程序员的数学基础课
黄申
LinkedIn资深数据科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 作为程序员，为什么你应该学好数学？
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导读 (1讲)
导读：程序员应该怎么学数学？
基础思想篇 (18讲)
01 | 二进制：不了解计算机的源头，你学什么编程
02 | 余数：原来取余操作本身就是个哈希函数
03 | 迭代法：不用编程语言的自带函数，你会如何计算平方根？
04 | 数学归纳法：如何用数学归纳提升代码的运行效率？
05 | 递归（上）：泛化数学归纳，如何将复杂问题简单化？
06 | 递归（下）：分而治之，从归并排序到MapReduce
07 | 排列：如何让计算机学会“田忌赛马”？
08 | 组合：如何让计算机安排世界杯的赛程？
09 | 动态规划（上）：如何实现基于编辑距离的查询推荐？
10 | 动态规划（下）：如何求得状态转移方程并进行编程实现？
11 | 树的深度优先搜索（上）：如何才能高效率地查字典？
12 | 树的深度优先搜索（下）：如何才能高效率地查字典？
13 | 树的广度优先搜索（上）：人际关系的六度理论是真的吗？
14 | 树的广度优先搜索（下）：为什么双向广度优先搜索的效率更高？
15 | 从树到图：如何让计算机学会看地图？
16 | 时间和空间复杂度（上）：优化性能是否只是“纸上谈兵”？
17 | 时间和空间复杂度（下）：如何使用六个法则进行复杂度分析？
18 | 总结课：数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想？
概率统计篇 (14讲)
19 | 概率和统计：编程为什么需要概率和统计？
20 | 概率基础（上）：一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值
21 | 概率基础（下）：联合概率、条件概率和贝叶斯法则，这些概率公式究竟能做什么？
22 | 朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类？
23 | 文本分类：如何区分特定类型的新闻？
24 | 语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型？
25 | 马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑？
26 | 信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物？
27 | 决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用
28 | 熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征？
29 | 归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的？
30 | 统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的A/B测试结果是不是巧合？
31 | 统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的A/B测试结果是不是巧合？
32 | 概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合？
线性代数篇 (13讲)
33 | 线性代数：线性代数到底都讲了些什么？
34 | 向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系？
35 | 文本检索：如何让计算机处理自然语言？
36 | 文本聚类：如何过滤冗余的新闻？
37 | 矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算？
38 | 矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐？
39 | 线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组？
40 | 线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合？
41 | 线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证？
42 | PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维？
43 | PCA主成分分析（下）：为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？
44 | 奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？
45 | 线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？
综合应用篇 (6讲)
46 | 缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？
47 | 搜索引擎（上）：如何通过倒排索引和向量空间模型，打造一个简单的搜索引擎？
48 | 搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？
49 | 推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？
50 | 推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵？
51 | 综合应用篇答疑和总结：如何进行个性化用户画像的设计？
加餐 (3讲)
数学专栏课外加餐（一） | 我们为什么需要反码和补码？
数学专栏课外加餐（二） | 位操作的三个应用实例
数学专栏课外加餐（三）：程序员需要读哪些数学书？
结束语 (1讲)
结束语 | 从数学到编程，本身就是一个很长的链条
程序员的数学基础课
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17 | 时间和空间复杂度（下）：如何使用六个法则进行复杂度分析？
黄申 2019-01-21
你好，我是黄申，今天我们接着聊复杂度分析的实战。
上一讲，我从数学的角度出发，结合自身经验给你总结了几个分析复杂度的法则。但是在实际工作中我们会碰到很多复杂的问题，这个时候，正确地运用这些法则并不是件容易的事。今天，我就结合几个案例，教你一步步使用这几个法则。
案例分析一：广度优先搜索
在有关图遍历的专栏中，我介绍了单向广度优先和双向广度优先搜索。当时我提到了通常情况下，双向广度优先搜索性能更好。那么，我们应该如何从理论上分析，谁的效率更高呢？
首先我们来看单向广度优先搜索。我们先快速回顾一下搜索的主要步骤。
第一步，判断边界条件，时间和空间复杂度都是 O(1)。
第二步，生成空的队列。常量级的 CPU 和内存操作，根据主次分明法则，时间和空间复杂度都是 O(1)。
第三步，把搜索的起始结点放入队列 queue 和已访问结点的哈希集合 visited，类似上一步，常量级操作，时间和空间复杂度都是 O(1)。
第四步，也是最核心的步骤，包括了 while 和 for 的两个循环嵌套。
我们首先看时间复杂度。根据四则运算法则，时间复杂度是两个循环的次数相乘。对于嵌套在内的 for 循环，这个次数很好理解，和每个结点的直接连接点有关。如果要计算平均复杂度，我们就取直接连接点的平均数量，假设它为 m。
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精选留言(4)
zzz老师的课非常棒，每篇都干货满满，收获很多，这些年的工作常常过于关注业务逻辑的实现（也与工作岗位和性质有关），忽略了技术和数学知识沉淀，最近看了老师的文章，有种回到学生时代的感觉，同时觉得这些知识真的很重要，有了这些知识的了解和沉淀，工作中在解决问题时一旦能够回忆起来，那么将是区别于普通程序员的体现，也是成就感和快乐之所在，值得反复阅读和练习。点赞。作者回复: 感谢支持，后面会继续提供实用的内容
2019-02-23 5
qinggeouye案例一，广度优先搜索的时间复杂度，第 I 次 while 循环，这里的 I 可以认为是起始的那个搜索节点的最大度数？作者回复: 确实每个结点的度数都不同，我们通常考虑平均结点数。如果是最坏时间复杂度，我们也会用最大的度数。
2019-03-03 2
总统老唐“查看b是否在这m个节点中，时间复杂度为O(1)”，怎么不是O(m)呢？作者回复: 可以使用哈希来做，当然哈希数据结构需要更多的存储空间，是拿空间换时间
2019-11-28- Paul Shan对于不平均的双向广度遍历可以用更均衡一点的方法，也就是按照大学推进。例如左边平均连接的点数2事情，右边连接的点数是8.可以左边推进3层右边推进1层的进度进行，最终取得的效果是左右访问的点数差不多，这样总的访问点数最少（往左右移一层，新增的点数都大于减少的点数）。2019-08-28
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