Grokking Algorithms

Android应用分析和审查：Grokking Algorithms，由StudyZoom开发。在教育类别中列出。当前版本为1.0，在 25/09/2025 上更新。根据用户在Google Play上的评论：Grokking Algorithms。超过2的安装。 Grokking Algorithms目前有1评论，平均评分为5.0星

📘 Grokking Algorithms – (2025-2026 版)

📚 Grokking Algorithms (2025-2026 版) 是一本结构化、基于教学大纲的学术资源，专为计算机科学学士/计算机科学、信息技术学士/信息技术、软件工程专业的学生以及旨在掌握算法的自学者设计。本版提供详细的笔记、选择题和测验，使算法学习变得简单、直观，并为考试做好准备。通过井然有序的教学大纲布局，学生可以增强解决问题的能力，并将算法概念应用于项目、面试和实际场景中。

本版涵盖了基础和高级算法概念，例如递归、排序、搜索、图遍历、贪婪方法、动态规划和机器学习基础知识。每一章都经过精心设计，将理论与实践相结合，使其成为一本必不可少的学习伴侣。

📂 章节和主题

🔹 第一章：算法简介

- 什么是算法
- 为什么算法很重要
- 衡量算法效率

🔹 第二章：选择排序

- 选择排序的工作原理
- 分步讲解
- 大O符号
- 何时使用选择排序

🔹 第三章：递归

- 理解递归
- 起始情况和递归情况
- 调用堆栈
- 递归与迭代思维

🔹 第四章：快速排序

- 分治策略
- 快速排序的工作原理
- 选择基准点
- 性能分析

🔹 第五章：哈希表

- 键值对
- 避免冲突
- 哈希函数
- 哈希表的实际应用

🔹 第六章：广度优先搜索

- 图遍历
- 查找最短路径
- 队列与图
- 代码实现

🔹 第七章：Dijkstra 算法

- 加权图
- 加权图中的最短路径
- 优先队列
- Dijkstra 算法的分步执行

🔹 第八章：贪婪算法

- 进行最优局部选择
- 活动选择
- 集合覆盖问题
- 贪婪方法的局限性

🔹 第九章：动态规划

- 将问题分解为子问题
- 重叠子问题
- 记忆化
- 示例：背包问题、最长公共子序列

🔹 第十章：K 最近邻算法

- 分类算法
- 距离测量
- 选择 K 值
- 推荐系统中的应用

🔹 第十一章：下一步

- 进一步阅读和主题
- 树和图算法
- 高级排序
- 机器学习及其他

🌟 为什么选择这款应用？

- 以结构化的学术格式涵盖完整的 Grokking 算法教学大纲。
- 包含多项选择题和测验，方便有效练习。
- 提供详尽的讲解，方便快速复习和理解。
- 非常适合项目、课程作业和技术面试准备。
- 为算法问题解决和思维奠定坚实的基础。

✍ 这款应用的灵感来自：
Aditya Bhargava、Edsger W. Dijkstra、Gabriel Valiente、Sebastian Raschka、Silvano Martello、Dan Hirschberg

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