人工智能及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:蔡自兴

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2003-9

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787302068372

丛书系列:

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• 蔡自兴
• 清华大学出版社
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好的，这是一本名为《数据结构与算法分析》的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时不涉及您提到的《人工智能及其应用》中的任何主题。 --- 图书名称：数据结构与算法分析 作者：[此处填写作者姓名] 出版信息：[此处填写出版社及出版年份] 内容提要 《数据结构与算法分析》是一本面向计算机科学、软件工程以及相关理工科领域学生的权威教材与参考书。本书深入浅出地剖析了计算机科学的基石——数据结构的设计原理、实现细节，以及算法的效率评估和优化方法。全书内容组织严谨，理论阐述透彻，并通过大量的实例和习题，帮助读者建立扎实的理论基础和卓越的工程实践能力。 本书的核心目标在于，使读者不仅理解“如何实现”特定的数据结构，更重要的是理解“为何选择”某种结构以及“如何分析”其性能。在当今软件系统对性能要求日益严苛的背景下，对数据结构和算法的深刻理解是构建高效、可扩展系统的关键能力。 第一部分：基础回顾与性能分析 本部分为后续深入学习奠定必要的数学和理论基础。 第1章：预备知识与分析基础 本章首先回顾了必需的离散数学基础，包括集合论、逻辑推理和基本的计数原理。重点在于引入算法效率分析的方法论，特别是渐近分析。我们将详细讨论大O记法（$O$）、小o记法（$o$）、$Omega$ 记法和$Theta$ 记法，并解释如何利用它们精确地描述算法在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度和空间复杂度。本章还将介绍递归关系式的求解方法，如主定理（Master Theorem），这是分析分治算法复杂度的核心工具。 第2章：线性结构与基本操作 本章探讨最基础且应用最广泛的线性数据结构。首先介绍数组的底层实现和访问特性，继而深入研究链表（包括单链表、双向链表和循环链表）的设计与操作（插入、删除、遍历）。随后，将详细分析栈（Stack）和队列（Queue）这两种抽象数据类型（ADT）的实现，并探讨它们在函数调用栈管理、表达式求值（如中缀转后缀）和缓冲区管理中的实际应用。 第二部分：抽象数据类型与高级结构 第二部分开始进入更为复杂的抽象数据结构，着重于如何通过结构设计来优化特定操作的性能。 第3章：树结构 树是层次化数据组织的核心模型。本章从基础的树的定义、遍历方法（前序、中序、后序）开始，继而详细介绍二叉树的结构特性。随后，我们将重点分析二叉搜索树（BST）的实现、查找、插入和删除操作的复杂度。为解决标准BST在特定输入下可能退化为链表的问题，本章将引入平衡树的概念。 第4章：平衡搜索树 平衡树是保证对数时间复杂度操作的关键。本章将深入讲解两种重要的自平衡二叉搜索树：AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）。对于红黑树，我们将详细阐述其五条维护性质，并系统地解析单旋和双旋操作（旋转）的机制，以及在插入和删除操作后如何通过颜色调整来恢复平衡。 第5章：堆结构与优先级队列 堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级队列（Priority Queue）的首选结构。本章将讲解最大堆和最小堆的结构特性，重点展示如何利用数组高效地表示堆，并详细分析 `Heapify`（建堆）操作和插入/删除堆顶元素的操作复杂度。此外，本书还将探讨堆在堆排序（Heapsort）算法中的应用，展示其$O(n log n)$的性能保证。 第三部分：散列与高级搜索技术 本部分关注数据的高速查找技术，特别是散列函数的理论与实践。 第6章：散列表（Hash Tables） 散列表是提供平均 $O(1)$ 查找性能的关键结构。本章首先讲解散列函数的设计原则（如除法、乘法、数字分析法），以及如何处理冲突问题。我们将细致对比不同的冲突解决策略：分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重散列。同时，本章将分析装载因子对性能的影响，并讨论散列表的动态扩容机制。 第7章：B 树与外部存储结构 针对需要存储在磁盘等外部存储设备上的大量数据，本章专门介绍了B 树（B-Trees）及其变体B+ 树。我们将解释多路搜索树的设计思想，以及它们如何通过最小化磁盘I/O次数来优化查找、插入和删除操作的性能。这是数据库系统和文件系统中至关重要的一环。 第四部分：图论算法与高级排序 本部分将图结构作为核心，并扩展到排序算法的理论极限。 第8章：图论基础与遍历 图（Graph）是表示复杂关系网络的核心工具。本章从图的定义（有向图、无向图、带权图）入手，讲解邻接矩阵和邻接表两种主要的图表示方法及其优缺点。随后，系统地介绍图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并探讨它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 第9章：图的最短路径算法 本章专注于求解图中节点间最短路径的经典算法。我们将详述Dijkstra 算法，并讨论其适用条件（非负权边）。随后，介绍可以处理负权边的Bellman-Ford 算法，以及用于求解所有顶点对之间最短路径的Floyd-Warshall 算法。 第10章：最小生成树与网络流 本章探讨图论在优化问题中的应用。我们将详细解析构造最小生成树（MST）的两种贪心算法：Prim 算法和Kruskal 算法，并证明其最优性。此外，本章还将简要介绍最大流/最小割定理的基本思想，这是解决资源分配和网络优化问题的基础。 第11章：排序算法深度分析 本章对常见的内部排序算法进行全面而深入的比较分析。内容涵盖基础的插入排序、选择排序、冒泡排序，效率较高的归并排序和快速排序，以及基于比较排序的理论下限——$Omega(n log n)$。重点在于深入剖析快速排序的枢轴选择策略、平均性能分析以及尾递归优化。此外，还将介绍线性时间排序算法（如计数排序、基数排序）的原理和适用场景。 学习目标 通过系统学习本书内容，读者将能够： 1. 熟练运用大O符号精确分析任何标准算法的时间和空间复杂度。 2. 根据问题的特性，选择并实现最优的数据结构（如数组、链表、树、堆、散列表）。 3. 掌握并能够实现核心的图论算法，用于解决网络、路径规划和依赖关系问题。 4. 理解不同抽象数据类型背后的数学原理和工程权衡，为设计高性能软件打下坚实基础。 本书适合作为高等院校计算机科学专业本科生“数据结构”或“算法分析与设计”课程的教材，同时也为希望提升自身算法功底的软件工程师提供了一份宝贵的参考资料。

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哇，刚翻开这本书，就被作者那种娓娓道来的叙事方式给吸引住了。它不像那种冷冰冰的技术手册，更像是老朋友在分享他多年的研究心得。开篇对“智能”这个概念的探讨，就展现出了一种哲思的深度，让我不禁停下来思考我们究竟在追求一个怎样的未来。书中对早期AI思想流派的梳理非常清晰，那些被历史尘封的争论和观点，被作者用现代的视角重新审视，碰撞出了不少火花。特别是对符号主义和连接主义的对比分析，简直是教科书级别的精彩，没有冗长复杂的数学公式，却能让人精准把握两者核心的差异和各自的局限性。我特别欣赏作者在描述技术发展脉络时，总能穿插一些富有洞察力的个人见解，让原本枯燥的知识点变得鲜活起来。感觉作者在构建一个宏大的知识体系，而我们读者，只是被邀请去参观他精心设计的花园，每走一步都能发现新的惊喜。这本书的阅读体验，就像是品一杯醇厚的老茶，初尝或许觉得平淡，但回味无穷，需要细细咂摸才能体会到其中的韵味。它成功地将前沿的科技话题，用一种非常人性化、极富人文关怀的方式呈现了出来，对于想要建立系统化认知框架的读者来说，无疑是一份宝贵的礼物。

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这本书的结构安排简直是匠心独运，逻辑推进得如同精密的钟表齿轮，毫不拖沓却又环环相扣。我尤其佩服作者在处理复杂概念时的那种“化繁为简”的功力。比如，在介绍机器学习的某些核心算法时，它没有直接抛出令人望而却步的数学推导，而是通过一系列巧妙的类比和生动的场景模拟，让那些抽象的优化目标和迭代过程变得触手可及。我记得有一章节专门讲了决策树的构建过程，作者用了一个关于选择周末活动的小故事，一下子就把熵和信息增益的概念讲明白了。这种“讲故事”的方法，极大地降低了学习门槛，让非计算机专业背景的读者也能迅速跟上节奏。而且，作者在关键技术点上，总会适当地穿插一些历史上的“失败案例”或“弯路”，这不仅增加了趣味性，更重要的是，它警示着我们，任何技术的发展都不是一蹴而就的，充满了试错与修正。读完这部分内容，我感觉自己不仅学到了“是什么”，更明白了“为什么是这样”，这种对底层原理的深刻理解，远比单纯的罗列代码片段要宝贵得多。书中的排版和图示设计也十分考究，信息密度适中，留白恰到好处，保证了长时间阅读下的视觉舒适度。

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这本书最让我震撼的地方，在于它对于未来趋势的预判和探讨，那种深邃的、近乎先知的洞察力。它没有止步于介绍当前业界最热门的技术栈，而是花了大篇幅去讨论那些尚未完全成熟但潜力无限的前沿领域，比如类脑计算和通用人工智能的伦理困境。作者在阐述这些未来图景时，展现出一种令人信服的平衡感——既不盲目乐观，也不过度悲观，而是基于扎实的科学基础，审慎地描绘出各种可能性。其中关于数据隐私和算法公平性的章节，尤为发人深省。作者没有简单地提出问题，而是深入剖析了技术设计本身如何内含了潜在的偏见，并引导读者思考作为使用者和开发者，我们应承担怎样的社会责任。这种超越技术层面的道德和哲学反思，极大地提升了整本书的思想深度。读来感觉像是在听一场顶尖专家的闭门研讨会，他们讨论的不再是眼前的KPI，而是关乎人类文明走向的重大议题。读完后，我的思绪久久不能平静，它成功地在我内心深处播下了一颗对未来保持警醒和敬畏的种子。

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坦白说，我原本对手册类的书籍都有点敬而远之，总觉得会陷入无休止的术语堆砌中。然而，这本书完全颠覆了我的刻板印象。它的语言风格是那种非常“现代、高效、直击要害”的，没有丝毫的啰嗦和矫饰。作者似乎对读者的耐心程度有着精准的把握，每当涉及到需要深入思考的部分，他总会用加粗或斜体的形式给出明确的提示，仿佛在说：“注意了，这里是重点。” 这种对阅读节奏的精准把控，让我在学习过程中始终保持着高度的专注力。特别是其中关于“计算思维”如何渗透到不同应用领域的论述，简直是神来之笔。它超越了单纯的技术介绍，上升到了方法论的高度，教会我们如何用一种系统性的、模块化的方式去拆解现实世界的问题。我发现，读完这部分内容后，我观察日常事物的方式都潜移默化地发生了一些改变，开始习惯性地思考输入、处理过程和输出，这才是真正有价值的知识迁移。这本书的价值，绝不仅仅在于传授知识点，更在于塑造一种解决问题的思维模式。

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这本书的实用性简直是超乎想象，但它的“实用”绝非流于表面，而是根植于对基础原理的深刻理解。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做最有效”。比如，在介绍优化算法时，书中用大量的图示清晰地展示了梯度下降法在不同地形（凸函数、鞍点等）上的行为差异，配以简洁明了的文字说明，让那些原本只存在于教科书上的概念，立刻鲜活起来，仿佛我正亲自在屏幕上观察参数的每一步调整。更让我惊喜的是，书中穿插的“实战案例分析”环节，选取了几个不同行业的真实应用场景，细致地拆解了从需求分析到模型部署的全过程。这些案例的选择非常具有代表性，涵盖了从图像识别到自然语言处理的多个子领域，为读者提供了极佳的参考样本。我感觉这本书就像是一位经验丰富的导师，他不仅传授了工具的使用方法，更重要的是，他教会了我如何根据具体场景，灵活地选择和组合不同的工具。对于希望将理论知识转化为实际生产力的工程师或研究人员来说，这本书无疑是工具箱里最不可或缺的“瑞士军刀”。

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饶有兴趣的看着~

评分☆☆☆☆☆

名气大，内容差。个人觉得整本书最牛逼的就是目录了，可谓是条理清晰字字珠玑。前面有宋健的亲笔信真是不明觉厉。但是里面阅读整本书的时候却完全似乎是在跟一个思维混乱和胡言乱语的人在对话，语言混乱、生涩难懂、条理不清啰里啰唆不知所云，我们老师也说这tm是不是他的什么研究生博士生写的然后冠的名啊，总之，书中语言很差，条理差，相当难懂。

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名气大，内容差。个人觉得整本书最牛逼的就是目录了，可谓是条理清晰字字珠玑。前面有宋健的亲笔信真是不明觉厉。但是里面阅读整本书的时候却完全似乎是在跟一个思维混乱和胡言乱语的人在对话，语言混乱、生涩难懂、条理不清啰里啰唆不知所云，我们老师也说这tm是不是他的什么研究生博士生写的然后冠的名啊，总之，书中语言很差，条理差，相当难懂。

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在人工智能甚嚣尘上的今天，我完全忘记了我原来大学的时候还学过人工智能这门课。