算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现

本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。

这是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。书中的关键内容点包括压缩算法的概念和意义、一次性密码本加密方案、莱布尼茨公式计算π、广度优先搜索和深度优先搜索的基础、线性搜索与二分搜索的性能对比、约束满足问题的求解方法、图的定义和用途、查找最短路径的方法、图算法在现实世界的应用、遗传算法的生物学基础、遗传算法解决简单问题的应用、k均值聚类算法简介、神经网络在推荐系统中的应用、对抗搜索的概念和特点、极小化极大算法在围棋中的应用、极小化极大算法在其他领域的应用等。 书中的内容覆盖了计算机科学中的许多重要主题，包括算法设