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算法与数据结构词典
Dictionary of Algorithms and Data Structures
2011 — 2016，它一次次回到首页
黑点是上首页（≥ 50 分）的那次投稿，空心点是没冲上去的投稿，点越大分数越高。
导读
这是美国国家标准与技术研究院（NIST）维护的算法与数据结构词典网页，收录大量算法、数据结构及相关术语的条目与定义，很多条目还附有延伸链接和参考文献。它多年来一直是计算机科学领域常用的免费速查参考。
为什么经久不衰：由权威机构长期维护、覆盖面广且免费开放，是查算法名词时可靠又经典的起点。
HN 评论精选
NIST 站点上还有许多其他高质量参考资源。
NIST 网站的各个角落里藏着大量好东西。我另外几个最爱：工程统计手册、数学函数数字图书馆、量子算法动物园。
quant18查看英文原文
There's insane amounts of great stuff hidden in the various nooks and crannies of the NIST website. Some of my other favorites: Engineering Statistics Handbook http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/index.htm Digital Library of Mathematical Functions http://dlmf.nist.gov/ The Quantum Algorithm Zoo http://math.nist.gov/quantum/zoo/
它的条目组织方式类似经典算法教材的索引。
这个词典看起来就像是 Skiena《算法设计手册》的索引。
thejbf查看英文原文
This dictionary looks like it's the index of The Algorithm Design Manual by Skiena: http://www.amazon.com/Algorithm-Design-Manual-Steve-Skiena/dp/0387948600
编辑距离在实际的模糊匹配与去重场景中简单而有效。
提一个常被忽视的：我喜欢 Levenshtein 距离的简洁和实用。我曾在销售人员查找客户的典型场景中实现过，客户名会有各种写法变体，比如“That Client With A Strange Name, Ltd.”和“The Client With Strange Name, Ltd.”等。效果很好，避免了很多重复条目。
almata查看英文原文
Just to mention one that's usually quite ignored, I love the simplicity and usefulness of the Levenshtein distance: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/Levenshtein.html I once implemented it in typical scenario where sales people had to look for a client, but it could be written as: 1/ That Client With A Strange Name, Ltd. 2/ The Client With Strange Name, Ltd. 3/ That Client With A Strange Name 4/ [etc] It worked really well and avoided lots of duplicated entries.
资源很好，但并行算法覆盖不足，查找也不够方便。
我常在这里查算法，是很好的资源。可惜没法专门搜索并行算法，而且你本来就得知道自己要找什么。我想问问有没有人推荐类似的并行算法资源或书籍？这类内容在网站和书里仍然很少见。
jonathanstrange查看英文原文
I often look up algorithms there, it's a great resource. Unfortunately, you cannot search for parallel algorithms specifically and need to know what you're looking for anyway. I was wondering whether someone could recommend similar resources (or books) for parallel algorithms. These are still very underrepresented on websites and in books, often just an addition or mentioned in passing by. Any recommendations?
历次讨论
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