算法圖解百度網盤

算法圖解是一本由Aditya Bhargava所編寫的計算機科學類圖書。該書具有良好的代碼示例和實用的實戰項目。算法圖解百度網盤則是該書的一個資源共享站點，可以免費獲取書中代碼示例和實戰項目。

一、易於理解的算法介紹

算法圖解百度網盤提供了大量易於理解的算法示例。這些示例不僅具有良好的代碼實現，而且每個算法都有易於理解的圖示說明。例如，在二分查找算法的示例中，我們可以看到什麼是二分法，如何使用Python實現這個算法，並且有圖示說明如何運行該算法。以下是二分查找算法的Python代碼示例：

def binary_search(list, item):
    low = 0
    high = len(list) - 1
  
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        guess = list[mid]
        if guess == item:
            return mid
        if guess > item:
            high = mid - 1
        else:
            low = mid + 1
  
    return None

二、實戰項目示例

算法圖解百度網盤還提供了實用的實戰項目示例。這些示例可以幫助讀者更好地理解算法的應用場景和解決實際問題的方法。例如，考慮一個旅行推銷員，他需要訪問五個城市並返回起點，如何規劃最優的路線？一種解決方案是使用旅行商問題算法，它可以找到最短的環路。算法圖解百度網盤提供了Python代碼實現並可視化輸出解決方案。以下是旅行商問題算法的Python代碼示例：

def tsp(graph, v, currPos, n, count, cost):
    if count == n and graph[currPos][0]:
        return cost + graph[currPos][0]
     
    minCost = float('inf')
    for i in range(n):
        if v[i] == False and graph[currPos][i]:
             
            # Mark as visited
            v[i] = True
            print([currPos, i])
            minCost = min(minCost, tsp(graph, v, i, n, count + 1, cost + graph[currPos][i]))
             
            # Mark ith node as unvisited
            v[i] = False
             
    return minCost
 
# Sample graph and starting node
graph = [[0, 10, 15, 20],
         [10, 0, 35, 25],
         [15, 35, 0, 30],
         [20, 25, 30, 0]]
currPos = 0
n = 4
  
# Boolean array to check if a node has been visited
v = [False for i in range(n)]
  
# Mark starting node as visited
v[0] = True
  
# Find optimal route
print("Optimal Route : ", currPos, end=' ')
print(tsp(graph, v, currPos, n, 1, 0))

三、代碼片段解析

算法圖解百度網盤中的代碼示例不僅是完整的算法實現，還包含注釋和代碼片段解析。這些注釋和解析不僅可以幫助讀者更好地理解代碼的實現細節，還可以深入理解算法的設計和性能優化。以下是選擇排序算法的代碼片段解析：

for i in range(len(arr)):
    # Find the minimum element in remaining unsorted array
    min_idx = i
    for j in range(i+1, len(arr)):
        if arr[min_idx] > arr[j]:
            min_idx = j
             
    # Swap the found minimum element with the first element       
    arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

上面代碼中，第一行循環遍曆數組arr。第二行內嵌循環從第二個元素開始遍歷未排序的子數組，並查找未排序子數組中的最小元素。第四行循環結束後，找到了未排序子數組中的最小元素，第五行用未排序子數組中的第一個元素進行交換，從而將最小元素放到了正確的位置。通過這種方式，每次循環都可以找到未排序子數組中的最小值，並將其放到已排序數組的開頭。這個算法的時間複雜度為O(n²)。