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出版者:第2版 (2004年8月2日)

作者:周振章编

出品人:

页数:197 页

译者:

出版时间:2004年8月2日

价格:9.00

装帧:平装

isbn号码:9787810844765

丛书系列:

图书标签:

• 计算技术
• 习题集
• 计算机基础
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
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• 教学
• 基础知识

《探索者：算法思维与编程实践》 本书是一本面向初学者和进阶者的编程入门与实践指南，旨在帮助读者建立扎实的算法思维，掌握核心编程概念，并能将理论知识转化为实际的编程能力。本书内容涵盖了算法设计的基础方法，数据结构的巧妙运用，以及各类经典算法的深入剖析。 第一部分：构建思维的基石——算法与数据结构 在本部分，我们将从最根本的层面出发，揭示算法的魅力。 第一章：思维的起点：什么是算法？ 我们将从生活中的例子出发，理解算法的本质——解决问题的步骤和逻辑。 介绍算法的几个基本特征：输入、输出、确定性、有限性、有效性。 学习如何清晰地描述一个算法，为后续的学习打下基础。 思考与练习：设计解决日常问题的简单算法，如排序一叠文件，安排一日行程等。 第二章：逻辑的语言：流程图与伪代码 学习使用流程图这一图形化工具来直观地表示算法的执行流程。 掌握伪代码的编写规范，用简洁易懂的语言描述算法的步骤，作为编程前的蓝图。 思考与练习：将上一章设计的算法用流程图和伪代码表示出来。 第三章：组织的力量：数据结构初探 介绍数据在计算机中是如何被组织和存储的，引出数据结构的意义。 顺序结构：理解数组和列表的特点，它们如何在内存中连续存储，以及何时适合使用。 链式结构：探索链表，理解节点之间的关联，以及它们在动态大小数据管理中的优势。 思考与练习：比较数组和链表的优缺点，并思考在不同场景下的适用性。 第四章：处理的艺术：基本数据结构详解 栈：学习后进先出（LIFO）的特性，理解栈在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列：掌握先进先出（FIFO）的特性，了解队列在任务调度、广度优先搜索等场景下的作用。 思考与练习：设计一个简单的模拟排队系统，使用队列实现。 第二部分：编程实践的利器——核心算法与技术 掌握了算法思维和基本数据结构后，我们将进一步学习解决复杂问题的常用算法技巧。 第五章：查找的智慧：搜索算法 线性搜索：最直接的查找方法，理解其原理和局限性。 二分搜索：在高有序数组中的高效查找法，深入理解其分治策略，并分析其时间复杂度。 思考与练习：实现二分搜索算法，并分析其在不同规模数据集上的性能差异。 第六章：排序的艺术：排序算法 冒泡排序：从最直观的交换过程理解排序，学习其基本思想。 选择排序：通过不断选择最小（大）元素来完成排序。 插入排序：模拟扑克牌排序的过程，理解其逐步构建有序序列的方法。 快速排序：掌握分治思想在排序中的应用，理解“基准”和“分区”的概念，并分析其平均情况下的高效性。 归并排序：进一步深入分治策略，学习如何合并两个有序序列，并理解其稳定性。 思考与练习：实现多种排序算法，并通过实验比较它们的运行效率。 第七章：探索的足迹：图与树的遍历 图论基础：理解图的构成——顶点与边，以及图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）。 深度优先搜索（DFS）：如同探索迷宫般，沿着一条路径尽可能深地搜索。 广度优先搜索（BFS）：一层一层地向外扩展搜索，如同水波扩散。 树形结构：介绍二叉树、二叉搜索树等概念，以及它们在数据组织中的优势。 思考与练习：使用DFS和BFS算法解决简单的图问题，如查找连通分量，找到最短路径（在无权图上）。 第八章：优化的力量：动态规划初步 介绍动态规划的核心思想：将复杂问题分解为子问题，并利用子问题的解来构建原问题的解。 学习识别适合用动态规划解决的问题类型，如具有重叠子问题和最优子结构。 思考与练习：通过简单的例子，如斐波那契数列的计算，理解动态规划的递推关系。 第三部分：编程实践与问题解决 在掌握了算法和数据结构的基础后，我们将转向实际的编程应用，学习如何用代码实现这些思想，并解决实际问题。 第九章：代码的实现：选择一门编程语言 本书推荐使用一门易于上手且应用广泛的编程语言（例如Python或Java，具体语言取决于读者的基础和偏好，此处不做具体限定，保持通用性）。 介绍该语言的基础语法、数据类型、控制结构（条件语句、循环语句）和函数。 思考与练习：完成该语言的基础语法练习，编写简单的程序。 第十章：将算法付诸实践 指导读者如何将之前学习的算法和数据结构用所选编程语言实现。 通过具体的编程案例，例如实现一个简单的学生信息管理系统，一个文件搜索工具等，展示算法的应用。 思考与练习：独立完成书中提供的编程练习，并尝试修改和扩展它们。 第十一章：调试与优化：写出高效的代码 学习常见的调试技巧，如何定位和修复代码中的错误。 介绍代码优化的基本原则，如何提高程序运行效率，例如避免不必要的计算，选择合适的数据结构。 思考与练习：对之前编写的代码进行优化，并分析优化前后的性能差异。 第十二章：综合问题解决 提供一系列综合性的编程挑战，要求读者综合运用所学知识来解决。 这些挑战可能涉及字符串处理、简单的数据分析、模拟等。 思考与练习：独立分析问题，设计算法，编写代码，并进行测试。 《探索者：算法思维与编程实践》不仅教授知识，更注重培养读者解决问题的能力。通过大量的思考与练习，读者将逐步建立起坚实的算法思维，熟练掌握常用的编程技术，为未来更深入的计算机科学学习和实际应用打下坚实的基础。

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这本书的价值，很大程度上来源于其贴合工业界实际需求的出题视角。我感觉编写者似乎对当前技术领域的热点和难点有着深刻的洞察力。它不仅仅停留在计算机科学的经典理论层面，而是巧妙地融入了现代软件工程中经常遇到的实际挑战。比如，在涉及并发和并行计算的章节，习题不再是简单的死锁检测，而是加入了如何设计一个高性能、高容错的分布式缓存系统的场景分析。这些题目往往需要你综合运用锁机制、内存屏障、以及网络通信的基本原理。这种复合型的考察方式，让我体会到，在真实的工程实践中，技术栈之间是相互关联、彼此影响的。我过去总是倾向于把各个模块孤立地看待，但做了这套习题后，我开始有意识地去寻找不同技术模块之间的耦合点和潜在的性能瓶颈。对于那些即将踏入职场的计算机专业学生或希望进行职业技能升级的在职人员来说，这本书的实战导向性是无与伦比的。它提供的不是“标准答案”，而是“解决问题的思维路径”。

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要说这本书最让我感到意外的收获，那肯定是在“算法优化”这块的内容深度上。市面上大部分的计算技术教材，在讲解复杂度分析时，往往止步于大O表示法，然后草草收场。然而，《计算技术习题集》却将复杂度分析作为贯穿始终的主线索之一。许多习题的背景设定都是在一个对时间或内存资源极其敏感的环境中，迫使用户不能满足于任何一个“能跑起来”的解法，而是必须追求最优解。比如，有一道关于图搜索的题目，它没有明确要求使用哪种算法，但通过设置的约束条件（例如，图中节点数量巨大，但边相对稀疏），读者必须自行判断出使用Dijkstra算法的某个特定变种才是效率最高的选择。这种“开放式”的挑战，极大地锻炼了我的批判性思维和工程判断力。我甚至因此去回顾和深入学习了拉格朗日松弛法在某些组合优化问题中的应用，这些内容远超出了我预期的习题集范围。这本书就像一位经验丰富、从不满足于“差不多”的老教授，一直在推着你往前走，挑战你认知能力的边界。

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坦白讲，我原本对“习题集”这种东西抱持着一种保留态度，总觉得它们无非是把教科书上的概念简单地重复一遍，然后换个问法敷衍了事。然而，在翻阅了《计算技术习题集》的头几页后，我的看法彻底被颠覆了。这本书的编排简直就是为“实战演练”量身定制的。它的妙处在于，它不只是在考你的记忆力，更是在考验你的“融会贯通”能力。我注意到很多习题并非孤立存在的，而是将好几个技术点巧妙地编织在一起。比如，有一组关于网络协议栈的练习题，它要求你不仅要熟悉TCP/IP的各层功能，还要结合具体的性能优化指标来设计一个数据包的传输流程，这迫使你必须跳出单一知识点的框架，从整体系统上去思考问题。更让我感到惊艳的是，这本书对于错误示范的讨论也十分到位。在某些偏难的题目解析中，它会专门列出几种常见的错误解法，并清晰地指明错误的原因，这比单纯看正确答案要有效得多，因为它直接针对了我容易犯的思维定势进行纠正。这种“反向教学”的设计，极大地提高了我的学习效率，让我避免了在同一个坑里反复跌倒。对于那些渴望从理论走向实践的工程师来说，这本书提供的不仅仅是练习，更是一种思维模式的重塑。

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这本书的装帧和排版设计，其实也体现了它对读者的尊重。我习惯于边学习边在书页上做大量的批注和草稿推演，很多技术书籍的纸张质量差强人意，要么墨水容易洇开，要么涂写后边缘容易破损。但《计算技术习题集》的纸张厚实，即使用油性笔书写，也不会渗透到下一页。更重要的是，它在版式布局上的考量。每一道题目的空间都留得非常充裕，题干部分清晰、逻辑性强，不会出现那种句子过长、结构复杂的晦涩表达。在解答区域，它特意留出了足够大的空白区域供我们推导公式或绘制流程图。这种对细节的关注，让整个学习过程变得极其舒适和流畅。我曾尝试在电脑上找一些电子版的习题来做，但那种冰冷的屏幕和键盘输入远不如在纸上亲手演算来得有代入感和记忆深刻。尤其是在处理那些需要大量递归或循环的算法时，手写下来有助于我追踪每一步变量的变化。这本习题集，真的让我找回了那种沉浸式的、专注的学习体验，让人心甘情愿地投入时间去钻研每一个难题。

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这部《计算技术习题集》真是让人爱不释手！我最近为了准备一个非常重要的考试，几乎把所有能找到的复习资料都翻了个底朝天，但说实话，很多参考书的理论部分讲得头头是道，真到了实操和应用环节，总是感觉抓不住重点，或者说，题目设计得太偏、太怪异，根本不能反映真实的工作场景。这本书的出现，简直是黑暗中的一束光。它的内容组织非常系统化，从最基础的二进制运算到复杂的算法设计与分析，每一个知识点后面都紧跟着一系列精心设计的习题。我特别欣赏它在难度递进上的处理方式，不是一上来就抛出那些令人望而生畏的难题，而是通过循序渐进的小问题，逐步引导你理解背后的逻辑和原理。比如说，在讲到数据结构那一章节时，它对链表和树的遍历问题，提供了好几种不同的解题思路，每一种思路后面都有详细的步骤解析，这让我不再满足于仅仅知道“会写代码”，而是深入理解了不同算法在时间和空间复杂度上的权衡。这种扎实的训练，极大地增强了我面对复杂编程挑战时的信心。我甚至发现，做完它后面的几道综合性大题后，原本在我脑海中模糊不清的一些概念，一下子变得清晰起来，仿佛拨开了迷雾。对于任何想在计算技术领域打下坚实基础的人来说，这本书的实践价值无可替代。

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