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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:[美] Robert Sedgewick

出品人:

页数:399

译者:林琪

出版时间:2003-10

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787302072515

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• c++
• algorithm
• 计算机科学
• 编程
• 算法与数据结构
• 图算法
• 计算机
• C++ 算法
• 编程语言
• 数据结构
• 算法设计
• 时间复杂度
• 空间复杂度
• 排序算法
• 搜索算法
• 面向对象
• 代码实现

《C++算法精粹：从基础到实战》 本书并非一本浅尝辄止的算法入门读物，也非只专注于某个特定领域的算法技巧集。我们旨在通过系统性的梳理与深入的剖析，为读者构建一套扎实的C++算法知识体系，并强调其在实际工程开发中的应用价值。 核心内容概述： 算法基础概念的深度解析： 我们将从最本质的定义出发，对各种基本算法进行严谨的阐释。这包括但不限于排序算法（如快速排序、归并排序、堆排序的原理、实现细节及性能分析）、搜索算法（如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索的适用场景和优化方法）、以及数据结构与算法的内在联系（如链表、栈、队列、树、图等如何支撑高效的算法实现）。我们将不仅仅给出代码，更会深入探讨算法的时间复杂度和空间复杂度，引导读者理解“好”算法与“坏”算法的关键区别，以及如何根据具体问题选择最适合的算法。 经典算法的原理与优化： 针对那些在计算机科学领域具有里程碑意义的经典算法，我们将进行细致入微的讲解。这会涵盖图论中的最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）、字符串匹配算法（KMP、Boyer-Moore），以及动态规划的经典模型（如背包问题、最长公共子序列）等。在讲解原理的同时，我们也将重点探讨各种优化技巧，例如如何利用位运算加速、如何使用数据结构（如优先队列、哈希表）来提升算法效率，以及对特定场景下的算法进行定制化改进。 C++特性在算法实现中的应用： 本书的核心竞争力之一在于，我们将深入挖掘C++语言的特性如何服务于高效、优雅的算法实现。这包括但不限于： STL（Standard Template Library）的充分利用： 我们将详细介绍如何利用`vector`、`list`、`set`、`map`、`priority_queue`等容器来简化数据管理和算法构建。 迭代器和算法的巧妙组合： 演示如何使用``头文件中丰富的算法函数（如`sort`、`find`、`transform`、`accumulate`等）与自定义数据结构和算法进行无缝集成，编写更具可读性和维护性的代码。 模板元编程与泛型算法： 探索如何通过模板技术实现泛型算法，使其能够适用于多种数据类型，提高代码的复用性。 C++11及之后的新特性： 结合lambda表达式、智能指针、右值引用等现代C++特性，展示如何编写更安全、更高效的算法代码。例如，使用lambda表达式简化回调函数的定义，利用智能指针管理内存资源，避免潜在的内存泄漏。 高级算法思想与模型： 除了基础算法，本书还将触及一些更高级的算法思想和模型，为读者打开算法设计的新视野。这包括： 贪心算法的设计思路与局限性： 探讨如何识别问题中的“局部最优”是否能导向“全局最优”，以及其适用的条件。 分治策略的应用： 分析如何将复杂问题分解为规模更小的子问题进行求解，并合并结果。 回溯与剪枝技巧： 针对搜索空间巨大的问题，介绍如何通过回溯法系统地搜索解空间，并结合剪枝技术大幅提高搜索效率。 图算法的进阶应用： 深入图的连通性、拓扑排序、强连通分量等概念，以及在实际问题（如社交网络分析、依赖关系管理）中的应用。 实战案例与工程化考量： 理论知识的学习最终需要回归实践。本书将精选一系列具有代表性的算法实战案例，涵盖但不限于： 字符串处理与文本分析： 如文本搜索、词频统计、文本压缩的算法实现。 数据结构优化在工程中的体现： 如缓存淘汰策略（LRU、LFU）的实现，哈希表在高并发场景下的优化。 图算法在实际问题中的应用： 如导航系统中的路径规划、推荐系统中的协同过滤。 竞赛级别算法题的解析与解题思路： 选取一些典型的算法竞赛题目，详细讲解解题思路、算法选择、代码实现及优化过程，帮助读者提升解决复杂问题的能力。 算法在不同领域的融合： 简要探讨算法在机器学习、数据挖掘、图形学等领域的交叉应用，激发读者的进一步探索兴趣。 本书的独特价值： 注重“为什么”： 我们不仅仅是给出算法的实现，更重要的是解释算法背后的设计思想、数学原理以及各种权衡。 C++的深度整合： 将C++语言特性与算法紧密结合，让读者不仅掌握算法，更能用C++写出高效、健壮的算法代码。 理论与实践的桥梁： 通过丰富的实战案例，让读者深刻理解算法的实际应用价值，并将所学知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，再到工程化应用，为读者提供一条清晰、系统的学习路径。 适合读者： 对算法有浓厚兴趣，希望系统学习并深入理解算法原理的初学者。 希望提升C++编程能力，掌握如何利用C++特性高效实现算法的开发者。 面临实际工程问题，需要寻找并实现最优算法解决方案的工程师。 准备参加算法竞赛或面试，希望全面提升算法能力的计算机科学专业学生。 通过阅读《C++算法精粹：从基础到实战》，您将不仅仅是掌握一系列算法的实现，更将培养出一种深刻的算法思维，以及用C++这门强大的语言驾驭算法的能力，从而在技术的世界中走得更远。

评分☆☆☆☆☆

现在工作了，读书慢啊... 翻了两遍，收获还是不少的。 0. 翻译有点非主流，如Augmenting path(增广路径)为什么本书译为扩充路径？P312的翻译实在是拗口，听听这句话，要是三遍之内读懂了意思，估计属于语感十分好的一类人吧，“...需要说明，对于从v到S中某个定点的各条边，其...

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这本书，说实话，我买来的时候确实是冲着“C++算法”这个名字去的，想着能系统地学习一下算法的原理和实现。但拿到书后，我发现它更多地像是一本关于“如何使用C++进行程序设计”的工具书。里面涉及到了大量的C++语言特性，比如模板元编程、STL的各种容器和算法的深入解析、内存管理、RAII原则等等。虽然这些内容对于精通C++非常有帮助，甚至可以说是必不可少的，但它并没有花太多篇幅去讲解那些经典的算法，比如图论算法（Dijkstra、Floyd-Warshall、Prim、Kruskal）、动态规划（背包问题、最长公共子序列）、搜索算法（BFS、DFS、A*）等等。我本来期待的是一个算法的“武林秘籍”，能让我快速掌握各种算法的精髓，应对各种编程挑战，结果发现它更像是一本“内功心法”的讲解，教我如何更好地运用C++这个“招式”，但“招式”本身却不多。当然，不能说它没有价值，作为一本C++的进阶读物，它无疑是优秀的，很多地方的讲解都鞭辟入里，让我对C++有了更深的理解。只是，如果你的主要目标是学习算法，这本书可能需要配合其他的资源一起阅读，它更像是一个辅助工具，而不是主攻手。

评分☆☆☆☆☆

我曾以为这是一本关于算法的“百科全书”，能够涵盖从基础概念到高级应用的方方面面，就像一本武林秘籍，翻开就能习得绝世武功。然而，这本书的内容却让我有些意外。它更多的是围绕着C++语言本身的特性展开，比如指针的精妙运用、面向对象设计的深刻理解、面向过程的优雅实现，以及各种数据结构的C++语言层面的实现细节。例如，书中花费了大量篇幅讲解如何高效地使用C++标准库（STL）中的各种算法和容器，以及如何利用C++的特性来优化代码的性能。它并没有深入探讨算法背后的数学原理、时间复杂度和空间复杂度的分析，也没有给出许多经典的算法题目及其解题思路。我本来期待的是能看到各种算法的“图解”，比如搜索树的构建过程、动态规划的递推关系，但书中更多的是C++代码的展示，以及对这些代码如何与C++语言特性结合的解释。它更像是一本“C++编程实践指南”，告诉你如何用C++写出更高效、更优雅的代码，而不是一本“算法大全”。对于想要提升C++编程能力的人来说，这本书绝对是宝藏，但如果你是想通过它来速成算法，那可能要失望了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书时，我的内心是充满期待的，我希望能在这本书中找到解决复杂算法问题的“万能钥匙”。然而，这本书的内容却给我带来了另一番体验。它并没有像我预期的那样，一上来就抛出各种高深的算法理论，比如图论、数论、组合数学等等，也没有花费大量的篇幅来分析各种算法的时间和空间复杂度。相反，它更像是一本关于C++语言的“深度游记”，带领读者深入探索C++语言的奥秘。书中对C++的内存模型、多线程并发、函数式编程的实践、以及各种设计模式的C++实现都进行了非常细致的阐述。比如，它会详细讲解如何利用C++的RAII（Resource Acquisition Is Initialization）来管理资源，如何通过智能指针避免内存泄露，以及如何使用C++11及以后版本的新特性来编写更简洁、更安全的并发代码。这些内容对于提升C++编程的功力非常有帮助，但离我最初设定的“算法学习”目标似乎有些偏离。我本来期待的是看到各种算法的“演化过程”，比如如何从暴力搜索一步步优化到高效算法，但书中更多的是展示了如何用C++的强大能力来“实现”这些算法，而非“讲解”算法本身。

评分☆☆☆☆☆

当初选择这本书，完全是因为它的名字——“C++算法”，我当时脑子里勾勒出的画面是，一本包含了从基础排序、搜索到高级图论、动态规划等所有经典算法的书籍。然而，拿到手之后，我才意识到，这“算法”二字，在书中的侧重点，可能和我理解的有所不同。它并没有深入讲解各种算法的原理、证明、以及它们背后的数学思想，而是将重点放在了如何使用C++语言的特性来“实现”这些算法。书中对C++的模板、泛型编程、STL的各种算法（如`std::sort`, `std::unique`, `std::transform`等）的用法和底层实现进行了详尽的剖析。它还涉及了大量关于C++性能优化的技巧，比如如何避免不必要的拷贝、如何使用容器的预分配空间、以及如何利用编译器优化来提升执行效率。我原本期待的是能够看到清晰的伪代码和算法流程图，能够理解算法的设计思路，但书中更多的是C++代码的片段，以及对这些代码如何与C++语言机制交互的说明。它更像是一本“C++高级编程与性能调优指南”，里面的内容对于精通C++非常有价值，但如果你的首要目标是学习算法的理论和应用，可能需要另寻他书。

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这本书带给我的感受，更像是在一片广阔的“C++编程海洋”中航行，而我原本以为这里是“算法的知识宝库”。它并没有按照我预期的那样，直接把我领到各种算法的“宫殿”，而是让我深入了解了这片海洋的“风土人情”。书中大量的篇幅都在讲解C++语言的精髓，例如，如何利用C++的各种抽象机制来构建高效的数据结构，如何理解虚函数和多态的工作原理，以及如何运用C++的异常处理和错误检测机制来保证程序的健壮性。它还深入探讨了C++的内存管理，包括堆、栈、全局数据区、常量区的区别，以及各种内存分配和释放的细节。我本来期待的是能看到例如“分治法”、“贪心算法”这类标题下，有具体的算法描述和应用场景，但书中更多的是围绕着C++的“如何做”展开。例如，它会详细解释如何用C++的容器和迭代器来高效地遍历和操作数据，以及如何通过C++的语言特性来实现一些通用的编程范式。这本书无疑对提升我的C++编程水平大有裨益，让我对C++这门语言有了更深的敬畏，但如果我把它当作一本纯粹的算法学习书籍，可能会觉得它“用力过猛”在语言本身，而忽略了对算法核心内容的直接阐述。

评分☆☆☆☆☆

算法。图算法。呵。呵。

评分☆☆☆☆☆

难度很大，看到后边，很多算法我都不去验证了，拿来就用，哎，工程人员啊。

评分☆☆☆☆☆

介绍的很详细

评分☆☆☆☆☆

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