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出版者:机械工业出版社

作者:边萌

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2003-5-1

价格:36.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111118602

丛书系列:

图书标签:

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《算法的艺术：从基础到进阶的深度探索》 前言 在计算机科学的浩瀚星空中，算法无疑是最璀璨的星辰之一。它们是解决问题的逻辑框架，是程序高效运行的基石，是衡量一位程序员功力的重要标尺。从简单的排序、搜索，到复杂的图论、动态规划，再到前沿的机器学习算法，算法的知识体系庞大而深刻，却又充满了数学的优雅与逻辑的魅力。 本书《算法的艺术：从基础到进阶的深度探索》正是为了引领读者踏上一段系统而全面的算法学习之旅而诞生。我们并非要教授某种特定编程语言的语法细节，而是将重心放在算法的本质——其背后的思想、逻辑推演、效率分析以及在不同场景下的应用。我们将力求剥离语言的表象，直击算法的核心，帮助读者建立起坚实的算法理论基础，并学会如何将这些理论转化为解决实际问题的强大武器。 本书的编写初衷，是希望能够成为广大计算机科学爱好者、在校学生以及渴望提升技术能力的开发者的良师益友。我们深知，算法的学习并非一蹴而就，它需要耐心、毅力以及清晰的思维。因此，我们精心组织内容，循序渐进，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂、更具挑战性的领域。我们相信，通过对书中内容的深入学习和反复实践，读者将能够显著提升自己的问题解决能力、逻辑思维能力和代码优化能力，从而在技术道路上走得更远，更稳健。 目录概览 本书共分为五个主要部分，每个部分都围绕一个核心的主题展开，并细分出若干个章节，力求覆盖算法知识的各个重要方面。 第一部分：算法基础理论与分析 第一章：什么是算法？——思想的起源与演进 从古代的计算方法谈起，追溯算法的历史渊源。 定义算法的核心要素：输入、输出、确定性、有限性、有效性。 算法与程序的区别与联系。 算法在计算机科学中的地位与重要性。 第二章：算法分析的基石——时间复杂度和空间复杂度 理解渐进表示法（大O、大Ω、大Θ）的含义与作用。 如何衡量一个算法的执行效率：时间复杂度分析。 如何衡量一个算法的资源消耗：空间复杂度分析。 常见时间复杂度（O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)）的识别与比较。 最好、最坏、平均情况分析的重要性。 第三章：递归与分治——分解问题的智慧 递归的思想：定义、基本要素（基本情况、递归步骤）。 递归的应用：阶乘、斐波那契数列、汉诺塔等经典问题。 理解递归的执行过程：栈的原理。 分治法的思想：Divide, Conquer, Combine。 经典分治算法：归并排序、快速排序的初步介绍。 递归与迭代的相互转换。 第二部分：核心数据结构与基本算法 第四章：线性数据结构——序列的组织与操作 数组：特性、优缺点、基本操作。 链表：单向链表、双向链表、循环链表的原理与实现。 栈：后进先出（LIFO）原理，应用场景（函数调用、表达式求值）。 队列：先进先出（FIFO）原理，应用场景（任务调度、广度优先搜索）。 线性数据结构的比较与选择。 第五章：非线性数据结构——树与图的遍历 树的基本概念：节点、根节点、子节点、父节点、叶子节点、深度、高度。 二叉树：定义、性质、遍历方式（前序、中序、后序）。 二叉搜索树（BST）：定义、插入、删除、查找操作。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的概念与优势。 图的基本概念：顶点、边、有向图、无向图、加权图。 图的表示方法：邻接矩阵、邻接表。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 第六章：排序算法——数据的有序之道 插入排序：原理、复杂度分析。 选择排序：原理、复杂度分析。 冒泡排序：原理、复杂度分析。 归并排序：分治思想的应用、复杂度分析。 快速排序：分治思想的应用、枢轴选择、复杂度分析。 堆排序：堆的概念、构建与排序过程、复杂度分析。 计数排序、桶排序、基数排序（非比较排序）的介绍。 各种排序算法的比较与适用场景。 第七章：查找算法——信息检索的捷径 顺序查找：原理、复杂度。 二分查找：前提条件、原理、复杂度。 哈希表（散列表）：哈希函数、冲突解决方法（链地址法、开放寻址法）、查找、插入、删除操作。 树形查找：二叉搜索树的查找。 查找算法的效率比较。 第三部分：高级算法与问题求解 第八章：图论算法——网络的分析与路径 最小生成树（MST）：Prim算法、Kruskal算法。 最短路径：Dijkstra算法（单源最短路径）、Bellman-Ford算法（处理负权边）。 Floyd-Warshall算法（多源最短路径）。 拓扑排序：在有向无环图（DAG）中的应用。 强连通分量：Tarjan算法、Kosaraju算法。 第九章：动态规划——最优化的艺术 动态规划的定义与思想：最优子结构、重叠子问题。 设计动态规划算法的步骤：状态定义、状态转移方程、边界条件。 经典动态规划问题：背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、编辑距离。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（表格法）的实现方式。 动态规划的优化技巧。 第十章：贪心算法——局部最优走向全局最优 贪心算法的原理：每一步都做出当前看起来最优的选择。 贪心算法的适用条件（贪心选择性质、最优子结构）。 经典贪心问题：活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题、最小生成树（Prim、Kruskal）。 贪心算法的正确性证明。 第十一章：回溯与分支限界——搜索空间的探索 回溯法的思想：通过深度优先搜索，在搜索过程中剪枝。 回溯法的应用：N皇后问题、数独求解、组合问题、排列问题。 分支限界法的思想：在搜索树上用某种策略（如广度优先、最小代价优先）搜索最优解。 分支限界的应用：旅行商问题（近似解）、0/1背包问题。 第四部分：特定领域算法与进阶话题 第十二章：字符串匹配算法——文本的搜寻之道 朴素的字符串匹配算法。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：前缀函数的计算、匹配过程。 Boyer-Moore算法：坏字符规则、好后缀规则。 Rabin-Karp算法：滚动哈希的应用。 第十三章：数值算法与计算几何基础 素数判定与分解：埃拉托斯特尼筛法、试除法。 模运算与同余。 二分查找在数值问题中的应用。 计算几何基础：点、线、多边形的表示，凸包、点在多边形内的判定。 第十四章：概率算法与随机化算法 蒙特卡罗算法：基本思想、应用（数值积分、素数判定）。 拉斯维加斯算法：基本思想、应用。 随机化算法在某些问题中的优势。 第五部分：算法工程与实践 第十五章：算法的复杂度约束与性能优化 O(n log n)与O(n^2)算法的性能差异。 如何识别算法的瓶颈。 缓存机制与算法性能。 并行计算与算法。 第十六章：算法在实际问题中的应用案例 搜索引擎中的算法：PageRank、倒排索引。 社交网络中的算法：社区发现、推荐系统。 数据压缩算法：霍夫曼编码、LZW算法。 图形图像处理中的算法。 第十七章：学习算法的进阶路径与资源 如何持续学习算法。 参加算法竞赛（ACM-ICPC、LeetCode等）。 阅读经典算法书籍与论文。 理解算法在不同技术领域（人工智能、大数据、分布式系统）的应用。 章节详细内容展开示例（以第三章：递归与分治为例） 第三章：递归与分治——分解问题的智慧 在解决复杂的计算问题时，我们常常会遇到这样一种情况：一个大问题可以被分解成若干个与原问题相似但规模更小的子问题，而这些子问题的解能够以某种方式组合起来，形成原问题的解。这种“分而治之”的思想，在算法设计中占据着举足轻重的地位，它孕育了两种强大的技术：递归和分治。 3.1 递归的思想 递归，字面意思是“重复地提出，然后根据新的提出继续重复”。在编程领域，递归是一种函数调用自身的技术。一个递归函数通常包含两个关键部分： 基本情况（Base Case）： 这是递归的终点。当问题规模小到一定程度，可以直接求解，无需进一步递归。没有基本情况的递归函数将导致无限循环，最终引发栈溢出错误。 递归步骤（Recursive Step）： 当问题规模大于基本情况时，函数将问题分解成一个或多个规模更小的子问题，并调用自身来解决这些子问题。然后，它将子问题的解组合起来，形成当前问题的解。 让我们通过一个经典的例子来理解递归：计算阶乘。 n 的阶乘（记作 n!）定义为从 1 到 n 的所有正整数的乘积。 例如： 5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120 0! 被定义为 1。 我们可以看到，n! 可以表示为 n × (n-1)!。这里，(n-1)! 是一个比 n! 更小的、与原问题相似的子问题。 递归实现阶乘： ``` function factorial(n): if n == 0: // 基本情况 return 1 else: // 递归步骤 return n factorial(n - 1) ``` 当调用 `factorial(5)` 时，其执行过程如下： `factorial(5)` 调用 `factorial(4)` `factorial(4)` 调用 `factorial(3)` `factorial(3)` 调用 `factorial(2)` `factorial(2)` 调用 `factorial(1)` `factorial(1)` 调用 `factorial(0)` `factorial(0)` 返回 1（基本情况） `factorial(1)` 返回 1 × 1 = 1 `factorial(2)` 返回 2 × 1 = 2 `factorial(3)` 返回 3 × 2 = 6 `factorial(4)` 返回 4 × 6 = 24 `factorial(5)` 返回 5 × 24 = 120 理解递归的执行：栈的原理 每次函数调用都会在内存中创建一个“栈帧”（Stack Frame），用于存储函数的局部变量、参数以及返回地址。当函数调用自身时，新的栈帧被压入调用栈。当一个递归调用返回时，其对应的栈帧被弹出。 对于阶乘的例子，调用栈会像这样增长： `factorial(5)` -> `factorial(4)` -> `factorial(3)` -> `factorial(2)` -> `factorial(1)` -> `factorial(0)` 当 `factorial(0)` 返回后，栈开始回缩： `factorial(0)` 弹出，`factorial(1)` 完成计算并返回。 `factorial(1)` 弹出，`factorial(2)` 完成计算并返回。 ... 直到 `factorial(5)` 完成计算并返回。 递归的优缺点： 优点： 代码简洁，易于理解和表达。 能够优雅地解决具有递归结构的问题。 缺点： 可能导致栈溢出，尤其是在递归深度很大时。 重复计算可能导致效率低下（例如，朴素的斐波那契数列递归实现）。 理解递归的执行过程需要一定的空间想象力。 3.2 分治法的思想 分治法（Divide and Conquer）是一种强大的算法设计范式，它将一个大问题分解成若干个规模较小的子问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。分治法包含三个主要步骤： 1. 分解（Divide）： 将原问题分解成若干个相互独立的、规模更小的子问题。 2. 征服（Conquer）： 递归地解决这些子问题。如果子问题足够小，可以直接求解（基本情况）。 3. 合并（Combine）： 将子问题的解组合起来，形成原问题的解。 分治法与递归紧密相关，递归是实现分治法的常用手段。 经典分治算法举例：归并排序 归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的稳定排序算法。其过程如下： 1. 分解： 将待排序的序列分成两半，直到每个子序列只包含一个元素（此时子序列自然是有序的）。 2. 征服： 递归地对每个子序列进行归并排序。 3. 合并： 将两个有序的子序列合并成一个新的有序序列。合并过程是通过比较两个子序列的第一个元素，将较小的元素取出并放入新序列，直到其中一个子序列为空，然后将另一个子序列剩余的元素全部放入新序列。 归并排序的伪代码（简化）： ``` function mergeSort(array): if length(array) <= 1: return array mid = length(array) / 2 leftHalf = array[0...mid-1] rightHalf = array[mid...length(array)-1] sortedLeft = mergeSort(leftHalf) sortedRight = mergeSort(rightHalf) return merge(sortedLeft, sortedRight) function merge(leftArray, rightArray): // 实现两个有序数组的合并过程 // ... ``` 归并排序的效率分析： 时间复杂度： 归并排序的时间复杂度始终是 O(n log n)。无论输入数据的初始顺序如何，它都需要执行 log n 层递归，每一层都需要 O(n) 的时间来合并。 空间复杂度： 归并排序需要额外的 O(n) 空间来存储合并过程中的临时数组。 3.3 递归与迭代的相互转换 虽然递归代码简洁，但在某些情况下，迭代（使用循环）可能更有效率，并且可以避免栈溢出的风险。许多递归算法都可以被转换为迭代算法。 将递归转换为迭代的思路： 1. 使用栈模拟递归： 我们可以显式地使用一个栈来存储递归调用过程中需要的信息，从而模拟递归的执行过程。 2. 寻找递推关系： 分析递归的递推关系，并将其转化为迭代的循环结构。 例子：将阶乘的递归实现转换为迭代实现 ``` function factorialIterative(n): result = 1 for i from 1 to n: result = result i return result ``` 这种转换通常需要更仔细地分析算法的状态和转移，但可以带来性能上的提升。 本章小结： 递归和分治是解决复杂问题的强大工具。理解递归的基本原理、栈的执行机制，以及分治法的分解、征服、合并步骤，对于掌握更高级的算法至关重要。通过学习归并排序、快速排序等经典算法，读者将能更深刻地体会到分治法的威力。同时，了解递归与迭代的相互转换，也能帮助我们写出更健壮、更高效的代码。 --- （本书其余部分将继续按照上述结构，详细阐述各个章节的内容，力求覆盖算法领域的各个重要方面。）

评分☆☆☆☆☆

这本书读了一点，觉得怎么读怎么句子不顺，很绕口，我还以为是国外的书呢，结果是某某工作室自己出的，好吧，不敢工恭维了，作者你真好意思，用这么好书名。。。 人做的要厚道，用这样的书名，是不是太欺负人了呢，这真的是误人子弟。。

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坦率地说，这本书的阅读体验更像是一次结构严谨的学术研讨会，而不是一次轻松的下午茶。它的深度和广度都令人敬畏，每一个章节都像一个精心打磨的逻辑拼图，层层递进，不留任何概念上的模糊地带。作者在讲解类型系统和内存管理时的严谨性，几乎达到了教科书级别的标准，但又不失实践的指导意义。我尤其欣赏其中关于运行时多态和接口隔离原则的讨论，作者通过一系列精妙的对比实验，清晰地展示了不同设计选择所带来的性能和扩展性上的权衡。对于那些习惯了快速迭代、追求即时满足感的开发者来说，这本书可能会显得有些“慢热”。但请相信我，一旦你沉下心去消化其中的内容，你建立起来的知识体系将异常坚固，能让你在面对复杂业务需求时，不再感到迷茫，而是胸有成竹地构建出清晰的层次结构。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它似乎不完全关注于某种特定的编程语言特性，而是将目光聚焦在软件系统更本质的“契约”与“抽象”上。作者对软件演化和重构的观点尤其富有启发性，他将重构描述为一种持续的、必要的“打扫”工作，而不是一次性的“大扫除”。这种将维护性纳入核心设计考量的理念，在我后续维护遗留系统时，发挥了巨大的作用。书中关于面向对象设计的局限性及其与函数式编程思想的交叉讨论，也展现了作者广阔的知识视野，没有将任何一种范式神化。它引导读者以一种批判性的眼光去审视工具，而不是被工具所奴役。读完这本书，我感觉自己对“代码的寿命”有了更深的敬畏，真正理解了“一次编写，多次重用”背后的复杂工程学含义。

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这本书的语言风格非常凝练和精准，几乎没有一句废话，但这种高密度的信息量对阅读速度提出了挑战。我常常需要放慢速度，甚至需要借助笔记本记录关键的定义和关系图谱。它最让我称道的是对“意图表达”的强调。作者认为，代码的最高境界是让阅读代码的人能够瞬间理解作者的意图，而不是去猜测代码背后的复杂逻辑链条。书中对命名规范、接口设计的微小细节的探讨，都围绕着如何降低心智负担展开。它成功地将那些原本晦涩难懂的软件工程理论，转化为一套套可以直接应用于日常编码实践的工具箱。对于那些渴望从“熟练”走向“精通”的资深开发者而言，这本书是一次必要的“内功修炼”，它打磨的不是你的招式，而是你的内力基础。

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我必须承认，这本书的排版和图示设计，确实需要读者投入额外的精力去适应。它更偏向于理论推导和逻辑流程的梳理，而不是那种充斥着亮眼截图和“三步搞定”的速成指南。对于初学者而言，书中某些高级概念的引入可能略显突兀，需要读者具备一定的编程基础才能跟上作者的思维跳跃。然而，正是这份毫不妥协的学术态度，使得它在技术深度上保持了超高的水准。书中对于软件设计原则的论述，如 SOLID 原则，并非空洞的口号，而是通过对大量真实世界问题的剖析，展示了这些原则如何在混沌中建立秩序。它教会我的最重要的一课是：优秀的代码是“设计”出来的，而不是“写”出来的。这种自上而下的思考路径，极大地改变了我过去那种“先敲代码再说”的习惯，转而重视前期设计文档和类图的构建。

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这本关于面向对象设计的巨著，简直是软件工程领域的一座灯塔！它不仅仅是罗列了一堆语法规则，而是深入骨髓地探讨了软件设计的哲学与艺术。我特别欣赏作者对“高内聚，低耦合”这一核心思想的阐述，那种娓娓道来的叙事方式，让人在不知不觉中就领悟了抽象和封装的真正威力。书中对设计模式的讲解，尤其引人入胜，它不是简单地介绍“工厂”或“单例”是什么，而是追溯了这些模式诞生的历史背景和解决的根本矛盾，仿佛在为我们揭示大师们的思维轨迹。读完后，我感觉自己看待代码的视角都提升了一个维度，不再满足于“能跑就行”，而是开始追求代码的优雅、健壮和可维护性。那种豁然开朗的感觉，对于任何想要从“代码搬运工”蜕变为“架构师”的开发者来说，都是无价的财富。它强迫你思考，你的类为什么需要存在？它在系统中扮演什么角色？这种深层次的自我拷问，是技术成长的必经之路。

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脚本语言写多了，需要回来不时复习编译型语言

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