Algorithms Notes For Professionals（给专业人士的算法笔记）

《算法笔记给专业人士》是一本面向专业人士的算法学习资料，它提供了一系列专业技巧和策略，旨在帮助读者深入理解算法的相关知识。该笔记内容广泛，涵盖了算法基础、算法复杂性分析、图论、动态规划、贪心算法等重要算法领域，不仅包含理论知识，还包括了多个算法实现和应用场景。 笔记在开篇部分“第1章：算法入门”中，以一个示例问题介绍了算法问题的基本解决步骤，接着通过用Swift语言实现简单的FizzBuzz算法，让读者对算法入门有一个直观感受。 第2章“算法复杂性”讨论了算法效率和性能评估方法，其中包括了大O符号（Big-O Notation）的介绍，它被广泛用于描述算法的运行时间或空间复杂度。章节还对比了不同渐进符号之间的关系，以及大Ω符号（Big-Omega Notation），它是大O符号的补充，用于描述算法性能的下限。 第3章“图”深入探讨了图论的基础知识。图是由顶点（Vertex）和连接顶点的边（Edge）构成的数据结构。章节涉及了图的存储方法，如邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。另外，还包括了拓扑排序（Topological Sort）这一处理有向无环图（DAG）的重要算法，以及使用深度优先遍历（Depth First Traversal）检测有向图中是否存在环。Thorup算法在此章节也有所提及，尽管没有详尽描述，但它是一个用于解决单源最短路径问题的算法。 第4章“图遍历”专注于图的遍历技术。深度优先搜索（DFS）是图遍历的核心算法之一，本章提供了深度优先搜索的遍历函数。 第5章和第6章介绍了著名的图算法。第5章“Dijkstra算法”讲解了Dijkstra的最短路径算法，它用于在带权重的图中找到两点之间的最短路径。而第6章“A*寻路算法”则是介绍了在带有启发式信息的搜索算法中如何找到最优路径，章节中也包含了启发式搜索的介绍，A*算法在没有障碍物的迷宫和8数码问题上的应用案例。 第7章中，A*寻路算法有了更进一步的实例讲解，通过简单的无障碍迷宫来展示A*算法的工作原理。 第8章“动态规划”讲述了动态规划算法的基本概念和几个经典问题。动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构特性问题的算法设计技术。章节中介绍的编辑距离（Edit Distance）、加权作业调度算法（Weighted Job Scheduling Algorithm）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、斐波那契数（Fibonacci Number）、最长公共子串（Longest Common Substring）等问题都是动态规划的典型应用。 第9章“Kruskal算法”讨论了求解最小生成树问题的一种算法。Kruskal算法通过贪心策略选择边，构造一棵包含图中所有顶点的树，且树的权值之和最小。章节提供了Kruskal算法的几种实现方式，包括基于最优并查集的实现等。 第10章“贪心算法”中，作者讨论了贪心算法的原理，并给出了几个具体的算法问题实例，如Huffman编码、活动选择问题（Activity Selection Problem）和硬币找零问题（Change-making problem）。 第11章“贪心技术的应用”则侧重于将贪心算法思想应用于实际问题。该章节介绍了离线缓存（Oine Caching）、自动售票机（Ticketautomat）和区间调度（Interval Scheduling）等应用场景。 这本笔记适合有一定编程基础的读者，它帮助读者构建起对算法概念和实现的深刻理解，并能够将所学知识应用于解决实际问题。整本书以实例驱动的方式，注重算法的实际应用和效率优化，通过学习这些算法和技术，读者可以提高自己在软件开发中的专业能力。