嗎146
9.2.6旅遊行程最優化147
9.2.7處理相互依賴的情況148
9.2.8計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎148
9.2.9最優解可能導致背包沒裝滿嗎149
9.3最長公共子串149
9.3.1繪制網格150
9.3.2填充網格151
9.3.3揭曉答案152
9.3.4最長公共子序列153
9.3.5最長公共子序列之解決方案154
9.4小結155
第10章 K 最近鄰演算法156
10.1橙子還是柚子156
10.2創建推薦系統158
10.2.1特徵抽取159
10.2.2回歸162
10.2.3挑選合適的特徵164
10.3機器學習簡介165
10.3.1OCR165
10.3.2創建垃圾郵件過濾器166
10.3.3預測股票市場167
10.4小結167
第11章 接下來如何做168
11.1樹168
11.2反向索引171
11.3傅里葉變換171
11.4並行演算法172
11.5MapRece173
11.5.1分布式演算法為何很有用173
11.5.2映射函數173
11.5.3歸並函數174
11.6布隆過濾器和HyperLogLog174
11.6.1布隆過濾器175
11.6.2HyperLogLog176
11.7SHA 演算法176
11.7.1比較文件177
11.7.2檢查密碼178
11.8局部敏感的散列演算法178
11.9Diffie-Hellman 密鑰交換179
11.10線性規劃180
11.11結語180
練習答案181

自取： https://url80.ctfile.com/f/32319880-518802548-9892a0
（訪問密碼：3284）

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《演算法圖解》（[美] Aditya Bhargava）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：演算法圖解

作者：[美] Aditya Bhargava

譯者：袁國忠

豆瓣評分：8.5

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-3

頁數：196

內容簡介：

本書示例豐富，圖文並茂，以讓人容易理解的方式闡釋了演算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地發揮演算法的能量。書中的前三章將幫助你打下基礎，帶你學習二分查找、大O表示法、兩種基本的數據結構以及遞歸等。餘下的篇幅將主要介紹應用廣泛的演算法，具體內容包括：面對具體問題時的解決技巧，比如，何時採用貪婪演算法或動態規劃；散列表的應用；圖演算法；K最近鄰演算法。

作者簡介：

Aditya Bhargava

軟體工程師，兼具計算機科學和美術方面的教育背景，在adit.io撰寫編程方面的博客。

Ⅸ java數據結構書籍推薦

1. 入門級

針對剛入門的同學，建議不要急著去看那些經典書，像《演算法導論》、《演算法》這些比較經典、權威的書。雖然書很好，但看起來很費勁，如果看不完，效果會很不好。所以建議先看兩本入門級的趣味書：

• 《大話數據結構》

• 《演算法圖解》

大話數據結構

將理論講的很有趣，不枯燥。作者結合生活中的例子去對每個數據結構和演算法進行講解，讓人通俗易懂。

演算法圖解

這是一本像小說一樣有趣的演算法入門書，書中有大量的圖解，通俗易懂。

看完上面一本或兩本入門級的書，你就會對數據結構和演算法有個大概認識和學習。但這些入門級的書缺少細節、不夠系統。所以想要深入的學習數據結構和演算法，光看這兩本書肯定是不夠的。

2. 不同語言的教科書

國內外很多大學都是將《數據結構和演算法分析》作為教科書。這本書非常系統、嚴謹、全面，難度適中，很適合對數據結構和演算法有些了解，並且已經掌握了至少一門語言的同學學習。針對不同的語言，分別有：

• 《數據結構與演算法分析:C語言描述》

• 《數據結構與演算法分析:C++描述》

• 《數據結構與演算法分析:java語言描述》

如果你不會C、C++、java，會Python或者JavaScript，可以看：

• 《數據結構與演算法JavaScript描述》

• 《數據結構與演算法:Python語言描述》

3. 面試書籍

現在很多大廠的面試都會考演算法題，這里推薦幾本面試演算法書籍：

• 《劍指offer》

• 《編程珠璣》

• 《編程之美》

劍指offer

為面試演算法量身定做的一本書。幾乎包含了所有常見的、經典的面試題，如果能搞懂書裡面的內容，一般公司的演算法面試都應該沒問題。

編程珠璣

這本書豆瓣評分有9分，評分很高。這本書最大的特色是講了很多海量數據的處理技巧。其他演算法書籍很少涉及海量數據。

編程之美

有些作者是微軟工程師，演算法題目較難，比較適合要面試Google、Facebook這樣的公司的人去看。

4. 經典書籍

現在數據結構與演算法最經典的書籍就是：

• 《演算法導論》

• 《演算法》

• 《計算機程序設計藝術》

這三本書非常經典，但都很厚，看起來比較費勁，估計很少有人能全部看完。但如果想更深入地學一遍數據結構和演算法，還是建議去看看。

演算法導論

章節安排不是循序漸進，裡面有各種演算法正確性、復雜度的證明、推導，對數學功底有一定要求，看起來有些費勁。

演算法

偏重講演算法。內容不夠全面，對數據結構方面的知識講的不多，動態規劃這么重要的知識點卻沒有講。

計算機程序設計藝術

這本書包括很多卷，相比於其他書籍有更好的深度、廣度、系統性和全面性。但如果你對數據結構和演算法不是特別感興趣，沒有很好的數學、演算法、計算機基礎，很難把這本書讀完、讀懂。

5. 課外閱讀

有些演算法書籍也比較適合在平時悠閑的時候翻翻看看：

• 《演算法帝國》

• 《數學之美》

• 《演算法之美》

這些書都列舉了大量的列子來解釋說明，非常通俗易懂。