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出版者:人民邮电

作者:张琳 李璇华 高徐娇

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:66

装帧:

isbn号码:9787115088369

丛书系列:

图书标签:

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• 系统安全

《编程之美：算法、数据结构与代码艺术》 内容提要： 本书深入探讨了计算机科学的核心基石——算法与数据结构，并以一种兼具严谨性与艺术性的视角，剖析了高效、优雅的代码是如何诞生的。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于解决问题思维的哲学指南。全书涵盖了从基础的排序、搜索到高级的图论、动态规划等多个重要领域，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握将抽象概念转化为高效运行代码的实践技巧。 第一部分：算法思维的奠基——效率与抽象 本部分着重于培养读者对计算效率的敏感性。我们首先介绍了算法分析的基础工具：大O表示法、时间复杂度和空间复杂度，强调了在设计方案之初就预估性能的重要性。随后，我们将带领读者系统学习经典排序算法的演进，包括冒泡排序、插入排序、选择排序等基础方法的局限性，进而深入研究了快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）的精妙之处，对比了它们在不同数据集下的表现差异。 搜索算法是信息检索的灵魂。本书详细分析了线性搜索与二分搜索（Binary Search）的适用场景，特别是二分搜索在有序数据结构中带来的对数级效率提升。接着，我们转向更复杂的搜索策略，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。这些搜索策略不仅是解决迷宫或树结构问题的关键，更是后续学习图算法的起点。 第二部分：数据结构的精雕细琢——组织与存取 数据结构是算法的载体。本章内容旨在展示如何根据特定的访问模式和操作需求，选择或设计最优的数据组织方式。 线性结构的高级应用： 数组和链表（单向、双向、循环）的底层实现机制被详尽剖析。我们不仅讲解了它们的基本操作，更关注其在内存管理和缓存友好性方面的实际影响。栈（Stack）和队列（Queue）作为受限访问的线性结构，其在函数调用、表达式求值（如逆波兰表示法）和任务调度中的核心作用被清晰阐述。 树形结构的层次之美： 树结构是处理分层数据的理想工具。本书从最基础的二叉树开始，随后深入探讨了如何通过平衡机制来维持查询效率。平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）的旋转和再平衡操作被分解为易于理解的步骤，揭示了它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。此外，堆（Heap）结构——无论是最大堆还是最小堆——在构建优先队列和实现堆排序中的关键作用，也得到了充分的展示。 图结构的复杂映射： 图论是建模现实世界复杂关联性的强大工具。本书覆盖了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并详细讲解了解决连通性问题的算法，如最小生成树（MST）的普鲁弗算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）。最短路径问题则通过狄杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）的对比分析，阐明了处理负权边时的技术选择。 第三部分：高级算法的突破——优化与决策 本部分专注于那些需要更高抽象思维和系统化方法的复杂问题求解范式。 动态规划的威力： 动态规划（Dynamic Programming, DP）被视为解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们通过斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列等经典案例，循序渐进地引导读者掌握“自底向上”和“自顶向下（带备忘录）”的DP设计哲学，强调状态定义和转移方程的建立是成功的关键。 贪心算法的直觉与陷阱： 贪心算法以其简单和高效著称，但并非所有问题都适用。本书通过活动选择问题和霍夫曼编码等实例，展示了贪心策略的有效应用，并着重指出了其局限性，即在某些情况下，局部最优选择并不能导向全局最优解，并提示读者如何验证贪心选择的正确性。 回溯与分支限界： 对于那些解空间巨大的搜索问题，回溯法提供了一种系统性的试错机制。本书以八皇后问题和数独求解为例，详细解析了回溯树的构建、剪枝条件的设置，以及如何避免重复计算，以期在有限时间内找到所有或第一个可行解。 第四部分：代码的艺术与实践 算法的价值最终体现在代码的质量上。本部分从工程实践的角度出发，探讨如何写出既高效又易于维护的代码。 编程范式的融合： 尽管算法是核心，但表现形式同样重要。本书探讨了面向对象设计（OOP）原则在算法实现中的应用，特别是如何利用封装和多态来管理不同数据结构和算法实现之间的关系。此外，对函数式编程中不可变性、高阶函数在简化复杂逻辑中的潜力也进行了简要的探讨。 性能调优与内存视角： 代码在实际运行中受限于硬件。本章讨论了缓存局部性（Cache Locality）对性能的巨大影响，并展示了如何通过重排循环或调整数据访问顺序来优化算法的实际运行时间。对递归深度和栈溢出风险的考量，也贯穿了整个高级算法的实现章节。 算法的衡量与验证： 理论性能（大O）与实际性能（纳秒级）之间存在鸿沟。本书强调了单元测试和性能基准测试的重要性，指导读者如何科学地度量和比较不同算法实现的优劣，确保理论上的最优解在特定硬件和输入规模下依然成立。 总结： 《编程之美：算法、数据结构与代码艺术》致力于打破初学者对算法的畏惧感，将其视为一种逻辑的舞蹈和数学的表达。它不仅仅关注“如何做”（How），更深入探究“为何如此”（Why），培养读者构建健壮、高效、富有洞察力的计算思维，为深入计算机科学的任何领域——无论是系统底层、人工智能还是大规模分布式计算——打下不可动摇的根基。阅读本书，您将学会用更清晰、更精炼的方式来重塑您解决问题的工具箱。

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