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出版者:机械工业出版社

作者:( )Ed Tittel著

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2003-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111109709

丛书系列:

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编程思维与算法精粹 一、 内容概要与定位 本书《编程思维与算法精粹》旨在系统性地培养读者从问题分析到高效解决方案实现的完整编程思维路径。它并非一本针对特定编程语言的速查手册，而是着眼于计算机科学最核心的基石——算法与数据结构的理论深度和实践应用。全书以“思维训练”为主线，穿插大量经典和创新性的算法案例，引导读者理解“为什么”要选择某种解法，而非仅仅“如何”实现代码。 本书覆盖了从基础的复杂度分析（时间与空间）到高级的图论算法、动态规划的全面体系。它特别强调算法背后的数学原理和逻辑结构，力求使读者不仅能熟练运用现有算法，还能在面对新问题时，独立设计出具有优化潜力的原创性解决方案。 二、 核心章节与深度解析 第一部分：基础构建——思维的基石 (约 300 页) 本部分聚焦于构建高效编程的底层认知框架。 第 1 章：计算的本质与复杂度度量： 深入探讨图灵机模型与计算的边界。重点讲解大 O、大 Ω、$Theta$ 符号的精确含义与应用，特别是如何进行最坏情况、平均情况和最好情况下的复杂度分析。引入摊还分析法（Amortized Analysis），并结合动态数组扩容等实际场景进行推演。 第 2 章：核心数据结构精讲： 详细剖析数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列的底层内存布局与操作复杂度。引入抽象数据类型（ADT）的概念，强调接口与实现的解耦。 第 3 章：树形结构深度探索： 从二叉树到平衡二叉搜索树（AVL 树、红黑树）。红黑树的插入、删除操作的旋转与颜色调整规则将通过大量图例详细阐述，确保读者理解其自平衡机制的精妙。此外，还包括 B 树和 B+ 树在数据库索引中的应用模型。 第 4 章：散列（Hash）机制与冲突解决： 不仅仅停留在哈希函数的表面介绍，而是深入探讨理想的哈希函数特性，对比链地址法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的性能差异与适用场景。特别讨论了哈希冲突对系统安全性的潜在影响。 第二部分：求解范式——算法设计策略 (约 450 页) 本部分是全书的理论核心，系统讲解五大主流算法设计范式。 第 5 章：分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的优化版本为例，探讨递归的边界条件、子问题重叠的处理。引入“主定理”（Master Theorem）的应用，用于快速求解分治算法的递推关系。 第 6 章：贪心算法（Greedy Algorithms）： 强调贪心选择的两个关键性质：最优子结构和贪心选择性质的证明方法。通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典案例，训练读者识别何时贪心是全局最优解的唯一路径。 第 7 章：动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP 部分篇幅最重，分为自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式的对比。案例涵盖最长公共子序列、背包问题（0/1、完全、多重）、矩阵链乘法等。重点讲解如何构造状态转移方程，并讨论 DP 优化技巧，如四边形不等式优化（Knuth Optimization）。 第 8 章：回溯与分支限界法（Backtracking and Branch and Bound）： 用于解决组合优化问题。以八皇后问题、数独求解为例，展示剪枝（Pruning）的艺术。分支限界法将与 A 搜索算法结合，讨论如何设计有效的启发式函数（Heuristic Function）以加速搜索过程。 第三部分：高级专题——图与搜索的艺术 (约 350 页) 本部分专注于非线性结构的处理，是现代网络、路径规划和数据关联分析的基础。 第 9 章：图论基础与遍历： 详细介绍图的邻接矩阵和邻接表表示法及其优缺点。深度解析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在连通性判断、拓扑排序（Topological Sort）中的应用。 第 10 章：最短路径算法精讲： 区分单源最短路径（Dijkstra 算法，及其在负权边下的限制）和所有顶点对最短路径（Floyd-Warshall 算法）。特别关注 Bellman-Ford 算法，着重解释其如何检测负权环路，并分析其在特定网络路由协议中的理论基础。 第 11 章：最小生成树（MST）： 对比 Kruskal 算法（基于边、使用并查集）和 Prim 算法（基于顶点、使用优先队列），分析两者在不同稀疏度图中的性能表现。 第 12 章：网络流理论初步： 引入最大流-最小割定理。通过 Ford-Fulkerson 方法和 Edmonds-Karp 算法（使用 BFS 寻找增广路径），帮助读者理解如何将匹配问题（如二分图匹配）转化为网络流问题求解。 第四部分：实践与前沿（约 200 页） 第 13 章：字符串匹配算法： 不仅限于朴素算法，重点讲解 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的“失配函数”构建逻辑，以及 Boyer-Moore 算法的“坏字符”和“好后缀”启发规则。 第 14 章：计算几何基础： 介绍基本的点积、叉积在判断点在线性关系中的应用，如凸包（Convex Hull）的 Graham 扫描法和 Gift Wrapping 算法。 第 15 章：算法的现代视角： 简要介绍 NP-Completeness 的概念，解释 P、NP 问题的意义。引入概率性算法（如 Monte Carlo 方法）在无法精确求解问题中的应用。 三、 适用读者与特色 本书面向的对象是具有一定编程基础，希望深入理解程序运行效率和设计哲学的计算机科学专业学生、软件工程师以及算法竞赛爱好者。 本书特色： 1. 重证明，轻语法： 每一个重要算法的引入，都伴随着严格的正确性证明和复杂度分析，而非仅提供代码实现。 2. 模型化思维训练： 强调如何将现实世界的问题抽象为图、树、序列等标准计算模型。 3. 案例驱动的深度解析： 拒绝罗列式介绍，每个算法都通过一个或多个具有代表性的案例进行深度剖析，直至核心技巧完全掌握。 4. 代码实现哲学： 提供的伪代码或参考实现专注于算法逻辑本身，与特定语言特性解耦，体现纯粹的计算思想。 本书的目标是，让读者在合上书本后，能够自信地面对任何需要优化性能的复杂计算挑战，真正掌握解决问题的“思维工具箱”。

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这本书的整体结构设计展现出一种宏大而严谨的学术态度。它似乎不仅仅是知识的简单罗列，更像是一张精心绘制的知识地图，清晰地标示了各个知识点之间的内在联系和层级关系。作者在构建知识体系时，显然投入了巨大的心血，力求做到覆盖全面又不失重点突出。我个人非常欣赏这种系统化的编排方式，它能够帮助读者建立起一个稳固的知识框架，使得新学到的内容能够顺畅地嵌入到已有的认知结构中，从而实现知识的内化。这种结构上的高度自洽性，是判断一本学术或技术类书籍是否具备长期参考价值的关键指标，而这本书无疑通过了考验。

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这本书的语言风格非常平实流畅，读起来丝毫没有晦涩难懂的感觉，即便是初次接触相关领域的读者，也能轻松跟上作者的思路。作者似乎非常懂得如何将复杂的概念用通俗易懂的方式表达出来，大量的实例和比喻恰到好处地穿插其中，极大地降低了理解门槛。我发现自己不是在“啃”一本技术书籍，而是在和一位经验丰富的老师进行面对面的交流。这种娓娓道来的叙述方式，让人在不知不觉中吸收了大量知识，并且还能体会到作者对这门学科的热爱和深入理解。这种‘润物细无声’的教学方法，远比那种生硬的理论堆砌要有效得多，它真正做到了‘授人以渔’，培养读者的独立思考能力，而非仅仅是死记硬背。

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这本书的封面设计非常有吸引力，色彩搭配和谐，字体选择也很大气。拿到手的时候，就感觉这本书的质感很好，纸张摸起来光滑厚实，印刷清晰锐利，让人爱不释手。虽然我还没有完全阅读完，但光是翻阅目录和前言部分，就已经感受到了作者在内容编排上的用心。整体来看，这本书的排版简洁明了，布局合理，阅读体验极佳，非常适合长时间阅读和学习。我尤其喜欢它在章节划分上的逻辑性，层层递进，由浅入深，让人很容易就能把握住知识脉络。这种精心制作的实体书，在信息爆炸的时代里，更显得难能可贵，它提供了一种沉浸式的学习环境，能让人更好地专注于知识本身，而不是被各种电子设备的干扰所打扰。

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这本书的装帧设计风格是那种沉稳内敛型的，没有过多花哨的装饰，一切都服务于内容本身，给人一种专业、可靠的信赖感。封面的配色和材质选择，传递出一种经得起时间考验的质感，让人感觉这不是一本时效性很强的快餐读物，而是一部可以长期珍藏和反复研读的经典之作。作者或出版方似乎深知，对于这类严肃的学习资料而言，视觉上的‘静’比‘动’更重要，他们成功地营造了一种适合深度思考的学习氛围。这种对细节的坚持，从封面到内文的每一个角落都体现得淋漓尽致，体现了对读者学习体验的终极关怀。

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从装帧细节来看，这本书的制作工艺达到了相当高的水准。书脊的粘合牢固，即使频繁翻阅也不会有脱页的风险。内页的留白处理得当，使得阅读时眼睛不会感到疲劳，这对于需要长时间伏案学习的人来说，是一个非常重要的考量因素。侧边切口平整光滑，体现了出版社对产品质量的严格把控。更值得一提的是，这本书的开本选择非常人性化，既保证了版面足够展示信息，又方便携带和在不同场合下使用，体现了设计者对目标读者的深刻洞察。一本好的工具书，其物理形态与内容质量同等重要，这本书在这方面无疑是做到了极致，完全值回票价。

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