Github 上最大的开源算法库,还能学机器学习!

本文推荐了The Algorithms和Algorithm Visualizer两个开源资源,前者提供丰富的Python算法代码库,包括机器学习;后者则通过动态演示帮助学习者理解算法执行过程,适合结合LeetCode进行算法学习。
部署运行你感兴趣的模型镜像

来源:机器学习算法与Python实践

算法对于每个程序员来说,都是非常重要的。大厂面试,也是100%会问到算法面试题。

学习算法大家都知道被称为刷题神器的 LeetCode ,今天向大家推荐两个各具特色的开源算法库,可以配合着 LeetCode 一起学习。

the-algorithms

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https://the-algorithms.com/zh_Hans

这个网站是 GitHub 最大的开源算法库,支持许多编程语言。每种语言都有自己的GitHub仓库,其中存储了所有算法代码。

以 Python 为例,不但可以直接运行,代码也都是开源的,直接从Github clone

git clone https://github.com/TheAlgorithms/Python
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https://the-algorithms.com/zh_Hans/language/python

这里也有机器学习专题,常见的机器学习算法都有哦!361dbf50621f9a7f52f98bdc64be5709.png

algorithm-visualizer

https://algorithm-visualizer.org/

再推荐一个可以动态演示算法执行过程的网站,网页有三部分:最左边是算法目录,大家可以选择自己要的算法,目前已经包括了很多算法了,比如二叉树、图、排序算法、动态规划等等经典算法。中间区域分为两部分,上面是动态演示的动态图,下边是程序运行输出的日志。最右边是程序的代码和一些播放按钮。

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代码运行过程图

-------- End --------

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精选内容
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OpenSAL1.1 包含了算法导论中所有数据结构和算法以及其他内容,本资源为该算法库的动态链接库 内容如下(*号表示1.1版本新增内容): 数据结构:一般堆、二项堆、斐波那契堆、红黑树、通用散列(采用全域散列和完全散列技术)、不相交集合、任意维数组、高维对称数组。 图论算法(兼容有向图,无向图):广度和深度优先遍历、确定图是否存在回路、拓扑排序、强连通分支、欧拉环(欧拉路径)、最小生成树(Kruskal、Prim)、单源最短路径(3种)、每对顶点间最短路径(2种)、最大流(2种)等等。 代数算法:霍纳法则计算多项式和、矩阵乘法(2种)、方阵的LUP分解、解线性方程组(2种)、矩阵求逆(2种)、求伪逆矩阵(2种)、解正态方程组(2种)、最小二乘估计(2种)、多元最小二乘估计*、快速傅里叶变换、快速傅里叶逆变换、多维快速傅里叶变换、多维快速傅里叶逆变换、快速向量求卷积(单变量多项式乘积)、快速张量求卷积(多变量多项式乘积)、多项式除法*、快速方幂和算法。 序列算法:最长公共子序列、KMP序列匹配*、键值分离排序。 数论算法:大数类(兼容浮点数、整数、与内置类型兼容运算)*、RSA加解密系统*、解同余方程*、孙子定理解同余方程组*、Miller_Rabin素数测试(产生大质数)*、随机数(实数、大数)*、欧几里得算法*。 计算几何算法:确定任意一对线段是否相交*、凸包*、最近点对*。 运筹:线性规划(单纯形法)*、分配问题*、最优二度子图*、多01背包问题*
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