零基础学算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:戴艳

出品人:

页数:518

译者:

出版时间:2012-3-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111372493

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机
• 数学
• 算法与数据结构
• programming
• 2015
• 零基础学算法
• 金图
• 零基础学算法
• 算法入门
• 编程学习
• 数据结构
• 逻辑思维
• 编程基础
• 计算机科学
• 代码实现
• 问题解决
• 学习指南

《数据结构与算法：从入门到精通》 一、本书定位与目标读者 《数据结构与算法：从入门到精通》是一本旨在帮助读者系统掌握计算机科学核心基础——数据结构与算法的权威指南。本书内容严谨、逻辑清晰，力求将抽象的概念化繁为简，让初学者也能轻松入门。同时，对于已有一定编程基础，希望深入理解算法原理、提升编程实践能力的开发者，本书同样具有极高的参考价值。 本书的目标读者包括： 计算机科学与技术、软件工程等相关专业的在校学生： 为您打下坚实的理论基础，应对课程学习和期末考试。 希望转行进入 IT 行业的初学者： 掌握面试必备的核心技术，自信迎接职业挑战。 在职开发者： 梳理和深化对数据结构与算法的理解，优化代码性能，解决更复杂的工程问题。 对算法原理充满好奇的编程爱好者： 探索计算机解决问题的本质，提升逻辑思维能力。 二、本书核心内容概述 本书共分为四大篇，循序渐进地引导读者构建全面的数据结构与算法知识体系。 第一篇：基础篇——数据结构精讲 本篇是理解算法的基础，我们将从最基本的数据组织方式入手，深入剖析各类核心数据结构的特性、实现原理和应用场景。 1. 线性结构： 数组： 探索连续内存存储的优势与局限，理解索引访问的本质。 链表： 详解单链表、双向链表、循环链表的结构与操作，掌握动态内存管理的艺术。 栈： 理解“后进先出”的特性，学习其在函数调用、表达式求值等场景的应用。 队列： 掌握“先进先出”的特点，了解其在任务调度、缓冲区等方面的作用。 2. 非线性结构： 树： 二叉树： 深入剖析二叉树的定义、遍历（前序、中序、后序）及其重要应用。 二叉搜索树 (BST)： 理解 BST 的特性，学习插入、删除、查找等操作，探讨其性能瓶颈。 平衡二叉搜索树 (AVL树, 红黑树)： 讲解 AVL 树和红黑树的平衡机制，分析其为什么能保证 O(log n) 的查找、插入和删除效率。 B/B+树： 介绍 B 树和 B+ 树在数据库和文件系统中的重要作用。 图： 图的表示： 详解邻接矩阵和邻接表两种表示方法及其优劣。 图的遍历： 学习深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法，理解其在连通性判断、最短路径初步等问题中的应用。 3. 哈希表： 哈希函数： 探讨设计良好哈希函数的原则，理解冲突发生的根源。 冲突解决方法： 详细介绍链地址法和开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）等冲突解决技术。 应用： 讲解哈希表在快速查找、缓存、计数等场景的卓越性能。 第二篇：算法篇——核心算法解析 本篇将系统介绍各种经典的算法设计范式和具体算法，帮助读者掌握解决问题的通用方法论。 1. 排序算法： 基本排序： 深入讲解冒泡排序、选择排序、插入排序，理解其 O(n^2) 的复杂度，体会其简单直观的原理。 高效排序： 详细剖析快速排序、归并排序，掌握分治法的思想，理解其 O(n log n) 的时间复杂度。 特殊排序： 介绍堆排序、计数排序、基数排序等，探讨它们在特定数据分布下的优势。 2. 查找算法： 线性查找： 基础的查找方式。 二分查找： 在有序数组中实现 O(log n) 高效查找。 哈希查找： 结合哈希表实现平均 O(1) 的查找。 3. 递归与分治： 递归思想： 掌握递归的定义、递归的三个要素（基本情况、递归步骤、调用自身），理解递归的强大力量。 分治策略： 学习如何将复杂问题分解为更小的、独立的子问题，通过解决子问题来解决原问题。 4. 动态规划 (DP)： DP 的思想： 讲解最优子结构和重叠子问题，理解如何通过状态转移方程来构建 DP 解法。 经典 DP 问题： 剖析斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、编辑距离等经典 DP 问题的解法。 5. 贪心算法： 贪心思想： 学习在每一步选择当前看起来最优的解，期望最终得到全局最优解。 贪心应用： 讲解活动选择问题、霍夫曼编码等贪心算法的典型场景。 6. 回溯算法： 回溯思想： 探索所有可能的解，当发现当前路径无法得到有效解时，回退到上一步进行尝试。 回溯应用： 讲解 N 皇后问题、数独求解、组合总和等回溯算法的经典问题。 第三篇：进阶篇——高级算法与应用 本篇将深入探讨一些更复杂、更具挑战性的算法，并结合实际应用场景进行讲解。 1. 图算法进阶： 最短路径算法： 深入剖析 Dijkstra 算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall 算法（所有点对最短路径），理解它们的原理和适用范围。 最小生成树算法： 讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法，理解如何构建连通图中边权之和最小的树。 拓扑排序： 学习如何对有向无环图 (DAG) 进行排序，及其在任务调度、课程安排等场景的应用。 2. 字符串算法： KMP 算法： 深入解析 KMP 算法的匹配原理，理解其如何避免不必要的字符比较，实现高效字符串匹配。 Rabin-Karp 算法： 学习基于哈希的字符串匹配方法。 3. 复杂度分析： 时间复杂度与空间复杂度： 掌握 O 符号（大 O 记法），学会分析算法的时间和空间效率。 最好、最坏、平均情况分析： 理解不同情况下的复杂度差异。 第四篇：实践篇——算法在实际中的应用 本篇将强调理论与实践的结合，通过大量实际项目和面试题，帮助读者将所学知识融会贯通，真正解决实际问题。 1. LeetCode 精选题解析： 选取各大数据结构和算法在 LeetCode 平台上的经典高频题目，详细解析解题思路、代码实现和优化技巧。 2. 常见面试算法题剖析： 针对大厂面试中常出现的算法题型，进行深入讲解，帮助读者掌握面试技巧和应试策略。 3. 性能优化实战： 结合具体案例，演示如何通过选择合适的数据结构和算法来优化代码性能，提升程序运行效率。 4. 工程中的数据结构与算法： 探讨在实际软件开发中，数据结构和算法是如何被应用来解决各种工程问题的，例如缓存设计、搜索引擎、推荐系统等。 三、本书特色与优势 体系化与全面性： 覆盖从基础到进阶的完整数据结构与算法知识体系，内容详实，脉络清晰。 通俗易懂的讲解： 采用直观的比喻和生动的语言，将复杂的概念解释得浅显易懂，特别适合初学者。 图文并茂： 大量使用流程图、示意图来辅助理解，将抽象的概念具象化。 代码示例丰富： 提供多种主流编程语言（如 C++, Java, Python）的清晰、规范、可执行的代码示例，方便读者对照学习。 强调原理与应用： 不仅讲解“是什么”，更深入剖析“为什么”和“怎么用”，帮助读者建立深刻的理解。 实战导向： 大量结合实际工程问题和面试题，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 由浅入深，循序渐进： 按照合理的学习路径设计内容，确保读者能够逐步掌握。 四、学习建议 1. 动手实践： 理论学习固然重要，但动手编写代码、调试运行才是掌握算法的关键。 2. 理解原理： 不要死记硬背，要深入理解每种数据结构和算法的设计思想、时间空间复杂度。 3. 多做练习： 通过大量的题目练习来巩固知识，提高解题速度和准确性。 4. 思考优化： 在解决问题后，尝试思考是否有更优的解决方案，不断挑战自己。 5. 结合项目： 尝试将学到的算法应用到自己的项目中，加深理解。 《数据结构与算法：从入门到精通》将是您在算法学习道路上不可或缺的伙伴，助您构建坚实的编程基础， unlock 更多的技术可能性！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读体验中最糟糕的一次！原本抱着“零基础”的期待，想说至少能把基础算法的概念讲明白，结果呢？内容深奥得像在看一本加密手册，完全没有考虑到初学者会遇到的困惑。书里充斥着各种我闻所未闻的术语，每段文字都像是在堆砌名词，然后我就像一个迷失在代码森林里的探险家，找不到任何一条清晰的路径。更别提那些所谓的“例子”，根本就是照搬教科书上那些晦涩难懂的公式，没有任何循序渐进的讲解，也没有对代码实现的逻辑进行详细拆解。我感觉作者是在假定我已经是算法领域的资深玩家，只是来巩固一下记忆，这与“零基础”这几个字简直是天壤之别。阅读过程全程伴随着挫败感，我甚至开始怀疑自己是不是根本不适合学习算法。这本书让我感觉像是在爬一座没有扶手、没有标记的山，每一步都充满了未知和危险，而且完全没有得到任何有用的指导。我花了大量时间去查阅其他资料，试图弄懂书里的一个概念，结果却发现那些解释也比这本书清晰得多。总之，如果你是真正的零基础，并且希望通过这本书找到入门的敲门砖，那我的建议是：绕道而行。这本书只会让你更加迷茫，甚至可能彻底打消你学习算法的念头。我真的非常失望，感觉自己的时间和金钱都被浪费了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，在我看来，更像是一次机会的错失。我一直在寻找一本真正能够“零基础”引领我进入算法世界的书，所以我毫不犹豫地入手了这本。然而，当我翻开它的时候，内心的期待便逐渐变成了疑惑。书中的某些章节，虽然标题听起来很有吸引力，但实际内容却如同雾里看花，捉摸不定。它似乎省略了太多中间环节，直接抛出了高深的理论和复杂的数学公式，让我这个连基本数据结构都还不太熟悉的“零基础”读者感到无所适从。我花了很长时间去理解其中一个关于递归的讲解，但书里给出的解释和例子，非但没有点亮我的思路，反而让我更加困惑。我甚至需要花费比阅读书本内容更多的时间，去网上搜索其他更通俗的解释，才能勉强理解一二。更让我感到不解的是，书中对一些关键算法的描述，总显得有些“点到为止”，缺乏深入的剖析和实践指导。我渴望看到更多代码示例，并且希望这些示例能有详细的注释和逻辑推演，能够真正帮助我理解算法是如何一步步工作的。这本书给我的感觉是，作者可能过于自信地认为读者能够自行推导出所有必要的中间步骤，或者说，它更侧重于算法的理论层面，而忽略了初学者在实践中可能遇到的具体困难。对于一个想要从零开始构建算法思维的人来说，这本书提供的“养分”可能过于稀少和精炼，难以支撑其成长。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这本书的评价是褒贬不一，甚至可以说是有些失望。我原本期待的是一本能让我快速掌握算法核心思想的入门读物，但这本书给我的感觉却像是在进行一场冗长而缺乏重点的理论宣讲。它的篇幅很大，内容也很“扎实”，但这种扎实更多体现在概念的罗列上，而不是将这些概念以一种易于理解的方式呈现给读者。我反复阅读了书中的几个核心章节，但总觉得作者在讲解某个算法时，总是在跳跃性地给出结论，而忽略了推理过程的细节。这就好比你学做一道菜，食谱上只写了“加入盐和胡椒”，却没有告诉你什么时候加、加多少、如何调味。我需要的是那种能引导我思考，能让我理解“为什么”这样的算法有效、“为什么”要这样设计。然而，这本书更像是直接丢给你一堆“是什么”，然后就让你自己去消化。我尝试着去跟着书里的步骤敲代码，但由于逻辑链条不清晰，很多时候我只是在机械地复制，而没有真正理解其背后的精妙之处。这种学习方式让我感到非常被动，而且收效甚微。我总觉得这本书更适合那些已经有一定基础，只是想系统梳理一下算法知识的人，对于真正零基础的读者来说，它提供的帮助可能远远不够。它的语言风格也比较学术化，虽然严谨，但对于初学者来说，难免会产生一定的阅读障碍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容给我一种很奇怪的感觉。我一直以为“零基础”的学习材料应该更加注重引导性和启发性，但这本书给我的体验却完全相反。它的内容像是把一本非常专业的算法教材，把一些章节直接搬了过来，然后冠以“零基础”的名号，但并没有进行任何适合初学者的“翻译”。我尝试着去理解书中的一些图示，但那些图示似乎只是一种抽象的表达，并没有配以足够清晰的文字解释，让我很难将它们与具体的算法概念联系起来。而且，书中的语言风格也比较生硬，缺乏一种亲和力，让我感觉像是在和一本冷冰冰的工具书对话，而不是在和一位耐心指导我的老师交流。我非常希望这本书能有更多的“为什么”，而不是简单的“是什么”。为什么这个算法要这样做？它的优缺点是什么？在什么场景下它更合适？这些我作为初学者最关心的问题，在书中却很难找到满意的答案。我甚至觉得，这本书里的某些内容，对于非计算机专业的读者来说，可能比专业教材还要难懂，因为它并没有为他们建立起必要的背景知识。我尝试着去跳过一些难以理解的部分，直接看后面的内容，但很快就发现，前面的内容是后面理解的基础，一旦跳过，后面的内容就更像是一堆天书了。总体来说，这本书更像是一份目录，列举了很多算法的概念，但缺乏将这些概念串联起来，并以一种易于接受的方式呈现给读者的努力。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《零基础学算法》时，我的心情是忐忑又期待的。我希望它能成为我踏入算法世界的第一块垫脚石。然而，实际阅读体验却让我感到非常沮丧。书中的内容，与其说是“零基础”，不如说是“基础之上”，它默认读者已经掌握了相当多的预备知识。比如，在讲解某个排序算法时，作者直接跳过了对时间复杂度和空间复杂度的基础解释，而是直接使用了这些概念，让习惯了逻辑严谨、循序渐进的学习方式的我感到难以适应。我甚至需要停下来，去查阅其他资料，弄明白作者所说的“O(n log n)”到底是什么意思，而这本应该是我学习算法的第一课。书里的代码示例也比较简略，很多时候只是给出了核心逻辑，而忽略了实际编程中可能需要的细节，例如如何处理边界条件，如何进行错误检查等等。这让我觉得，这本书更像是一本算法“速查手册”，而不是一本真正意义上的“入门指南”。我渴望的是那种能够一步步引导我理解算法设计思路的书，能够让我通过阅读，就能体会到算法的魅力，而不是仅仅记住几个公式和代码片段。这本书给了我一种“知其然，不知其所以然”的感觉，这对于一个零基础的学习者来说，无疑是最大的打击。我不得不说，这本书未能达到我对“零基础”的期待，反而让我对算法的学习产生了一丝畏惧。

评分☆☆☆☆☆

严格来说，讲算法的书出数学符号上的大量错误是不该的。

评分☆☆☆☆☆

只是简单的堆砌。算法书不是那常见的算法堆砌了就了事的。还需要有简明易懂的讲解啊。

评分☆☆☆☆☆

严格来说，讲算法的书出数学符号上的大量错误是不该的。

评分☆☆☆☆☆

只是简单的堆砌。算法书不是那常见的算法堆砌了就了事的。还需要有简明易懂的讲解啊。

评分☆☆☆☆☆

类似科普读物。