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出版者:清华大学出版社

作者:Walter Savitch

出品人:

页数:892

译者:刘颖

出版时间:2005-5-1

价格:98.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302105923

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Java
• 计算机科学
• 程序设计
• 编程
• 算法
• 数据结构
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《算法竞赛入门经典（第2版）》 本书是一本面向ACM/ICPC等算法竞赛爱好者，以及希望在程序设计方面打下坚实基础的读者所编写的入门级教材。全书共分为三个部分，循序渐进地引导读者掌握算法竞赛中的核心概念、常用技巧和解题思路。 第一部分：基础篇 这一部分是本书的基石，详细介绍了算法竞赛中最基础、最核心的概念和技术。 引言： 简要介绍算法竞赛的起源、发展以及参与竞赛的意义。说明本书的学习方法和如何利用配套资源。 C++程序设计基础： 考虑到竞赛中C++的广泛使用，本书首先回顾了C++的语法基础，包括变量、数据类型、运算符、表达式、控制流（if-else，while，for）、函数等。特别强调了在竞赛场景下需要注意的细节，例如整型溢出、浮点数精度等问题。 基本数据结构： 深入浅出地讲解了数组、链表、栈、队列等基础数据结构的实现原理和应用。通过清晰的代码示例，让读者理解其内部机制以及在不同问题中的优势。 排序与查找： 详细阐述了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等经典排序算法，并分析了它们的时空复杂度。同时，讲解了顺序查找、二分查找等查找算法，并强调了二分查找在有序数据集上的高效性。 简单算法： 介绍了一些基础的算法思想，如贪心算法、递推、模拟等，并辅以相应的例题，帮助读者初步体会算法设计的乐趣。 第二部分：进阶篇 在掌握了基础知识后，本书将引导读者进入更广阔的算法天地，学习更高级的算法和数据结构。 图论基础： 详细讲解了图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。通过大量的例题，展示DFS和BFS在连通性、最短路径、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： 重点介绍了Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，以及Bellman-Ford算法。并分析了它们各自的适用场景和局限性，通过求解单源最短路径和all-pairs最短路径问题，加深读者对图算法的理解。 最小生成树： 讲解了Prim算法和Kruskal算法，以及它们的实现细节和复杂度分析。通过求解图的最小生成树问题，让读者掌握在有权图中的图算法应用。 动态规划（DP）： 这是本书的重点之一。通过一系列经典的DP问题，如背包问题、最长公共子序列、最长递增子序列、区间DP等，详细讲解了DP的定义、状态转移方程的设计、边界条件的确定以及优化技巧。本书会用多角度的讲解方式，帮助读者理解DP的“无后效性”和“最优子结构”等核心思想。 数论基础： 介绍了数论中的一些基本概念，如整除、同余、模运算、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）等。并讲解了欧几里得算法、扩展欧几里得算法等，为后续更复杂的数论算法打下基础。 组合数学： 讲解了排列、组合、容斥原理、鸽巢原理等组合数学概念，并结合实际问题，展示如何利用这些概念进行计数和求解。 第三部分：专题篇 在掌握了基础和进阶的算法后，本书将针对一些算法竞赛中常见的专题进行深入探讨。 字符串算法： 介绍了KMP算法、Trie树等字符串匹配和处理算法，以及它们在模式匹配、文本检索等问题中的应用。 计算几何基础： 简要介绍了点、线段、多边形等基本几何对象，以及直线交点、点在线段上的判定、凸包等基础计算几何问题。 数据结构进阶： 深入讲解了线段树、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）、并查集等高级数据结构。并分析了它们在区间查询、动态维护等问题上的强大能力。 高级搜索技巧： 介绍了一些高级的搜索策略，如A搜索、双向BFS等，以及它们在解决复杂搜索问题时的效率提升。 常用算法技巧总结： 对前面章节中出现的各种算法和数据结构进行梳理和总结，提炼出一些通用的解题思路和技巧，帮助读者构建自己的算法知识体系。 配套资源与学习建议： 本书提供了丰富的配套资源，包括大量的在线判题平台上的练习题、代码实现、详细的题解以及相关教程。建议读者在学习过程中，勤于思考、动手实践，独立完成每一道例题和练习题，并积极参与在线判题平台的练习。通过不断地训练和反思，逐步提升自己的编程能力和算法思维。 本书旨在通过系统化的讲解和丰富的实践，帮助读者在算法竞赛的道路上稳步前行，并为进一步深入学习计算机科学打下坚实的基础。

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这本书的排版和语言风格，说实话，初看之下有些许挑战，但一旦适应了作者的叙事节奏，你就会发现其中蕴含的独特魅力。它不像市面上很多技术书籍那样，追求简洁到近乎冷酷的专业术语堆砌，而是融入了一种更具人文关怀的视角来看待计算机科学。作者似乎更倾向于讲述“为什么”而不是仅仅“是什么”。例如，在讨论内存管理和垃圾回收机制时，他没有直接抛出复杂的虚拟机内部细节，而是先回顾了早期的手动内存管理的痛点，引导读者自然地理解为什么需要引入自动化管理，这种娓娓道来的方式，极大地降低了理解门槛。不过，对于那些只希望快速查找某个API用法的读者来说，可能需要一些耐心来穿过这些背景故事和理论溯源。对我个人而言，这种详尽的解释反而让我对底层原理有了更坚实的把握，感觉自己不再是那个只会调用库函数的“代码工人”，而更像是一个能理解机器运作的“工匠”。

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这本书的案例研究部分，可以说是我认为它最出彩的地方之一。它并没有选择那些已经被写烂的“待办事项列表”或“简单的计算器”，而是深入挖掘了几个略微复杂但极具代表性的领域，比如编译器的词法分析器构建过程，以及一个简易数据库索引的B树实现。阅读这些章节，就像是跟着一位资深工程师进行一次“手把手”的深度代码Walkthrough。作者不仅展示了最终的实现代码，更详细记录了在实现过程中遇到的陷阱、错误的假设以及最终是如何调试和修正的。这种对“错误”的坦诚记录，比完美的代码范例更有教育意义。它让我明白了，编程中的“顿悟”往往是建立在无数次失败的尝试之上的，这极大地缓解了我面对复杂问题时的挫败感。

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这本书的内容确实让我眼前一亮，尤其是在讲解数据结构与算法的部分，作者的处理方式非常细腻和深入。我记得以前看其他教材时，很多复杂的概念往往是一笔带过，或者仅仅停留在理论层面，而这本则完全不同。它没有仅仅罗列出各种排序算法或图论的定义，而是通过大量贴近实际应用的例子，将抽象的逻辑具象化。比如在分析快速排序的性能时，作者没有止步于平均时间复杂度，而是深入探讨了“糟糕”输入对性能的影响，并给出了几种实用的优化策略，比如随机化枢轴的选择。这种实践导向的教学方法，让我在阅读时感觉不是在应付考试，而是在学习解决真实世界问题的工具。此外，对于面向对象编程的讲解，这本书也做得非常到位，它强调了设计模式在大型项目中的重要性，并用清晰的UML图辅助理解，这对于准备进入企业级开发的读者来说，是无价的财富。总的来说，它的深度和广度都超出了我的预期，是一本值得反复研读的宝典。

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从实用工具书的角度来看，这本书的自我修正能力和对未来趋势的把握也值得称赞。它并非一本僵化的参考手册，而是能随着技术浪潮进行微妙调整的有机体。例如，它对函数式编程范式的介绍，就做到了非常中立且恰当的平衡。它没有狂热地鼓吹“一切皆函数式”，而是清晰地阐述了其在处理不可变性和副作用控制方面的优势，并指出在哪些Java/面向对象环境中集成它最为合理。这种不偏不倚但又深刻的分析，使得读者不会被单一的编程哲学所束缚。此外，书中对性能分析工具的使用指导也十分细致，我学会了如何用更专业的眼光去审视代码运行时的实际瓶颈，而不是仅仅依赖直觉。这本书提供的是一种思维框架，而不是一套固定的操作流程。

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我必须承认，这本书在前端与后端交互的现代应用架构部分，给出了我之前从未接触过的视角。很多教材倾向于将这两者割裂开来讲解，导致读者在实际项目中集成时总感觉力不从心。然而，这本书巧妙地将网络通信协议、数据序列化（如ProtoBuf和JSON的适用场景对比）与服务器端的并发处理模型结合起来，构建了一个完整的、可伸缩的系统视图。作者对“状态管理”在分布式环境下的讨论尤其深刻，他清晰地剖析了CAP理论在不同业务场景下的取舍，并用具体的代码片段演示了如何在高并发读写场景下保证数据一致性。这种宏观的系统设计能力，远比单纯的语法掌握更有价值。它强迫我去跳出单个模块的思维定势，去思考整个信息流动的生命周期，这对于提升我的架构设计能力至关重要。

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