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出版者:中国标准出版社

作者:王秀梅

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-07-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787506627757

丛书系列:

图书标签:

• C#
• NET
• 编程入门
• 软件开发
• 面向对象
• 算法
• 数据结构
• Windows应用
• Web开发
• 实战
• 教程

《算法之巅：从基础到前沿的深度探索》 本书亮点： 系统性与深度并重： 不仅仅是概念的罗列，而是深入剖析每种算法背后的数学原理和逻辑推导。 跨越经典与现代： 涵盖从欧几里得算法到最新的量子计算初步算法设计思想。 实战导向的案例分析： 引入真实世界中的复杂问题，展示算法如何被应用于优化、决策和预测。 注重效率与优化： 详细探讨时间复杂度和空间复杂度的分析方法，以及如何针对特定硬件架构进行算法优化。 --- 目录结构概览（精简版） 第一部分：算法的基石与数学基础 1. 算法的本质与分析框架： 什么是好的算法？大O、Ω、Θ符号的精确定义与应用。 2. 离散数学的算法视角： 数论、图论基础（连通性、割集、流网络基础）。 3. 递归与分治策略的精妙： 主定理的深入应用，Master Theorem的推导与实践。 第二部分：经典数据结构的优化实践 4. 数组与链表的高级操作： 内存布局对性能的影响，非连续内存访问的优化。 5. 树结构的精耕细作： B树、B+树在数据库索引中的角色，红黑树的自平衡机制详解。 6. 堆与优先队列的变种： 斐波那契堆在复杂图算法中的性能优势分析。 7. 哈希表的构造与冲突解决： 完美的哈希函数设计，线性探测与连锁法的性能权衡。 第三部分：核心排序与搜索算法的深层解析 8. 快速排序的极限优化： 如何选择“好”的枢轴，三路划分快速排序的实现。 9. 高级排序算法对比： 计数排序、基数排序在特定数据集上的优势。 10. 图的遍历与最短路径： Dijkstra算法、A搜索算法的启发式函数设计，Bellman-Ford与SPFA的迭代收敛性分析。 第四部分：动态规划与贪心算法的思维转换 11. 动态规划（DP）的四步法： 状态定义、转移方程、边界条件与记忆化搜索。背包问题（0/1、有界、无界）的精细建模。 12. 最长公共子序列与编辑距离： 动态规划在生物信息学中的初步应用。 13. 贪心选择的证明艺术： 为什么贪心能得出最优解？霍夫曼编码的构造性证明。 第五部分：图论的高级主题与应用 14. 最小生成树（MST）： Prim与Kruskal算法的内部机制，次小生成树的探讨。 15. 网络流理论基础： 最大流-最小割定理，Ford-Fulkerson方法的实施与增广路径的寻找。 16. NP问题的边界： 可满足性问题（SAT）、旅行商问题（TSP）的近似算法与启发式求解。 第六部分：高级算法范式与计算复杂性 17. 回溯法与分支限界： 解决约束满足问题的有效策略，剪枝技术的艺术。 18. 字符串匹配的效率革命： KMP算法的预处理数组（LPS）推导，Rabin-Karp的滚动哈希。 19. 计算几何基础算法： 凸包（Graham扫描、Jarvis步进法）、最近点对问题。 20. 概率性算法与近似求解： 蒙特卡洛方法在积分计算和复杂搜索中的应用。 --- 内容详述：超越表面的实现 本书旨在引导读者超越仅仅能“写出”算法代码的层面，深入理解算法设计背后的计算思维和数学本质。我们关注的焦点在于“为什么”这样设计效率更高，以及在实际工程环境中如何应对性能瓶颈。 深度解析：时间复杂度的实践意义 许多入门书籍止步于展示 $O(N^2)$ 或 $O(N log N)$ 的概念，但本书将深入探讨常数因子对现代CPU性能的决定性影响。例如，在比较快速排序和归并排序时，我们不仅会复述它们渐进复杂度相同，更会分析因缓存局部性（Cache Locality）和分支预测（Branch Prediction）对不同实现（如尾递归优化与迭代实现）性能的实际影响。我们将使用汇编级概念来解释为什么内存访问模式是影响高性能算法的关键因素，远超理论上的大O分析。 动态规划：状态空间的精细建模 动态规划（DP）常被视为算法学习中的一座高峰。本书将拆解其核心——状态的定义。我们不会仅仅给出斐波那契数列或矩阵链乘法的标准解法。相反，我们会聚焦于如何将现实问题转化为最优子结构和重叠子问题。例如，在处理复杂的资源调度或序列比对问题时，如何通过降低DP状态的维度、利用四边形不等式进行DP优化（Knuth-Yao Speedup）来将 $O(N^3)$ 复杂度降至 $O(N^2)$，这才是工程实践中真正需要的技巧。 图论：从抽象到基础设施 图算法是计算机科学的支柱。本书将详尽阐述流网络的理论深度。最大流问题不仅仅是Max-Flow Min-Cut定理的证明过程，它直接关系到供应链优化、网络带宽分配。我们将详细剖析Dinic算法如何通过分层图和阻塞流的概念，在实际操作中远超经典的Ford-Fulkerson方法，尤其是在处理稀疏图时的巨大效率提升。此外，对于NP难问题，我们会系统介绍近似算法的设计原则，如如何为顶点覆盖问题设计一个保证解质量的2-近似算法。 字符串处理：从朴素到高效的飞跃 在数据挖掘和生物信息学中，高效的字符串处理至关重要。本书将详细推导Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法中的前缀函数（LPS数组）的构造逻辑，解释为什么预处理阶段是实现线性时间匹配的关键。随后，我们会探索更高级的算法，如Aho-Corasick算法，它如何通过构建有限自动机，一次性搜索文本中多个关键词的出现，为日志分析和入侵检测系统提供强大的基础工具。 计算几何与数值稳定性 本书还涉猎了计算几何的核心概念。在处理浮点数运算时，算法的数值稳定性是工程实现中的一个隐形陷阱。我们将讨论如何利用非标准几何谓词（如健壮的几何测试）来避免因浮点误差导致算法逻辑错误，例如在判断点是否在多边形内部时，如何处理共线和接近零的面积问题。 --- 读者对象 本书适合具有一定编程基础，渴望系统性、深入地掌握计算机科学核心算法，并希望将理论知识应用于解决复杂实际工程问题的中高级开发者、算法工程师、以及准备深入研究计算理论的学生。阅读本书后，你将不再满足于调用库函数，而是能够洞察底层机制，并有能力针对特定场景设计出最优的解决方案。

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这本书的排版和结构设计简直是业界良心。每一章的末尾都有一个“知识点回顾”和一套精心设计的“实战演练题”。这些练习题的难度曲线设置得非常合理，从简单的语法测试，到需要综合运用多个知识点才能解决的小项目，循序渐进，让人感觉每完成一个模块的挑战，自己的能力就实实在在地提升了一截。我尤其喜欢它对异常处理部分的讲解，作者强调了“优雅地失败”的重要性，并展示了如何使用自定义异常和`try-catch-finally`块来构建健壮的应用程序边界。这不仅仅是教你如何写代码，更是在培养一种专业的软件工程思维。我甚至会时不时地翻回去看看那些示例代码，从中汲取构建清晰逻辑的灵感。

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说实话，我一开始对这类“从入门到精通”的书持保留态度，因为很多都只是浅尝辄止。然而，这本书在讲到 LINQ 查询时，完全超出了我的预期。它不仅详细讲解了语法，还深入剖析了背后的延迟执行机制和性能考量。我特别欣赏作者在讲解复杂查询语句时，总是会附带一个小型实际案例，这样我能立刻明白这个语法点在真实世界中应该如何运用。更重要的是，书中对异步编程（async/await）的讲解非常到位，它没有仅仅停留在“如何使用”的层面，而是清晰地解释了它如何改变了传统的线程模型，以及在处理高并发I/O密集型任务时的巨大优势。这部分内容对我当前的工作项目非常有指导意义，让我避免了一些潜在的陷阱。

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我过去尝试过好几本编程入门书，但最终都因为内容过于陈旧或示例代码版本太旧而放弃了。这本书的幸运之处在于，它紧跟最新的.NET框架特性。例如，在讲解集合和泛型时，作者非常自然地融入了 .NET Core/5+ 的最佳实践，而不是还在使用一些已经被弃用的旧方法。书中对内存管理和垃圾回收机制的介绍也相当有见地，它没有陷入深奥的CLR内部细节，而是聚焦于开发者能控制的层面，比如如何通过对象生命周期管理来减少GC压力。这种实用主义的态度，对于渴望快速将知识转化为生产力的学习者来说，是最大的吸引力。读这本书时，我感觉自己仿佛有一位经验丰富的资深工程师在身旁提供指导。

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真正让我感到“精通”的曙光出现在讨论单元测试和依赖注入的部分。我以前总觉得 TDD (测试驱动开发) 是一个高不可攀的概念，但书中的讲解将 DI 容器的配置和 Moq 框架的使用描绘得如此直观，让我相信自己完全可以开始在日常工作中实践TDD了。作者没有将这些高级主题视为可选项，而是将其定位为现代C#开发中不可或缺的一部分。他们不仅解释了“为什么”要使用依赖注入，还详细演示了在不同的场景下（如服务层、数据访问层）如何正确地注入依赖。这种将基础语法与企业级架构实践无缝结合的处理方式，极大地提升了我对这门语言在工业界应用前景的信心。

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这本书真是让我茅塞顿开，尤其是在理解面向对象编程的核心概念时。作者的讲解非常深入，但又不失生动。比如，他用了一个非常贴切的比喻来解释多态性，这比我之前在网上看到的那些晦涩难懂的教科书式的解释要清晰多了。我记得有一章专门讲了接口和抽象类的区别，我以前一直混淆这两个概念，但读完这部分后，我立刻明白了它们在实际应用中的不同侧重点。更让我惊喜的是，书中不仅涵盖了基础语法，还穿插了一些设计模式的初步介绍，虽然没有深入探讨，但足够让初学者建立起一个宏观的认知框架。读完后，我感觉自己对编写结构良好、易于维护的代码有了更清晰的认识。对于想从零开始构建扎实基础的人来说，这本书无疑是绝佳的起步指南。

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