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出版者:清华大学出版社

作者:张世和

出品人:

页数:177

译者:

出版时间:2000-12-1

价格:16.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302040651

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法的艺术与实践》 本书将带您深入探索算法的世界，揭示其背后严谨的逻辑和精巧的设计。我们将从基础概念入手，逐步剖析各种经典的算法思想，例如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。您将学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解“最优解”的含义以及如何通过各种策略逼近或达到它。 书中将涵盖一系列重要的算法分支，包括但不限于： 排序算法： 从基础的冒泡排序、选择排序、插入排序，到效率更高的快速排序、归并排序、堆排序，再到适用于特定场景的计数排序、桶排序、基数排序，我们将详细讲解它们的原理、实现细节、稳定性以及优缺点。您将理解为什么在不同的数据规模和分布下，选择不同的排序算法会产生显著的性能差异。 搜索算法： 线性搜索、二分搜索、跳跃搜索等基础搜索方法将被深入剖析。我们还会探讨图搜索算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们在解决路径查找、连通性判断等问题中的应用。 图论算法： 图作为描述对象之间关系的重要模型，其算法应用广泛。我们将介绍最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法），最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法），以及拓扑排序、强连通分量等。这些算法是网络分析、路线规划、任务调度等众多领域的核心。 字符串匹配算法： 从朴素的匹配方法到高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法，您将掌握如何在文本中快速准确地查找特定模式。 数学与计数算法： 涵盖素数判断、因数分解、组合数学等基础数学算法，以及它们在密码学、数据分析等领域的应用。 优化算法： 探讨如何通过各种策略来优化问题的解决方案，例如迭代优化的方法。 本书的编写风格注重理论与实践的结合。每一类算法都会有清晰的数学推导和逻辑阐述，辅以详尽的代码实现示例，通常使用一种主流的编程语言（如Python或Java）来演示。我们会分析每种算法的性能瓶颈，以及如何根据实际情况进行优化和改进。此外，书中还穿插了大量来自实际应用场景的案例分析，帮助您理解算法在解决现实世界问题中的价值和力量，例如在搜索引擎中的排名算法、在社交网络中的好友推荐算法、在图像处理中的滤波算法等。 《算法的艺术与实践》不仅是一本技术手册，更是一次思维训练。通过学习和实践书中的内容，您将培养出严谨的分析能力、抽象思维能力和解决复杂问题的能力。无论是对于计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，亦或是对算法之美充满好奇的爱好者，本书都将是您宝贵的参考资料和学习伙伴。我们将一起探索算法的精妙之处，感受其在构建高效、可靠的计算系统中所扮演的关键角色。

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图的章节是这本书的重头戏，而作者的处理方式也确实没有让人失望。他从图的定义、表示方法（邻接矩阵和邻接表）讲起，然后深入到图的遍历（DFS和BFS）。我特别喜欢他关于图的遍历的讲解，他用一个迷宫的例子来解释深度优先搜索（DFS）是如何一步步探索的，并通过一个“寻宝”游戏来阐述广度优先搜索（BFS）如何找到最短路径。这些贴近生活的比喻，让复杂的图算法变得不再枯燥，也更容易被理解和记忆。

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这本书在处理动态查找结构，例如平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的部分，做得非常出色。作者并没有直接抛出复杂的概念，而是先回顾了二叉搜索树在插入和删除操作时可能出现的失衡问题，然后循序渐进地引入了AVL树的旋转操作，并通过大量的图例清晰地展示了各种旋转的场景和过程。虽然这些算法本身确实具有一定的复杂度，但作者的讲解思路清晰，逻辑严谨，让我能够一步步地理解它们是如何保持树的平衡的。

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这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位循循善诱的老师。在讲解完每一个核心概念后，作者总会适时地给出一些思考题或者小练习，引导读者去巩固所学知识，并且思考如何将所学应用于实际问题。这种互动式的学习方式，让我觉得自己在主动地参与到学习过程中，而不是被动地接受信息。这本书的价值，不仅仅在于它提供的知识本身，更在于它激发了我对计算机科学更深层次的探索兴趣。

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这本书的扉页设计就透着一股沉静与专业，封面的字体选择简洁有力，传递出一种可靠感。拿到手里，就能感受到它扎实的纸质，厚度适中，翻阅时不会有廉价感。内容方面，我尤其欣赏作者在开篇部分对抽象数据类型（ADT）的讲解。它不仅仅是简单地罗列概念，而是通过一系列生动形象的比喻，比如将队列比作排队买票，将栈比作堆叠的书本，让我这个初学者能够迅速建立起对这些核心概念的直观认识。作者的语言风格非常平易近人，避免了大量晦涩难懂的专业术语，即使是数学基础相对薄弱的读者，也能在其中找到学习的乐趣。

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哈希表的部分，这本书的讲解让我觉得豁然开朗。作者首先介绍了哈希函数的概念，以及如何选择一个好的哈希函数，然后详细阐述了哈希冲突的常见解决方法，如链地址法和开放地址法。我特别喜欢他对于链地址法的讲解，通过一个简单的散列表的示意图，清晰地展示了如何通过链表来解决冲突，以及如何进行查找、插入和删除操作。他对不同冲突解决方法的优劣势分析也相当到位，让我对哈希表有了更深入的认识。

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这本书在讲解字符串匹配算法方面，也提供了非常扎实的知识。虽然我目前还没有深入学习这部分内容，但从作者的介绍来看，他清晰地阐述了朴素的字符串匹配算法，并指出了其效率上的不足。接着，他引入了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，并详细解释了其核心思想——next数组的构建和利用，以及如何通过预处理字符串来避免不必要的比较。这种循序渐进的讲解方式，让我对算法的优化有了初步的认识。

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在学习堆（Heap）这一数据结构时，这本书提供了详尽的讲解。作者首先介绍了最大堆和最小堆的概念，然后详细阐述了堆的插入、删除以及建堆（heapify）等基本操作。我尤其欣赏他关于如何利用数组来高效表示堆的解释，并通过图例生动地展示了父子节点之间的索引关系。理解了这一点，再去看堆排序算法，就显得非常直观和容易了。

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学习查找算法时，这本书提供了非常清晰的线性查找和二分查找的讲解。我尤其欣赏作者对二分查找的阐述，他不仅给出了迭代和递归两种实现方式，还详细分析了它们的优缺点，以及在不同数据规模下的性能差异。通过作者的引导，我开始理解为什么在有序数组中，二分查找会比线性查找效率高出那么多，也明白了算法效率的提升对于处理大规模数据的重要性。

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我一直觉得排序算法是数据结构学习中的一个难点，但这本书的处理方式给了我很大的信心。作者在介绍冒泡排序、选择排序、插入排序等基础排序算法时，没有仅仅给出代码，而是详细分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，并且用图示展示了它们在不同情况下的性能表现。更重要的是，他没有止步于此，而是接着讲解了快速排序和归并排序这类效率更高的算法，并对它们的稳定性、原地性等特性进行了详细的比较。

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在学习二叉树的部分，这本书的处理方式令我印象深刻。作者不仅仅满足于介绍什么是二叉树，还花了相当大的篇幅去讲解各种遍历方法，如前序、中序和后序遍历。他不仅给出了算法的伪代码，还配以详细的图示，一步步剖析了每种遍历方式的执行过程，甚至还探讨了它们的实际应用场景，比如中序遍历在排序二叉树中的作用。这种深入浅出的讲解，让我不仅仅是“知道”了这些算法，更是“理解”了它们的工作原理，并且能够举一反三，思考如何在自己的项目中应用它们。

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