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出版者:

作者:王玲 编

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2002-10

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787561423912

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 实验
• 教程
• 算法
• 编程
• C++
• 数据存储
• 链表
• 树
• 图
• 查找排序

现代算法设计与实现 一本深入探讨算法设计范式、优化技巧与复杂性分析的权威指南。 本书旨在为计算机科学专业学生、软件工程师以及对高效计算充满热情的自学者提供一个全面而深入的视角，剖析现代软件系统中至关重要的算法设计与实现。我们关注的重点不仅仅是算法的正确性，更在于其效率、可扩展性以及在实际工程环境中的适用性。 全书结构清晰，内容涵盖了经典理论的扎实基础，并迅速过渡到前沿应用领域，确保读者能够构建起坚实的理论框架和卓越的实践能力。 第一部分：算法基础与分析的精深解析 本部分奠定了理解高级算法的基石。我们不再停留在简单的渐近符号介绍，而是深入探讨精确的运行时间分析、最坏、最好与平均情况分析的细微差别，以及概率分析方法在评估随机化算法时的核心作用。 摊还分析（Amortized Analysis）： 详细讲解了势能法、聚合分析和会计法，并将其应用于动态数组、斐波那契堆等数据结构的操作分析中，揭示看似昂贵的单次操作背后的长期效率保证。 模型与下界： 讨论了计算模型（如RAM模型、决策树模型）对算法复杂性的约束，并深入探讨了特定问题的不可约下界，例如元素排序问题的$Omega(n log n)$下界证明的严谨性。 高级数据结构基础： 除了标准结构，我们着重讲解了B树族（B+, B树）的内部构造、平衡机制及其在外部存储和数据库索引中的不可替代性。 第二部分：核心设计范式的深度挖掘 本部分系统地剖析了解决复杂问题的核心设计范式，每种范式都配有丰富的案例研究和代码实现细节。 2.1 分治策略的扩展应用 快速傅里叶变换（FFT）： 不仅展示了复数域的原理，更详细分析了如何利用FFT优化多项式乘法、大数乘法乃至卷积运算，并讨论了定点数与浮点数精度对实际性能的影响。 最近点对问题与几何算法： 使用分治法解决二维和三维空间中的最近点对问题，重点剖析了“跨越带”的线性时间合并步骤的几何证明。 2.2 动态规划的进阶技巧 我们超越了经典的背包和LCS问题，转向更具挑战性的应用： 有向无环图（DAG）上的动态规划： 如何通过拓扑排序高效求解路径问题。 状态压缩DP： 针对旅行商问题（TSP）的精确解法，以及如何使用位掩码（Bitmask）优化状态表示，讨论其在$N le 20$规模下的可行性。 序列对齐与生物信息学基础： 使用Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法，强调得分矩阵的定义与边界条件的设置对结果的决定性影响。 2.3 贪心算法的局部最优性证明 霍夫曼编码的构造性证明： 严格证明了基于最小频率合并的贪心策略能够达到最优编码长度。 活动选择问题与区间调度： 分析不同时间戳（开始时间、结束时间、持续时间）作为贪心选择标准时的差异与正确性。 第三部分：图论算法的精炼与实践 本部分专注于处理网络和关系结构问题的强大工具。 最短路径算法的全面对比： 详细对比了Dijkstra、Bellman-Ford和Floyd-Warshall算法的适用场景、时间复杂度以及对负权边的处理能力。特别探讨了如何将Dijkstra算法应用于带有限制条件的最短路径问题。 最小生成树（MST）： 深入比较了Kruskal算法（基于并查集优化）和Prim算法（基于优先队列优化）的实际性能表现。 最大流与最小割： 基于Ford-Fulkerson框架，重点讲解了Edmonds-Karp算法（使用BFS寻找增广路径）和Dinic算法（使用层次图和阻塞流），分析Dinic算法在二分图匹配等特定场景中的线性或近线性加速效果。 第四部分：高级主题与现代计算挑战 本部分着眼于解决现代计算瓶颈和新兴领域的需求。 4.1 搜索与回溯的优化 分支限界法（Branch and Bound）： 如何有效地使用上界（Bounding）和下界（Pruning）函数来剪裁搜索树，实现对NP-难问题的有效近似求解，例如在背包问题的求解中引入可行性检查。 约束满足问题（CSP）： 介绍回溯搜索与前向检查（Forward Checking）、弧一致性（Arc Consistency）等局部搜索技术，以提高求解效率。 4.2 线性规划与逼近算法 单纯形法（Simplex Method）概述： 介绍线性规划的基本概念（目标函数、约束条件、可行域），并简要阐述单纯形法如何通过迭代移动到最优顶点。 NP-难问题的逼近： 讨论了多项式时间可近似（PTAS）的概念，并以集合覆盖问题为例，展示了如何构建一个保证解质量的贪心逼近方案。 4.3 随机化算法与概率分析 Las Vegas算法与Monte Carlo算法的区分： 通过Karger最小割算法和Miller-Rabin素性测试来具体说明这两种随机化方法的应用场景和错误概率控制机制。 实践与实现导向 本书的每一章节都包含伪代码和C++或Python的高效实现示例。我们强调实现过程中的陷阱，如整数溢出、递归深度限制、缓存局部性（Cache Locality）对性能的影响，以及如何利用特定编译器的优化指令集来提升关键算法的运行速度。 学习本书后，读者将能够： 1. 独立分析和证明复杂算法的渐近复杂度，并能精确评估其实际运行时间。 2. 熟练运用分治、动态规划、贪心、网络流等多种范式解决工程中的优化问题。 3. 理解并选择最适合特定数据规模和问题特性的算法结构。 4. 具备设计高效、可扩展软件系统的核心算法思维。 本书是为那些渴望超越“会用”到“精通”的工程师和研究人员量身打造的进阶读物。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，它采用了深邃的蓝色调，配以简洁明了的白色字体，显得既专业又不失现代感。拿到手里时，首先感受到的是纸张的质感，厚实而富有弹性，翻页时的触感非常舒适，这对于需要长时间阅读和查阅的教材来说，无疑是一个加分项。内容编排上，作者显然是下了不少功夫的，目录结构清晰，逻辑层次分明，从基础概念的引入到复杂算法的深入剖析，过渡得非常自然。尤其值得称赞的是，每一个章节都配有大量的图示和流程图，这些视觉辅助工具极大地帮助我理解那些抽象的数据结构原理。比如，在讲解树和图的遍历算法时，那些精心绘制的示意图，比单纯的文字描述要直观得多，让我立刻就能抓住核心思想。对于初学者而言，这种详略得当的编排方式，使得学习曲线变得平缓，不易产生畏难情绪。不过，我个人希望能有更多关于实际应用案例的深入剖析，这样能更好地连接理论与实践，让知识的价值体现得更彻底一些。总体而言，从装帧到内容的组织架构，这本书展现出了极高的专业水准和对读者的关怀。

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说实话，我最初对这本教材抱持着一种审慎的态度，毕竟市面上关于算法和数据结构的资料汗牛充栋，想要从中脱颖而出并不容易。然而，深入阅读后，我发现作者的叙述方式非常“接地气”，完全避免了那种高高在上、晦涩难懂的学术腔调。他似乎非常懂得一个初学者的思维定势和容易卡壳的地方，总能在关键节点上用生活化的比喻来解释复杂的概念，这使得原本枯燥的理论学习过程变得生动有趣。比如，他用交通网络的疏导来比喻图的拓扑排序，一下子就让那个概念鲜活了起来，我几乎是拍案叫绝。再者，书中的习题设计也颇具匠心，它们并非简单的机械重复，而是层层递进，从基础的实现练习，到需要巧妙运用多种数据结构的综合题，极大地锻炼了我的逻辑思维和解决问题的能力。我特别喜欢那些带有“思考与探索”标记的小节，它们引导我们跳出书本的框架，去思考算法的优化方向和时间空间的权衡，这种鼓励批判性思维的培养方式，是任何死记硬背都无法替代的宝贵财富。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的导师，引导我们走过初期的迷茫。

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这本书的排版和印刷质量，简直是业界良心之作。我是一个对阅读体验有较高要求的人，很多教材拿到手后总觉得墨水不够黑，行距太挤，眼睛看久了就容易疲劳。但这本教材完全没有这个问题，字体清晰锐利，行距和字间距都经过了精心的调整，确保了长时间阅读的舒适度。更让我惊喜的是，书中对代码片段的展示处理得非常专业。无论是伪代码还是具体的实现代码，都使用了等宽字体，并且颜色标记（比如关键字高亮、注释变灰）做得恰到好处，使得阅读代码的效率大大提高。对于我们这些需要对照理论来敲代码的读者来说，这一点至关重要。很多时候，因为代码排版混乱而误读了算法逻辑的情况一去不复返。此外，书中的页边空白设计也很合理，留出了足够的空间供我在阅读时做笔记、画重点或者写下自己的疑问，这对于深化理解和日后的复习都提供了极大的便利。可以说，这本书在物理层面上，就为高效学习创造了最优的环境。

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从我个人的学习习惯来看，我更偏向于通过实例和动手实践来掌握新知识。这本书在这方面表现得相当出色，它不仅仅停留在理论的陈述上，而是紧密结合了编程实现的细节。书中的每一个核心数据结构，几乎都附带了清晰的、可供参考的实现步骤或伪代码框架。更妙的是，作者在讲解每一种结构实现时，都会提前预设一些“陷阱”或者容易出错的地方，并以红色的警告框形式突出显示出来，这极大地帮我避免了在实际编码中走弯路。我跟着书中的指引，亲手实现了好几个动态数组和链表的变种结构，深刻体会到了指针操作的精妙与微妙。这种“边学边做”的学习路径，使得知识的内化过程加速了好几倍。比起那些纯粹的理论堆砌，这本书更像是一个实战训练手册，它教会的不只是“是什么”，更重要的是“如何去做”和“怎样做得更好”，对于想把数据结构真正变成自己技能树一部分的读者来说，这绝对是份宝贵的心得体会。

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要论及这本书的深度与广度，我得说它在平衡“广度覆盖”和“深度挖掘”上拿捏得非常到位。它并没有贪心地把所有已知的、边缘的知识点都塞进来，而是聚焦于那些最核心、最常用、面试中必考的数据结构和核心算法思想。例如，在讲解哈希表时，它不仅阐述了链地址法和开放寻址法的基本原理，还详细对比了它们在不同冲突策略下的性能表现，并讨论了如何选择合适的装载因子。这种深入浅出的讲解方式，让我不再满足于“知道它是什么”，而是开始思考“为什么是这样设计”。同时，书中对不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析极其严谨，每一个关键步骤的复杂度推导都给出了清晰的数学依据，这对于培养严谨的计算思维是不可或缺的。虽然它没有涉及太多前沿的、晦涩难懂的研究型算法，但这恰恰是它的优点所在——它完美地为构建扎实的基础殿堂奠定了坚不可摧的基石，确保读者在迈向高阶知识前，对基本功有着绝对的把握。

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