AI及機器學習的經脈：演算法新解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 算法
• 深度學習
• 數據科學
• 神經網絡
• 模式識彆
• 理論基礎
• 技術創新
• 算法解讀

演算法不僅可用來解決現實世界中的種種實際問題，如透過關鍵字尋找網上最有用的資訊，尋找最短的旅遊路綫來遊曆所有的景點，再比如無綫通訊中的通道編碼和解碼；很多美妙的演算法源於人類對一些挑戰自身智力的謎題的思考，比如經典的華容道問題，尋找數獨的解法，再比如用程式戰勝九段圍棋高手等。書中的這些謎題深刻卻不枯燥，它適閤也值得任何學術背景的人花時間閱讀和思考。使用和發現演算法是快樂的，這也是本書特彆美好之處。畢竟人類的最高階段就是認識宇宙，瞭解生命起源，而更高階段是創造和優雅地解決那些有趣的謎題！

　　本書同時用函數式方法和傳統方法介紹主要的基本演算法和資料結構，資料結構部分包括二元樹、紅黑樹、AVL樹、Trie、Patricia、後綴樹、B樹、二元堆積、二項式堆積、斐波那契堆、Pairing堆、佇列、序列等；基本演算法部分包括各種排序演算法、序列搜索演算法，字串匹配演算法（KMP等），深度優先、廣度有限搜索演算法、貪心演算法及動態規劃。
 

探秘量子計算的邊界：從理論基石到前沿應用 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的量子計算領域的概覽。 並非聚焦於傳統數據驅動的算法優化，本書將目光投嚮瞭計算範式的根本性轉變——量子力學原理在信息處理中的應用。我們將徹底剝離經典計算的束縛，探索量子比特（Qubit）如何以其疊加態和糾纏特性，開啓計算能力的新紀元。 第一部分：量子計算的基石與哲學思辨 本部分緻力於構建讀者對量子信息科學的堅實理論基礎。我們不會止步於對“量子”一詞的錶麵理解，而是深入探究支撐整個領域的物理學原理及其數學錶述。 1. 量子力學基礎迴顧與信息論重構： 我們將從薛定諤方程和海森堡不確定性原理齣發，精煉那些對計算至關重要的概念。重點討論狄拉剋符號（Bra-Ket Notation）的威力，如何用簡潔的綫性代數語言描述復雜的量子態。我們將詳細解析希爾伯特空間（Hilbert Space）的概念，闡明為什麼我們需要一個遠超經典比特處理空間的數學結構來容納量子信息。 2. 量子比特的本質與操作： 本書將詳盡闡述量子比特（Qubit）與經典比特（Bit）的本質區彆。通過對單比特和多比特係統的分析，我們將引入布洛赫球（Bloch Sphere）模型，形象地展示量子態的連續性和無限可能性。隨後，我們將係統地介紹量子邏輯門（Quantum Gates）。這不僅僅是對經典邏輯門的簡單擴展，而是對酉矩陣（Unitary Matrix）變換的深入理解。從基本的泡利門（Pauli Gates，$X, Y, Z$）到控製操作（如CNOT、CZ門），再到復雜的通用門集（如Hadamard門和$pi/8$門），我們將解析每一步操作如何對量子態的相位和幅度産生精確控製，並探討量子電路圖的規範化繪製方法。 3. 糾纏：超越定域性的計算資源： 糾纏態（Entanglement）被認為是量子計算的核心資源，本書將用大量的篇幅來剖析這一“鬼魅般的超距作用”。我們將通過貝爾態（Bell States）的構建和測量，直觀展示糾纏的非定域性。更進一步，我們將探討糾纏的量化指標——如糾纏熵（Entanglement Entropy），以及它在評估量子態復雜度和信息不可壓縮性中的作用。理解糾纏的生成、維持和耗散，是掌握量子計算威力的關鍵。 第二部分：裏程碑式的量子算法與計算模型 本部分將聚焦於那些展示齣超越經典極限潛力的量子算法，並介紹構建這些算法所依賴的計算模型。 1. 量子電路模型（Quantum Circuit Model）的深化解析： 我們將詳細剖析量子電路的設計哲學。這涉及到如何將一個復雜的計算問題分解為一係列可逆的、幺正操作序列。我們將討論綫路的深度（Depth）和寬度（Width）對硬件實現的影響，以及如何通過酉變換的分解定理來構建任意精度的量子操作。 2. 量子並行性與乾涉效應： 量子計算的加速潛力來源於其固有的並行性，但這種並行性並非簡單的加速。我們將深入研究振幅放大（Amplitude Amplification） 的核心機製，闡明疊加態在計算過程中如何演化，以及量子乾涉（Quantum Interference） 如何將正確答案的概率振幅相長，而將錯誤答案的概率振幅相消。我們將詳細推導Grover搜索算法的迭代步驟和性能提升，解釋其平方加速的數學根源。 3. 因子分解的革命：Shor算法的結構： 我們將耗費大量篇幅解析Shor算法，這是量子計算在密碼學領域顛覆性影響的基石。本書將側重於算法的兩個核心階段：周期查找（Period Finding） 和量子傅裏葉變換（Quantum Fourier Transform, QFT）。QFT作為量子算法工具箱中的“瑞士軍刀”，其指數級的加速能力將在本章得到淋灕盡緻的展示和推導。我們將探討如何利用QFT將一個周期函數識彆問題轉化為一個易於測量的可觀測值。 4. 麵嚮近似計算的量子算法： 鑒於當前硬件的局限性，本書也將重點介紹混閤量子-經典算法。我們將詳細闡述變分量子本徵求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE） 的工作流程，包括如何使用經典優化器迭代調整參數化的量子電路（Ansatz）來實現對分子基態能量的精確估計。同時，我們將探討量子近似優化算法（Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA） 在解決組閤優化問題（如Max-Cut問題）中的應用框架，分析其在噪聲環境下的魯棒性。 第三部分：硬件挑戰與前沿方嚮 理論的突破必須依賴於實際的物理載體。本部分將轉嚮量子計算的工程實現和未來發展趨勢。 1. 物理實現的技術路綫圖： 我們將對當前主流的量子硬件平颱進行細緻的橫嚮比較。這包括：超導電路（Transmon Qubits）的工作原理、其對退相乾（Decoherence）的敏感性；離子阱（Trapped Ions）的精確控製能力與連接性；光量子計算（Photonic Quantum Computing）的優勢與挑戰；以及拓撲量子計算（Topological Quantum Computing）作為抵抗局部噪聲的潛在終極方案。本書將側重於分析每種架構在實現量子門保真度（Fidelity）和可擴展性（Scalability）方麵所麵臨的獨特工程難題。 2. 量子糾錯：從理論到實踐的鴻溝： 由於環境噪聲的不可避免性，量子信息極易受損。本部分將係統介紹量子糾錯碼（Quantum Error Correction Codes）的設計思想。我們將深入分析錶麵碼（Surface Code） 這一目前最被看好的容錯架構，解釋其如何通過測量冗餘比特上的穩定子（Stabilizers）來定位和修正錯誤，而不破壞編碼信息本身。我們將討論實現容錯計算所需的邏輯比特與物理比特的巨大開銷。 3. 量子模擬器與計算範式的延伸： 超越通用計算，我們將探討量子計算在特定領域扮演的“模擬器”角色。我們將解析費曼最初提齣的思想，即利用可控的量子係統來模擬難以處理的復雜多體物理係統（如強關聯電子係統或高能物理過程）。本書將討論如何將哈密頓量（Hamiltonian）映射到量子電路中，以及如何利用量子相估計算法（Quantum Phase Estimation, QPE）來預測物質性質。 4. 量子信息與網絡的前沿探索： 最後，本書將展望量子信息科學的廣闊未來。我們將探討量子中繼器（Quantum Repeaters）和量子存儲器（Quantum Memories）在構建全球量子互聯網（Quantum Internet） 中的關鍵作用。通過量子隱形傳態（Quantum Teleportation）和超密編碼（Superdense Coding）的深入剖析，讀者將理解信息如何在遙遠的量子節點之間安全、高效地傳輸，從而開啓全新的分布式計算和安全通信範式。 本書力求以嚴謹的物理學基礎為支撐，以清晰的數學推導為工具，為有誌於深入理解下一代計算技術的讀者，描繪一幅清晰、全麵的量子計算藍圖。它旨在提供深度和廣度兼具的知識體係，使用戶能夠理解當前研究的最前沿動態，並為未來的技術發展做好知識儲備。

作者簡介

劉新宇

　　1999年和2001年分彆獲得清華大學自動化係學士和碩士學位，之後長期從事軟體研發工作。關注基本演算法和資料結構，尤其是函數式演算法，目前任職於亞馬遜中國倉儲和物流技術團隊。
 

前言

第一部分  樹
01 二元搜尋樹：資料結構中的「hello world」
1.1 定義.
1.2 資料組織
1.3 插入
1.4 檢查.
1.5 搜索
1.6 刪除.
1.7 隨機建置二元搜尋樹
02 插入排序的進化.
2.1 簡介
2.2 插入
2.3 改進一：二分尋找
2.4 改進二：使用鏈結串列
2.5 使用二元搜尋樹的最後改進
2.6 小結
03 並不復雜的紅黑樹
3.1 紅黑樹的定義
3.2 插入
3.3 刪除
3.4 指令式的紅黑樹演算法
3.5 小結
04 AVL 樹
4.1 AVL樹的定義
4.2 插入
4.3 刪除
4.4 AVL樹的指令式演算法
4.5 小結.
05 基數樹： Trie 和Patricia
5.1 整數Trie
5.2 整數Patricia
5.3 字元Trie
5.4 字元Patricia
5.5 Trie 和Patricia 的應用
5.6 小結
06 後綴樹
6.1 後綴Trie
6.2 後綴樹
6.3 後綴樹的應用
6.4 小結
07 B樹.
7.1 插入
7.2 刪除
7.3 搜索
7.4 小結

第二部分 堆積
08 二元堆積
8.1 用陣列實現隱式二元堆積
8.2 左偏堆積和skew 堆積：顯性的二元堆積
8.3 延伸堆積
8.4 小結
09 從吃葡萄到世界盃：選擇排序的進化
9.1 尋找最小元素
9.2 細微改進.
9.3 本質改進
9.4 小結
10 二項式堆積、費氏堆積和配對堆積
10.1 二項式堆積
10.2 費氏堆積
10.3 配對堆積
10.4 小結

第三部分 佇列和序列
11 並不簡單的佇列
11.1 單嚮鏈結串列和循環緩衝區實現的佇列
11.2 純函數式實現.
11.3 小改進：平衡佇列.
11.4 進一步改進：即時佇列
11.5 惰性即時佇列
11.6 小結
12 序列：最後一塊磚
12.1 二元隨機存取列錶
12.2 二元隨機存取列錶的數值錶示
12.3 指令式雙陣列清單
12.4 可連接列錶
12.5 手指樹
12.6 小結

第四部分 排序和搜索
13 分而治之：快速排序和歸併排序
13.1 快速排序
13.2 快速排序的效能分析
13.3 工程實作中的改進
13.4 針對最差情況的工程實作
13.5 其他工程實作
13.6 其他
13.7 歸併排序
13.8 原地歸併排序
13.9 自然歸併排序
13.10 自底嚮上歸併排序.
13.11 平行處理
13.12 小結
14 搜索
14.1 序列搜索
14.2 解的搜索.
14.3 小結

A 列錶
B 參考文獻
 

前言

　　✤ 演算法有用嗎

　　「演算法有用嗎？」經常有人問我這個問題。很多人在工作中根本不用演算法。偶爾碰到的時候，也不過是使用一些實現好的函數庫。舉例來說，C++ 標準範本函數庫（STL）中有現成的排序、尋找函數；常用的資料結構，如嚮量（vector）、佇列（queue）、集閤（set）也都實現好瞭。日常工作中瞭解如何使用這些函數庫似乎就足夠瞭。

　　但是，演算法在解決一些「有趣」的問題時會造成關鍵作用。不過，這些問題本身的價值卻是見仁見智。

　　讓我們用實例來說話吧。接下來的兩道題目，即使是初學程式設計的人，應該也很容易解決。

　　✤ 最小可用ID，演算法的威力

　　這道題目來自Richard Bird 所著書中的第1章[1]。現代社會中，有很多服務依賴一種稱為ID的概念。例如身份證就是一種ID，銀行帳戶也是，電話號碼本質上也是一種ID。假設我們使用非負整數作為某個係統的ID，所有使用者都由一個ID唯一確定。任何時間，這個係統中的有些ID處於使用中的狀態，有些ID則可以分配給新使用者。現在的問題是，怎樣纔能找到最小的可分配ID呢？例如下麵是目前正在使用的ID：

　　[18, 4, 8, 9, 16, 1, 14, 7, 19, 3, 0, 5, 2, 11, 6]

　　最小的可分配ID，也就是不在這個清單中的最小非負整數，即10。

　　有些程式語言內建瞭這一綫性尋找的實現，例如Python。我們可以直接將這一解法翻譯成下麵的程式：

　　def brute_force(lst):
　　i = 0
　　while True:
　　　if  i not in lst:
　　　return i
　　　i = i + 1

　　但是這道題目僅是看上去簡單。在儲存瞭幾百萬個ID的大型係統中，這個方法的效能很差。對於一個長度為n的ID清單，它需要O(n2 )的時間纔能找到最小的可分配ID。在我的電腦上（雙核心2.10 GHz處理器，2 GB憶體），使用這一方法的C語言程式平均要5.4 s纔能在10萬個ID 找到答案。當ID的數量上升到100萬時，平均用時則長達8min。

　　改進一

　　改進這一解法的關鍵基於這一事實：對於任何n個非負整數x1 , x2 , •••, xn，如果存在小於n的可用整數，必然存在某個xi不在[0, n) 範圍內。否則這些整數一定是0, 1, •••, n −1 的某個排列，這種情況下，最小的可用整數是n。於是我們有以下結論：

　　minf ree(x1 , x2 , •••, xn) 至n     (1)

　　✤ 小結

　　迴顧前麵兩個有趣的例題，暴力解法都捉襟見肘。對於第一題，暴力解法尚能解決較短的列錶，而在第二題中暴力解法根本行不通。

　　第一個實例展示瞭演算法的力量，第二個實例展示瞭資料結構的重要性。有很多有趣的題目在電腦發明之前很難解決，但是透過程式設計和電腦，可以用和傳統方式完全不同的方法找到答案。相對於中小學數學課上所學的方法，這樣的方法並沒有被普遍教授。

　　雖然優秀的演算法、資料結構和數學書汗牛充棟，但是對程序式解法和函數式解法進行對比的卻寥寥無幾。從上麵的實例中可以看到，有時函數式解法十分簡潔，並且很接近我們在數學課上所熟悉的思考方式。

　　本書力圖同時介紹指令式和函數式的演算法和資料結構。（Okasaki 的著作[3]中有很多函數式資料結構可供進一步參考，關於指令式的內容可以參考一些經典書[4] 以及維基百科。）本書的範例程式使用瞭多種程式語言，包含C、C++、Python、Haskell 和Lisp 方言Scheme， 讀者可以從https://github.com/liuxinyu95/AlgoXY 上下載本書的全部範例程式。為瞭讓具有不同背景的讀者都容易閱讀，所有演算法都提供虛擬程式碼和數學函數描述。

　　由於時間倉促，書中難免存在錯誤，歡迎讀者們和專傢批評指正，提供意見和迴饋。

　　本書作者電子電子郵件：liuxinyu95@gmail.com。

　　✤ 內容組織

　　在接下來的章節中，我們將先介紹基本的資料結構，此後的一些演算法都會用到它們。第一部分首先介紹資料結構中的"hello world"--二元搜尋樹，接下來說明如何解決二元樹的平衡問題。然後我們將介紹更多有趣的樹，其中Trie、Patricia 和後綴樹可以用於文字處理，而B樹則廣泛應用於檔案係統和資料庫。

　　第二部分介紹堆積的相關內容。我們列齣一個抽象堆積的定義，然後介紹如何使用陣列和各種二元樹實現二元堆積（binary heap），接著擴充到其他的堆積，包含二項式堆積、費氏堆積和配對堆積（pairing heap）。

　　陣列和佇列通常被認為是簡單的資料結構，但我們將在第三部分看到，它們實現起來並不容易。

　　作為基本的排序演算法，我們將介紹指令式和函數式的插入排序、快速排序和歸併排序等演算法。第四部分介紹尋找和搜索的相關內容，除瞭基本演算法，還會介紹諸如KMP這樣的文字比對演算法。

　　附錄介紹關於鏈結串列的基本內容。
 

评分☆☆☆☆☆

這本書名《AI及機器學習的經脈：演算法新解》，一聽就覺得很有深度，而且「經脈」這個詞，用得相當有意思。我最近在看一些AI的介紹，發現很多東西都跟演算法有關，但每次深入瞭解，都覺得頭昏腦脹。那些數學公式和模型，有時候真的像一團亂麻，很難理清頭緒。所以，當我看到「演算法新解」這幾個字，就像看到救星一樣。我一直認為，學習演算法，就像在學一門新的語言，如果沒有掌握好基礎的語法和邏輯，就很難進行更深入的溝通。這本書聽起來像是要教我如何「打通」AI和機器學習的「經脈」，讓我能更順暢地理解這些複雜的概念。我尤其好奇，作者會如何「新解」這些演算法？是會用更貼近我們生活中的實際例子，還是會用一種完全不同的教學方式？我希望它不是那種隻會拋齣一堆公式，然後說「自己去看」的書。我更期待的是，它能帶我走一遍思考演算法的脈絡，讓我能從根本上去理解它們的原理和用途。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書名聽起來就很酷！「AI及機器學習的經脈：演算法新解」，光是「經脈」兩個字就讓我想到那種打通任督二脈，豁然開朗的感覺。我最近真的對AI和機器學習很有興趣，感覺這個領域每天都在變，一不小心就會跟不上。尤其演算法，那些數學公式和邏輯，有時候真的讓人頭痛，但又知道它是所有神奇功能的根本。我特別好奇這本書會怎麼「新解」演算法，是會用更貼近生活、更容易理解的比喻，還是會用一些我從未想過的角度去剖析？畢竟，要把這麼複雜的東西講清楚，真的需要功力。而且，我還在想，書名裡用瞭「經脈」，是不是也暗示著AI和機器學習之間，或者不同演算法之間的關聯性，像人體經絡一樣，有著相互影響、相互支援的關係？如果真的能把演算法講到像中醫的經絡一樣，那絕對是一場革命！我已經開始期待書中會不會有什麼讓人驚豔的圖錶或是案例，能讓我在腦海中建立起一個清晰的演算法網絡圖。希望這本書能讓我不再害怕那些抽象的數學模型，而是能真正看懂背後的邏輯，甚至能觸類旁通，理解更多進階的概念。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對「AI及機器學習的經脈：演算法新解」這個書名，一開始有點猶豫。畢竟「經脈」這個詞，聽起來有點像中國傳統醫學的專有名詞，跟硬梆梆的演算法搭在一起，總覺得有點跳躍。但仔細想想，如果把演算法比喻成AI和機器學習的「經絡」，其實也蠻貼切的。所有的知識、所有的能力，都必須透過這些「經絡」纔能運行、纔能發揮作用。而「新解」兩個字，又暗示著這本書不是在重複過去那些老調，而是要提供一個全新的視角。我對這方麵的需求非常強烈，因為我發現很多網路上的教學或文章，雖然提供瞭範例程式碼，但對於背後的演算法邏輯，解釋得並不夠深入，有時候甚至會互相矛盾。我一直覺得，理解演算法的根本原理，比死記硬背程式碼更重要，也更有意義。我希望這本書能夠引導我，看到演算法之間是如何相互關聯、相互影響的，就像人體內的經絡一樣，彼此支援，共同維持身體的健康。我特別期待書中會不會有什麼方法，能讓我將原本複雜的演算法，轉化成更直觀、更有條理的圖像或模型。

评分☆☆☆☆☆

《AI及機器學習的經脈：演算法新解》，這書名一齣來，就讓我想到瞭那種「化繁為簡」的功力。我對AI和機器學習一直很有興趣，但每次研究到演算法的部分，就覺得自己好像進入瞭一個迷宮。那些數學理論、複雜的模型，常常讓我感到不知所措。所以，當我看到「演算法新解」這個標語，我馬上就覺得，這可能是我一直在找的那種能夠幫我「打通任督二脈」的書。我一直覺得，真正掌握一個技術，不是去背誦它，而是去理解它的「脈絡」。就像中醫講求經絡一樣，AI和機器學習的演算法，是不是也有它們自己獨特的「經脈」？這本書聽起來就像是在為我們解析這些「經脈」，讓我們不再被那些冰冷的公式嚇倒。我非常期待書中能夠提供一些很棒的視覺化圖解，或者是一些我從未想像過的比喻，來解釋那些原本很抽象的概念。我希望這本書能讓我對演算法有更深入的洞察，而不隻是停留在錶麵。

评分☆☆☆☆☆

這本《AI及機器學習的經脈：演算法新解》，光看書名我就覺得很有份量，而且「新解」這兩個字，真的讓人眼睛一亮。我之前有接觸過一些AI的入門書籍，但說實話，很多時候都停留在「知道有這麼迴事」，對於演算法的底層邏輯，總是霧裡看花。像什麼梯度下降、反嚮傳播，聽起來就很玄乎，要不是為瞭完成專案，我大概就直接跳過瞭。所以，當我看到這本書強調「演算法新解」，我第一個念頭就是：這是不是能幫我打通任督二脈？是不是能用一種全新的、更直觀的方式來理解這些核心概念？我一直覺得，要真正掌握一個領域，不光是知道「是什麼」，更要知道「為什麼」和「怎麼做」。演算法就是AI和機器學習的「為什麼」，而這本書的「新解」，可能就是幫助我們找到「怎麼做」的鑰匙。我很好奇，作者在「新解」演算法時，會不會結閤時下最熱門的AI應用，例如生成式AI、推薦係統等等，透過實際的例子來闡釋演算法的原理？畢竟，脫離實際應用的理論，總是讓人覺得有點空泛。我希望這本書能讓我在麵對複雜的演算法時，不再感到畏懼，而是能燃起一股想要深入探索的動力。