内容简介
本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Java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10章，讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、遗传算法、k均值聚类算法、简单的神经网络、对抗搜索算法等，通过丰富的方案、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，可以帮助程序员提升用Java解决实际问题的技术、编程和应用能力。
AI简介
这是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Java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10章，讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、遗传算法、k均值聚类算法、简单的神经网络、对抗搜索算法等，通过丰富的方案、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，可以帮助程序员提升用Java解决实际问题的技术、编程和应用能力。
本书的内容涵盖了计算机科学的多个领域，包括搜索算法、图算法、遗传算法、k均值聚类算法、神经网络等。例如，在搜索算法中，书中介绍了DNA搜索算法与二分搜索原理，以及迷宫求解问题与深度优先搜索算法。在图算法中，书中介绍了地图作为图的一种，以及搭建图的框架。在遗传算法中，书中介绍了遗传算法的生物学背景，以及遗传算法的通用定义和步骤。在k均值聚类算法中，书中介绍了k均值聚类算法介绍。在神经网络中，书中介绍了人工神经网络基础，以及神经网络在分类问题中的应用。
本书不仅详细介绍了这些算法的基本原理和实现方法，还提供了丰富的示例和习题，帮助读者深入理解和掌握这些算法。例如，在搜索算法中，书中提供了
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