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出版者:

作者:梁尧民 编

出品人:

页数:341

译者:

出版时间:2001-1

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787560610399

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
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• 信息技术
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• 计算机技能
• 学习资料

编程思维与算法实践 一、 缘起：数字时代的底层逻辑 在信息技术日新月异的今天，软件和算法已经渗透到社会运作的每一个毛孔。我们享受着移动支付的便捷，依赖着搜索引擎的精准，也惊叹于人工智能的飞速发展。然而，这些令人称奇的应用背后，都植根于一个核心的能力——编程思维，以及驱动这些应用的强大引擎——算法。 本书并非一本教你如何操作某一特定软件或熟悉某一办公套件的工具书。我们假定读者已经具备了基础的计算机操作能力，能够自如地使用操作系统、处理日常文档。本书的使命，是带领读者深入探究那些构建现代数字世界的“骨架”和“血液”，即如何像计算机科学家一样思考，并掌握解决复杂问题的通用方法论。 我们相信，理解“为什么”比“怎么做”更为重要。掌握了编程思维和算法思想，你将不再是技术的被动使用者，而是能够主动构建、优化和创新数字解决方案的创造者。 二、 核心理念：构建清晰的思维结构 本书的第一部分，聚焦于编程思维的构建。这是一种系统性的、逻辑驱动的思考方式，它要求我们将现实世界的问题，拆解、抽象、并转化为机器可以理解的精确指令序列。 1. 抽象与建模：世界的可计算性 我们首先探讨“抽象”的力量。现实世界是复杂的、模糊的，而计算机需要的是清晰的、定义明确的结构。我们将通过大量的实例，演示如何从一个复杂的业务流程（比如物流调度、数据筛选）中提炼出关键的实体、属性和它们之间的关系，构建出简洁的数学或逻辑模型。这涉及面向对象设计的基础思想——封装、继承与多态的理念性介绍，重点在于理解“模块化”和“关注点分离”如何提高系统的可维护性和可扩展性。 2. 流程控制与决策树：逻辑的精确性 程序执行的本质是基于条件的流动。我们将深入解析顺序、选择（if/else）和循环（for/while）这三大基本控制结构，但侧重点不在于特定语言的语法细节，而在于理解控制流图的绘制与分析。读者将学会如何构建严谨的决策树，确保在所有可能的输入情况下，程序都能导向正确的结果，从而避免逻辑上的“死循环”或“漏判”。 3. 递归思维：自我引用的优雅 递归是计算机科学中最具挑战性也最优雅的概念之一。本书会用分治法（Divide and Conquer）的视角，剖析递归的本质——如何通过定义一个问题的基本情况（Base Case）和递归步骤（Recursive Step）来解决复杂问题。我们将使用经典的汉诺塔问题和斐波那契数列的例子，让读者体验“小问题解决大问题”的递归魅力。 三、 算法精粹：效率与规模的较量 本书的第二部分，是关于算法实践。在这里，我们将关注如何设计出高效的解决方案，因为在处理海量数据时，一个低效的算法可能导致系统崩溃。 1. 数据结构基础：信息的组织哲学 算法的效率高度依赖于数据是如何组织的。我们将系统地介绍几种核心数据结构： 线性结构： 数组（Array）与链表（Linked List）的内存布局差异及其在插入、删除操作上的性能权衡。 非线性结构： 栈（Stack，后进先出）与队列（Queue，先进先出）在任务管理和广度优先搜索中的应用。 树形结构： 特别是二叉搜索树（BST）在数据快速查找中的优势，以及平衡树（如AVL或红黑树）如何保证查找效率的稳定性。 图结构： 将现实世界中的关系（如社交网络、地图路线）转化为图模型，为后续的路径搜索奠定基础。 2. 经典搜索与排序：优化的艺术 排序和搜索是算法应用最广泛的领域。我们不仅仅会介绍冒泡排序或插入排序这些直观的算法，更会深入探讨其时间复杂度（$O(n^2)$）。随后，我们将着重分析更高效的算法，如： 快速排序（Quick Sort）与归并排序（Merge Sort）： 理解分治策略如何将复杂度降低到$O(n log n)$的级别。 二分查找（Binary Search）： 在有序数据中实现对数时间的查找效率。 3. 贪心法与动态规划：优化策略的选择 这两章是本书的难点与重点，它们代表了解决优化问题的两大核心策略： 贪心算法（Greedy Algorithms）： 强调在每一步都做出当前看来最好的选择，并分析何时这种局部最优选择能导向全局最优（如霍夫曼编码）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 当贪心法失效时，DP登场。我们将通过“背包问题”和“最长公共子序列”等经典案例，讲解如何通过“备忘录法”（Memoization）或“自底向上”的迭代方法，避免重复计算，从而高效求解重叠子问题。 四、 性能分析：量化你的代码质量 本书的最后一章，将引入算法分析的工具。我们必须学会用数学语言来描述代码的效率，而不是仅仅依赖运行时间。 大O表示法（Big O Notation）： 详细讲解如何推导时间复杂度和空间复杂度，理解$O(1)$、$O(log n)$、$O(n)$、$O(n^2)$等不同增长率的含义及其在实际工程中的影响。 最坏、最好与平均情况分析： 理解算法性能的波动性，以及如何针对不同的输入场景进行优化设计。 总结：通往创新的阶梯 《编程思维与算法实践》旨在成为一座坚实的桥梁，连接基础的计算机知识与高阶的软件工程能力。学完本书，你将能够用一种更加结构化、高效和严谨的方式来思考问题，无论你未来是从事数据分析、软件开发、系统架构还是纯粹的学术研究，这些核心素养都将是你应对未来技术挑战的基石。我们希望读者能将其视为一张通往“理解数字世界运作原理”的蓝图，而非仅仅是完成某项任务的指南。

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