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出版者:中国戏剧出版社,电子工业出版社

作者:叶核亚

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2004-5

价格:19.50元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505398573

丛书系列:

图书标签:

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《算法的精妙：计算思维与效率优化》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，处理海量数据的能力已成为衡量技术实力的核心标准之一。然而，仅仅拥有强大的硬件和海量的存储空间是远远不够的。真正驱动现代计算革命的是隐藏在代码之下的逻辑和效率——算法。 《算法的精妙：计算思维与效率优化》并非一本探讨特定数据组织方式的教科书，它是一部深入剖析计算思维本质、揭示问题解决模式的深度专著。本书将带领读者跨越具体的编程语言限制，直抵计算科学的核心——如何设计出既正确又高效的解决路径。 本书的基石在于培养一种强大的“算法思维”：一种将复杂问题分解、抽象、建模，并最终转化为可执行、可验证步骤的能力。我们相信，理解算法的效率模型，比死记硬背特定的数据结构定义更为重要。 第一部分：计算的基石与效率的度量 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，理解“好”的算法与“坏”的算法之间的本质区别。 1. 问题的抽象与建模： 我们首先探讨如何将现实世界中模糊不清的需求转化为计算机可以处理的数学模型。这包括对输入、输出、约束条件和目标函数的精确定义。我们会详细分析几种经典的建模范例，例如资源分配、路径查找和模式识别等。 2. 时间与空间的艺术： 效率的度量是算法分析的灵魂。我们将深入探讨大O表示法（$O$），不仅仅是作为一种数学工具，更是作为一种预测复杂度的思维框架。本书会用大量的实例对比线性时间、对数时间、多项式时间乃至指数时间算法的实际性能差异。我们着重讲解最坏情况、平均情况和最佳情况分析的差异性及其在实际工程中的意义。 3. 递归的魅力与陷阱： 递归是表达复杂结构和自我引用的强大工具。我们将系统梳理递归的工作原理，包括基线条件的设置、递推关系的建立，并详细剖析如何使用主定理（Master Theorem）等工具来精确求解递归方程，避免栈溢出等实际问题。 第二部分：策略性求解：经典算法范式解析 本书的核心部分，聚焦于指导解决问题的通用策略，这些策略如同解决谜题的“万能钥匙”，可以应用于各种不同的领域。 4. 分治法的光辉： 分治法是处理大规模问题的首选策略。我们将以快速排序（QuickSort）和合并排序（MergeSort）为例，分析其如何通过“分而治之”达到优于简单迭代的效率。更进一步，我们探讨分治法在矩阵乘法（如Strassen算法）和求解几何问题中的应用，展示其强大的适用性。 5. 贪心算法的直觉与局限： 贪心策略（Greedy Approach）以其简洁和高效率著称。我们将分析霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树的Prim和Kruskal算法等经典贪心应用。同时，本书会严肃探讨贪心算法适用的前提条件——贪心选择性质和最优子结构，并通过反例揭示其局限性。 6. 动态规划：将子问题转化为力量： 动态规划（Dynamic Programming, DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将从斐波那契数列的效率优化开始，逐步过渡到背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）以及复杂的生物信息学问题。本书将重点剖析“自底向上”和“自顶向下带记忆化”两种实现范式，并强调状态转移方程的精确构建。 7. 回溯与分支限界：探索的艺术： 针对那些难以用精确公式描述的搜索问题（如八皇后问题、数独求解），回溯法（Backtracking）提供了一种系统性的穷举方案。我们将深入讲解如何通过剪枝（Pruning）技术，将分支限界法（Branch and Bound）转化为一个高效的搜索优化过程，大幅减少搜索空间。 第三部分：图论：连接世界的逻辑 图（Graph）是表示网络、关系和流程的最自然方式。本部分将侧重于算法如何处理这些复杂的连接结构。 8. 图的遍历与连通性： 我们系统地讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的内在机制及其在网络遍历、拓扑排序中的应用。如何判断图的连通性、强连通分量等基本问题将被详细阐述。 9. 最短路径的寻觅： 这是图算法中应用最为广泛的领域之一。本书将对比解决不同场景下的最短路径问题：Dijkstra算法（非负权重）、Bellman-Ford算法（处理负权边）以及Floyd-Warshall算法（全源最短路径）。我们会重点分析这些算法的复杂度来源和适用边界。 10. 最小代价的覆盖： 最小生成树（MST）是网络设计中的核心优化问题。我们将深入对比Kruskal和Prim算法的实现细节和性能差异，理解它们如何保证以最小的总代价连接所有节点。 第四部分：高级主题与现代计算思维 本部分将目光投向更具挑战性的计算领域，探讨计算的边界和现代工程中的优化技巧。 11. 概率性算法与近似解： 并非所有问题都能在合理时间内找到精确解。我们将介绍蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）和拉斯维加斯算法（Las Vegas Algorithms）等概率算法的思维模式，以及它们在处理NP难问题时提供高质量近似解的实用价值。 12. 字符串匹配的效率竞赛： 从朴素匹配到KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的巧妙预处理，再到Boyer-Moore算法的启发式跳跃，本章展示了字符串处理领域中通过更深层次的预分析来换取运行效率提升的经典案例。 结语：超越代码的思维训练 《算法的精妙》的最终目的，是塑造读者解决问题的思维模式。算法思维是跨学科的语言，它教会我们如何识别问题的核心结构、评估不同解决方案的成本，并选择最高效的路径。掌握这些范式，即便面对一个全新的、未曾接触的难题，你也能迅速将其映射到已知的算法框架下，从而拥有驾驭复杂系统的能力。这不是一本关于“做什么”的参考书，而是一部关于“如何思考”的指南。 本书适合对象： 计算机科学专业的进阶学生、希望提升软件架构和系统性能的工程师、以及任何对逻辑推理和效率优化有浓厚兴趣的读者。

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我一直觉得，真正好的技术书籍，应该能够激发读者的好奇心，而不是扼杀它。这本书做到了这一点。它在收尾部分对“外部存储结构”和“B+树”的介绍，为我对数据库底层原理的探索打开了一扇新的大门。这部分内容写得非常克制，点到为止，却足够引人入胜，让人迫不及待地想去了解更多关于磁盘I/O和内存管理的知识。书中穿插的一些历史故事，比如某个算法的发明背景和当时的计算限制，也让整个学习过程充满了人文色彩，不再是冰冷的逻辑符号。我特别欣赏作者在全书的各个角落里，不经意间流露出的对编程艺术的热爱和敬畏。它没有承诺让你成为编程大师，但它无疑提供了一副最坚实的地基，让你能够放心地向上构建更复杂的知识大厦。这是一次扎实、充实且令人回味的阅读体验，绝对值得放在案头，时常翻阅。

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这本书的阅读节奏非常适合我这种工作了一段时间，想要系统性回顾基础的工程师。我发现它在处理“堆”和“哈希表”这些常用数据结构时，展现出一种兼顾效率和实用性的平衡感。比如，在讲哈希冲突解决时，它没有停留在拉链法和开放定址法这种基础层面，而是深入探讨了布 sempurna 哈希和一致性哈希在分布式系统中的应用潜力，这一点让我感到惊喜。这说明作者对现代计算环境有着深刻的理解，并没有将知识点停留在上世纪的课堂作业层面。此外，书中对代码实现的讨论也十分到位。它提供的示例代码不仅是正确运行的，而且在代码风格和注释上都体现了极高的专业水准，让人在学习算法原理的同时，也能潜移默化地提升自己的编程素养。读完这本书，我感觉自己看待代码的眼光都变了，不再满足于“能跑就行”，而是开始追求更优雅、更健壮的实现方式。

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这本书的阅读过程，对我而言更像是一次与一位经验丰富的老教授的深度对话。他的笔触中透露着一种历经千帆后的豁达与精准。我尤其赞赏它对“递归”概念的阐述，这往往是很多学习者的一个知识盲区。作者并没有简单地用数学归纳法来搪塞过去，而是通过一系列巧妙的类比，比如“俄罗斯套娃”和“分形几何”的图形演示，将递归的**自相似性**本质挖掘得淋漓尽致。读到后半部分，涉及图论的遍历算法时，我发现作者的叙事风格略微加快，但信息的密度却不减反增。他巧妙地将DFS和BFS的优劣势放置在同一章节进行对比分析，让你在比较中深化理解，而不是孤立地学习两个独立的概念。虽然有些部分的细节需要多次回看才能完全消化，但这恰恰证明了内容的厚度和价值所在，绝非那种浅尝辄止的快餐读物可以比拟。

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这本书的封面设计得非常朴实，那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，给人一种内容会非常扎实的预期。我一开始翻阅时，就被作者清晰的逻辑结构所吸引。它没有那种故作高深的术语堆砌，而是用一种非常生活化的语言，将抽象的算法概念逐步拆解开来。比如，在讲解链表部分时，作者居然能联想到火车站的排队现象，将节点的插入和删除比喻成旅客的进出站，那种画面感一下子就让原本枯燥的指针操作变得直观易懂。我记得最清楚的是关于树结构的剖析，它没有直接抛出复杂的递归公式，而是先从家谱图讲起，一步步构建出二叉树的逻辑边界，然后才慢慢引入平衡树的概念，讲解得循序渐进，让人感觉每一步都是自然而然的领悟，而不是生硬的记忆。这种教学方法，对于初学者来说简直是福音，它真正做到了“授人以渔”，让我理解了“为什么”要这么做，而不是仅仅记住了“怎么”做。整本书的排版也很有章法，关键的伪代码和图示都用醒目的方式标注出来，即便是回头复习时，也能迅速找到重点。

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老实说，我拿到这本厚厚的书时，心里是有点打鼓的，总觉得这种经典领域的书籍，要么过于学术化，要么就是东拼西凑的速成手册。但这本书的阅读体验完全超出了我的预期。它的深度是毋庸置疑的，尤其在分析时间复杂度和空间复杂度那几章，简直是一场数学思维的盛宴。作者对“最好、最坏、平均”三种情况的讨论极其详尽，每一个推导过程都写得有理有据，让人不得不佩服其严谨的态度。我特别喜欢它在引入高级图算法时所采用的“问题驱动”模式。它不像有些教材那样，先堆砌理论，而是先抛出一个实际的应用场景——比如网络路由优化，然后引出Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法，再深入探讨其背后的贪心策略或动态规划思想。这种方式极大地激发了我的学习兴趣，让我觉得这些算法不是孤立的理论模型，而是解决现实世界难题的强大工具。读完之后，我感觉自己的抽象思维能力得到了极大的锻炼，那种看透事物内在结构的能力，比单纯学会写几行代码要宝贵得多。

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知名度不高，但是我看的津津有味。

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