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01 | 二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程
02 | 余数:原来取余操作本身就是个哈希函数
03 | 迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?
04 | 数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率?
05 | 递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?
06 | 递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce
07 | 排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?
08 | 组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?
09 | 动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐?
10 | 动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现?
11 | 树的深度优先搜索(上):如何才能高效率地查字典?
12 | 树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典?
13 | 树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗?
14 | 树的广度优先搜索(下):为什么双向广度优先搜索的效率更高?
15 | 从树到图:如何让计算机学会看地图?
16 | 时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”?
17 | 时间和空间复杂度(下):如何使用六个法则进行复杂度分析?
18 | 总结课:数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想?
19 | 概率和统计:编程为什么需要概率和统计?
20 | 概率基础(上):一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值
21 | 概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么?
22 | 朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?
23 | 文本分类:如何区分特定类型的新闻?
24 | 语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型?
25 | 马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?
26 | 信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?
27 | 决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用
28 | 熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?
29 | 归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的?
30 | 统计意义(上):如何通过显著性检验,判断你的A/B测试结果是不是巧合?
31 | 统计意义(下):如何通过显著性检验,判断你的A/B测试结果是不是巧合?
32 | 概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?
33 | 线性代数:线性代数到底都讲了些什么?
34 | 向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系?
35 | 文本检索:如何让计算机处理自然语言?
36 | 文本聚类:如何过滤冗余的新闻?
37 | 矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?
38 | 矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?
39 | 线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组?
40 | 线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?
41 | 线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?
42 | PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?
43 | PCA主成分分析(下):为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量?
44 | 奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?
45 | 线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?
46 | 缓存系统:如何通过哈希表和队列实现高效访问?
47 | 搜索引擎(上):如何通过倒排索引和向量空间模型,打造一个简单的搜索引擎?
48 | 搜索引擎(下):如何通过查询的分类,让电商平台的搜索结果更相关?
49 | 推荐系统(上):如何实现基于相似度的协同过滤?
50 | 推荐系统(下):如何通过SVD分析用户和物品的矩阵?
51 | 综合应用篇答疑和总结:如何进行个性化用户画像的设计?
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程序员必学数学基础课
小册名称:程序员必学数学基础课
### 18 | 总结课:数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想? 在编程的广阔天地中,数学不仅是其理论基石,更是推动技术革新与实践应用的重要力量。本书《程序员必学数学基础课》旨在通过一系列深入浅出的章节,为程序员构建起坚实的数学基础。本章节作为总结课,将聚焦于数据结构、编程语句以及基础算法这三个编程核心领域,探讨它们背后所蕴含的丰富数学思想。这些思想不仅加深了我们对计算机科学的理解,也指导着我们设计更高效、更优雅的解决方案。 #### 一、数据结构:数学结构的计算机化表达 数据结构是计算机科学中研究组织数据、存储数据及操作数据的方式和方法的学科。它直接体现了数学中集合、映射、图论、代数结构等概念在计算机领域的具体应用。 1. **集合与分类**:数据结构的基础是集合理论。数组、链表、栈、队列等线性结构,以及树、图等非线性结构,都可以视为数学中集合的计算机化表达。它们通过定义元素之间的关系(如顺序、层次、网络等),实现了数据的有效组织与管理。分类思想则体现在如何根据数据的特性选择合适的数据结构,以达到最优的存储与访问效率。 2. **映射与哈希**:哈希表是数据结构中的一个重要成员,它实现了键(Key)到值(Value)的快速映射。哈希函数的设计背后蕴含着数学中的模运算、质数选择等思想,旨在减少碰撞,提高查找效率。这一过程体现了数学中的函数映射关系,即给定一个输入(键),通过某种规则(哈希函数)得到一个输出(存储位置或值)。 3. **图论与网络**:图作为一种重要的数据结构,广泛应用于算法设计与分析中。图论中的路径问题、最短路径问题、网络流问题等,都是数学思想的直接体现。例如,Dijkstra算法求解单源最短路径问题,其核心思想是利用贪心策略逐步构建最短路径树,这一过程体现了数学中的最优化思想。 #### 二、编程语句:数学逻辑的计算机实现 编程语句是程序员与计算机交流的桥梁,它们按照特定的语法规则组织起来,形成能够执行特定任务的指令序列。这些语句背后蕴含着丰富的数学逻辑思想。 1. **条件判断与逻辑运算**:编程中的`if-else`语句、`switch`语句等条件判断结构,以及逻辑运算符(如`&&`、`||`、`!`)的使用,都是数学中逻辑推理的直接体现。它们允许程序根据条件的不同选择不同的执行路径,实现了决策过程的自动化。 2. **循环与迭代**:循环结构(如`for`、`while`循环)是编程中处理重复任务的基本手段。它们通过迭代的方式,逐步逼近目标结果或完成指定次数的操作。这一过程与数学中的极限思想、迭代法求解方程等概念紧密相关,体现了通过不断逼近来寻找问题解的策略。 3. **递归与分治**:递归作为一种特殊的编程技巧,其核心思想是将大问题分解为若干个小问题来解决,每个小问题的求解方式与原问题相同,但规模更小。递归背后蕴含着数学中的分治策略,即将复杂问题分解成若干相对简单的子问题,分别求解后再合并结果。这一思想在排序算法(如归并排序、快速排序)、图算法(如深度优先搜索、广度优先搜索)等领域得到了广泛应用。 #### 三、基础算法:数学原理的编程实践 算法是解决问题的步骤和方法,它们是数学原理在计算机领域的具体实现。基础算法的学习,不仅能够帮助我们解决实际问题,更能深化我们对数学原理的理解。 1. **排序算法**:排序是算法中的基础问题之一,它涉及到了数学中的比较、交换、划分等操作。不同的排序算法(如冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序等)体现了不同的数学思想和策略。例如,归并排序利用分治策略,将大问题分解为小问题处理,再合并结果;快速排序则通过选取基准元素进行划分,实现快速排序的目的。 2. **搜索算法**:搜索是另一种常见的算法问题,它涉及到如何在数据结构中高效地查找目标元素。二分搜索算法在有序数组中查找特定元素,其背后是数学中的二分法原理;而图论中的深度优先搜索和广度优先搜索算法,则通过遍历图的所有节点来查找目标节点,体现了数学中的遍历与搜索策略。 3. **动态规划**:动态规划是一种解决多阶段决策过程最优化问题的算法思想。它将复杂问题分解成相对简单的子问题,并保存已解决的子问题的答案,以避免重复计算。动态规划的背后是数学中的最优化理论、递推关系等概念。通过构建状态转移方程,动态规划算法能够高效地求解诸如背包问题、最长公共子序列等经典问题。 #### 结语 综上所述,数据结构、编程语句和基础算法作为编程领域的三大支柱,它们背后蕴含着丰富的数学思想。这些思想不仅指导着我们设计更高效、更优雅的解决方案,也推动着计算机科学的发展与进步。通过深入理解这些数学思想,我们可以更好地把握编程的本质与精髓,从而在技术的海洋中乘风破浪,勇往直前。希望本书《程序员必学数学基础课》能够成为你探索数学与编程奥秘的得力助手,助你在编程之路上走得更远、更稳。
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