首先,这是我第一本只花了我一个早上就能看完的技术书...

这本书和之前看过的《图解 HTTP》风格十分类似,定位是入门科普读物。我们常说程序员必须了解算法,市面上也有很多十分好的算法书,但我仍认为这本书给算法书这一领域填充了些空白。《算法图解》十分适合零基础,但又想了解算法的读者。另外一方面,这本书还能给你提供更多形象有趣的例子来给你的女朋友或者学弟学妹来描述算法:)

整本书内容不多,一百来页,但其风格十分风趣幽默,算法所配套的例子也很透彻,其中有些地方可以说是手把手教你解题了,可见作者用心良苦。

举一些小例子,作者讲递归的时候拿爬梯子作比喻:

例如,假设我要证明我能爬到梯子的最上面。递归条件是这样的:如果我站在一个横档上,就能将脚放到下一个横档上。换言之,如果我站在第二个横档上,就能爬到第三个横档。这就是归纳条件。而基线条件是这样的,即我已经站在第一个横档上。因此,通过每次爬一个横档,我就能爬到梯子最顶端。

另外我还新认识了不少算法,例如比较无语的费曼算法(Feynman algorithm)....

这个算法是以著名物理学家理查德·费曼命名的,其步骤如下:
(1) 将问题写下来。
(2) 好好思考。
(3) 将答案写下来。

本书最后还断绝了我剩下的一丝幻想... (╯ᆺ╰๑)

使用机器学习来预测股票市场的涨跌真的很难。对于股票市场,如何挑选合适的特征呢?股票昨天涨了,今天也会涨,这样的特征合适吗?又或者每年五月份股票市场都以绿盘报收,这样的预测可行吗?在根据以往的数据来预测未来方面,没有万无一失的方法。未来很难预测,由于涉及的变数太多,这几乎是不可能完成的任务。

总而言之,作为科普读物,这本书十分到位。对于零基础的同学来说,如果你没好好上算法课,这本书也可以当做算法大门的钥匙。