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第1章 小型问题1

1.1斐波那契数列1

1.1.1尝试递归方法1

1.1.2利用基本情形2

1.1.3计算缓存技术4

1.1.4保持斐波那契简单5

1.2简单数据压缩6

1.3牢不可破的加密9

1.3.1数据排序10

1.3.2加密和解密11

1.4 π的计算12

1.5汉诺塔13

1.5.1汉诺塔的建模14

1.5.2解决汉诺塔问题15

1.6实际应用16

1.7练习17

第2章 搜索问题19

2.1 DNA搜索19

2.1.1存储DNA20

2.1.2线性搜索21

2.1.3二分搜索22

2.1.4泛型示例24

2.2迷宫求解25

2.2.1生成随机迷宫25

2.2.2其他迷宫细节26

2.2.3深度优先搜索28

2.2.4广度优先搜索32

2.2.5 A*搜索34

2.3传教士和食人族39

2.3.1问题表示39

2.3.2问题解决42

2.4实际应用43

2.5练习44

第3章 约束满足问题45

3.1构建约束满足问题的解决框架46

3.2澳大利亚地图着色问题50

3.3八皇后问题53

3.4单词搜索问题55

3.5 SEND＋MORE=MONEY问题59

3.6电路板布局问题61

3.7实际应用61

3.8练习62

第4章 图问题63

4.1构建图框架65

4.1.1 Edge的具体实现70

4.1.2 Graph的具体实现70

4.2寻找最短路径73

4.2.1定义路径73

4.2.2广度优先搜索（BFS）回顾74

4.3最小化网络建设成本77

4.3.1权77

4.3.2寻找最小生成树82

4.4在带权图中寻找最短路径88

4.5实际应用93

4.6练习94

第5章 遗传算法95

5.1生物学背景知识95

5.2预备知识96

5.3通用遗传算法98

5.4简单测试105

5.5重新讨论SEND＋MORE=MONEY问题108

5.6遗传算法面临的挑战112

5.7实际应用112

5.8练习113

第6章 k-均值聚类算法115

6.1预备知识115

6.2 k-均值聚类算法120

6.3基于年龄和地理经度的州长聚类算法124

6.4 k-均值聚类问题及其扩展128

6.5实际应用129

6.6练习130

第7章 简单神经网络131

7.1来自生物学的灵感131

7.2人工神经网络133

7.2.1神经元133

7.2.2层134

7.2.3反向传播135

7.2.4整体情况137

7.3预备知识138

7.3.1借助随机化138

7.3.2快速算法140

7.4激活函数141

7.5构建神经网络142

7.5.1实现神经元143

7.5.2层的实现144

7.5.3神经网络的实现146

7.6分类问题149

7.6.1归一化数据149

7.6.2经典的iris（鸢尾属植物）数据集150

7.6.3葡萄酒分类问题154

7.7神经网络问题及其扩展156

7.8实际应用157

7.9练习158

第8章 其他问题159

8.1背包问题159

8.2旅行推销员问题163

8.2.1简单方法164

8.2.2深层考虑170

8.3电话号码助记符170

8.4井字棋172

8.4.1管理状态173

8.4.2极小极大算法175

8.5实际应用179

8.6练习180

附录A术语表181

附录B更多资源187

附录C Swift简史193