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出版时间:1900-01-01

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isbn号码:9787810944199

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《算法的奥秘：从基础到精通》 内容梗概： 本书旨在为读者揭示算法的深邃世界，从最基础的概念出发，循序渐进地带领读者掌握各类经典算法的设计、分析与应用。我们不关注具体编程语言的实现细节，而是聚焦于算法的思想本质、逻辑结构以及效率评估，帮助读者建立坚实的理论基础，从而能够灵活运用算法解决实际问题，并为进一步学习更高级的主题打下坚实基石。 第一部分：算法基础与思维 第一章：什么是算法？ 本章将深入探讨“算法”这一核心概念的定义和本质。我们将从直观的例子出发，例如食谱、流程图，来理解算法作为解决问题的步骤集合的含义。 我们将学习如何清晰地描述一个算法，包括输入、输出、确定性、有限性、有效性等关键属性。 我们将初步接触算法的两种主要表示方法：自然语言描述和伪代码。伪代码的使用将贯穿全书，它提供了一种介于自然语言和具体编程语言之间的通用表达方式，强调逻辑而非语法。 本章还将引入算法的“好坏”之分，即效率的重要性，为后续章节的学习奠定认识基础。 第二章：算法的度量与复杂度 理解算法的效率是衡量其价值的关键。本章将详细介绍衡量算法运行时间的两种常用方法：事后统计法和事前分析法。我们将重点阐述事前分析法，因为它更具普遍性和理论意义。 我们将学习时间复杂度和空间复杂度的概念，并理解它们是如何用来描述算法随着输入规模增长而产生的资源消耗。 我们将深入讲解渐进符号（Big O Notation, Big Omega Notation, Big Theta Notation）的含义和使用方法。这部分是算法分析的核心，我们将通过大量的实例，包括常数时间、对数时间、线性时间、对数线性时间、平方时间、立方时间、指数时间等，来理解不同复杂度等级的含义及其对算法性能的影响。 我们将学习如何对简单的算法进行复杂度分析，例如顺序查找、二分查找等。 第三章：算法设计的基本思想 本章将介绍几种重要的、贯穿许多算法设计策略的通用思想。 分治策略 (Divide and Conquer): 我们将理解如何将一个大问题分解成若干个规模更小的相同问题，然后递归地解决这些小问题，最后将小问题的解合并起来得到大问题的解。我们将初步接触递归的概念，以及它在分治策略中的重要作用。 贪心策略 (Greedy Approach): 我们将学习如何做出局部最优选择，希望通过一系列局部最优选择能够达到全局最优解。我们将讨论贪心策略适用的条件以及如何判断一个问题是否适合采用贪心方法。 动态规划 (Dynamic Programming): 本章将初步介绍动态规划的思想，即如何将问题分解成相互重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。我们将理解最优子结构和重叠子问题的概念，为后续深入学习动态规划算法打下基础。 回溯法 (Backtracking): 我们将学习如何通过系统地搜索解空间来寻找问题的解。回溯法通常用于解决组合问题，通过逐个构建候选解，并在确定该候选解不可能构成有效解时及时“回溯”。 第二部分：经典数据结构与算法 第四章：数组与链表 本章将回顾数组和链表这两种最基本的数据结构，并分析它们在插入、删除、查找等操作上的性能差异。 我们将深入探讨链表的不同变种，如单向链表、双向链表、循环链表，并分析它们各自的优缺点和适用场景。 我们将学习基于数组和链表实现的常见算法，例如线性查找、选择排序、插入排序等。 第五章：栈与队列 栈（Stack）作为后进先出（LIFO）的数据结构，在函数调用、表达式求值、深度优先搜索等领域有着广泛应用。本章将介绍栈的抽象数据类型定义，以及其基本操作（push, pop, top, isEmpty）。 队列（Queue）作为先进先出（FIFO）的数据结构，在广度优先搜索、任务调度、缓冲区等场景中扮演着重要角色。本章将介绍队列的抽象数据类型定义，以及其基本操作（enqueue, dequeue, front, isEmpty）。 我们将学习如何使用数组或链表实现栈和队列，并分析其时间复杂度。 第六章：树与图（上）：树的概念与遍历 树是一种重要的非线性数据结构，在文件系统、数据库索引、组织结构等领域有广泛应用。本章将介绍树的基本概念，如根节点、父节点、子节点、叶子节点、高度、深度等。 我们将重点讲解二叉树（Binary Tree）及其特性。 本章将详细介绍三种主要的二叉树遍历算法：前序遍历 (Preorder Traversal)、中序遍历 (Inorder Traversal) 和后序遍历 (Postorder Traversal)，并分析它们的递归和迭代实现方式。 我们将介绍广度优先遍历（层序遍历，Breadth-First Traversal），它能按层次顺序访问树的节点。 第七章：树与图（下）：图的概念与遍历 图（Graph）是另一种重要的非线性数据结构，用于表示对象之间的关系，如社交网络、交通路线、电路连接等。本章将介绍图的基本概念，如顶点（Node/Vertex）、边（Edge）、有向图、无向图、权重图、连通分量等。 我们将学习图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们的优劣势。 本章将深入讲解图的两种经典遍历算法：深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。我们将通过实例演示这两种遍历方法的执行过程，并分析它们的时间和空间复杂度。 第八章：查找算法 高效的查找是信息检索的基础。本章将介绍几种重要的查找算法。 顺序查找 (Sequential Search): 最简单直接的查找方法，适用于无序列表。 二分查找 (Binary Search): 适用于已排序数组的高效查找算法，其时间复杂度为 O(log n)。我们将深入理解其工作原理以及递归和迭代的实现。 散列表（哈希表）查找 (Hash Table Lookup): 本章将介绍散列（Hashing）的概念，包括散列函数的设计原则、冲突处理方法（如链地址法、开放寻址法），以及散列表的查找、插入和删除操作。我们将分析散列表平均 O(1) 的查找性能。 第九章：排序算法 排序是将数据按一定顺序排列的过程，是许多其他算法的前提。本章将系统地介绍各种经典的排序算法。 简单排序： 冒泡排序 (Bubble Sort)、选择排序 (Selection Sort)、插入排序 (Insertion Sort)。我们将分析它们的实现细节、时间复杂度（O(n^2)）以及稳定性。 高效排序： 快速排序 (Quick Sort)、归并排序 (Merge Sort)。我们将深入讲解它们的原理、递归实现、时间复杂度（平均 O(n log n)）和空间复杂度。 其他排序： 堆排序 (Heap Sort) 将会引入堆（Heap）这一数据结构，并讲解如何利用堆实现 O(n log n) 的排序。 我们将讨论排序算法的稳定性（Stability）和原地性（In-place）等特性。 第三部分：高级算法思想与应用 第十章：动态规划深入 在前一章介绍的基础上，本章将进一步深入探讨动态规划。 我们将学习如何识别和定义动态规划问题中的状态（State）和状态转移方程（Transition Equation）。 我们将通过经典的动态规划问题来巩固理解，例如： 斐波那契数列 (Fibonacci Sequence): 从递归解到动态规划解的演变。 最长公共子序列 (Longest Common Subsequence, LCS): 演示如何使用二维数组解决此问题。 背包问题 (Knapsack Problem): 包括0/1背包问题和完全背包问题，理解如何选择物品以最大化价值。 最短路径问题（部分，如 Bellman-Ford 算法的思想）： 动态规划的思想在图算法中的初步应用。 我们将强调自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种实现动态规划的方法。 第十一章：图算法进阶 本章将聚焦于图算法中一些更高级和实用的部分。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源非负权最短路径。我们将详细分析其使用优先队列的实现，以及时间复杂度。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。我们将理解其动态规划的思路。 最小生成树算法 (Minimum Spanning Tree, MST): Prim 算法： 贪心策略的应用，用于找到连接所有顶点的权重之和最小的边集。 Kruskal 算法： 另一种贪心策略的应用，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）来求解最小生成树。 拓扑排序 (Topological Sort): 适用于有向无环图（DAG），将图的顶点排序，使得对于每条有向边 (u, v)，u 在排序中都出现在 v 之前。我们将讲解基于 DFS 和 BFS 的实现方法。 第十二章：字符串匹配算法 在文本处理、模式识别等领域，高效的字符串匹配至关重要。 朴素字符串匹配算法： 最直观的算法，分析其最坏情况复杂度。 KMP 算法 (Knuth-Morris-Pratt Algorithm): 引入“next”数组（或称失配函数），实现线性时间 O(n+m) 的字符串匹配。我们将详细讲解 next 数组的构建和 KMP 算法的工作原理。 Boyer-Moore 算法： 另一种高效的字符串匹配算法，通常在实际应用中表现更好。我们将介绍其“坏字符”规则和“好后缀”规则。 第十三章：查找与集合的高级主题 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST): 深入探讨 BST 的插入、删除、查找操作，并分析其性能，尤其是在退化情况下的问题。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST): 为了解决 BST 退化问题，我们将介绍 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的概念。我们将简要概述它们如何通过旋转等操作来维持平衡，以及它们带来的 O(log n) 的操作性能保证。 B 树与 B+ 树： 介绍这些在数据库和文件系统中广泛使用的多路搜索树，重点在于它们如何优化磁盘 I/O。 并查集 (Disjoint Set Union, DSU): 再次强调并查集在连通性问题、图算法（如 Kruskal 算法）中的关键作用，并深入分析其路径压缩和按秩合并优化。 第十四章：算法的分析与优化 本章将是对前面积累知识的升华，强调如何系统地分析算法，并进行有效的优化。 分析技巧回顾： 递归方程求解（主定理）、数学归纳法在算法证明中的应用。 查找和排序的复杂度权衡： 比较不同查找和排序算法的适用场景和性能边界。 NP-Completeness 简介： 初步介绍复杂性理论中的 NP 类问题，理解 P vs NP 的意义，以及 NP 完全问题（NP-Complete）的特征。我们将简要提及一些 NP 完全问题的例子（如旅行商问题 TSP），并讨论在实践中如何处理 NP 完全问题（如近似算法、启发式算法）。 算法优化策略： 如何通过数据结构选择、算法改进、空间换时间等方式来提升算法性能。 附录： 常用算法复杂度速查表 算法设计思维导图 本书强调理解算法背后的逻辑和思想，而非死记硬背代码。通过大量的概念阐述、原理分析和实例说明，读者将能够掌握一套通用的算法设计和分析方法论，从而能够自信地应对各种计算挑战。

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从技术深度上来说，这本书的广度令人印象深刻，但更难能可贵的是它对“安全”这一维度的重视程度。现如今，网络安全早已不是一个可选项，而是必须项。许多经典的网络书籍往往在讲解完基础架构后，就草草带过安全配置，或者干脆将其作为一个独立的、被割裂的章节处理。但《实用计算机网络技术》在讲解防火墙（Firewall）和访问控制列表（ACL）时，是将它们紧密结合到路由和交换的学习过程中去的。例如，在讲解完基本的静态路由配置后，作者立刻就引入了如何使用ACL来限制特定源地址的访问权限，这种即时反馈式的安全教育，让读者能立刻意识到每一个配置决策可能带来的安全隐患。我特别留意了它关于VPN技术的部分，不同于那种只介绍IPSec或SSL/TLS协议细节的书籍，它花了很大篇幅讨论了如何在企业级应用中选择合适的VPN类型，以及如何平衡远程访问的便利性和安全性，这对于我们这种需要处理跨地域分支机构连接的公司来说，具有极高的实操价值。

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这本书的封面设计实在太引人注目了，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我记得当时是在书店里随便翻阅，但看到这个标题——《实用计算机网络技术》，立刻就被它那种直白的实用性所吸引了。我当时正焦头烂额于一个复杂的局域网故障排除，网上的资料要么过于理论化，要么就是碎片化的论坛帖子，根本没有系统的方法论。我当时的心态是“病急乱投医”，但这本书给我的第一印象却是“靠谱”。它没有花哨的排版和过多的插图来分散注意力，而是专注于核心技术概念的清晰阐述。我翻开目录时，看到它对OSI七层模型的讲解似乎非常深入，但又不像教科书那样晦涩难懂，而是尝试用大量的实际案例来解释每一层的功能和交互。特别是关于子网划分（Subnetting）和VLAN配置的部分，作者似乎非常理解初学者和一线工程师在实际操作中会遇到的痛点，直接给出了“手把手”的步骤指南，这对我来说简直是久旱逢甘霖。这本书的价值，首先就体现在它精准地定位了读者群体的需求，不是学术研究，而是真刀真枪的工程应用。

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我必须承认，我并不是一个科班出身的技术人员，我的背景更偏向于业务管理，但随着公司业务系统越来越依赖于稳定的网络环境，我不得不硬着头皮开始学习这些“底层逻辑”。市面上很多网络技术书籍，往往上来就抛出一大堆专业术语，比如BGP的路由策略、MPLS的标签分发协议等等，读起来简直像在啃一本外星语字典，我很快就会因为挫败感而合上书本。然而，这本书的叙事方式非常具有亲和力。它似乎懂得如何循序渐进地引导一个门外汉进入这个复杂的世界。我特别欣赏它在介绍IP地址分配和DHCP工作原理时所采用的类比手法——用一个形象的“信件投递系统”来比喻数据包的传输路径，一下子就将抽象的概念具体化了。读完相关章节后，我不再是死记硬背那些协议的名称，而是真正理解了数据在网络中是如何“行走”的。这种从宏观到微观，再从微观回到整体业务流程的讲解架构，让我的学习曲线变得异常平滑，极大地增强了我继续深入研读下去的信心。

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这本书的“实用性”并非体现在堆砌最新的、还没普及的技术名词上，而是聚焦于那些在绝大多数企业和数据中心环境中会长期存在的、稳定可靠的技术栈。比如，它对经典三层交换机、园区网的接入层设计、以及Spanning Tree Protocol（STP）的优化调整等基础但关键的技术点进行了非常透彻的剖析。我记得我之前在处理网络环路问题时，花费了数个夜晚才勉强定位到是STP的根桥选举出了问题，但当时我并不清楚如何从根本上预防。这本书详细解释了RSTP相对于传统STP的改进之处，以及如何通过手动指定根桥和备份根桥来主动控制拓扑结构，这不仅仅是知识点的传授，更像是前辈工程师在项目复盘时给出的宝贵经验总结。这种聚焦于“基础之美”和“稳定运行之要”的选材思路，显示出作者对网络工程实践有着极其深刻的理解，避免了许多技术书籍陷入追逐时髦协议的误区。

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我购买这本书的目的之一，是希望找到一本能够贯穿“设计、部署、排障”全生命周期的参考书。很多技术手册侧重于部署，一旦系统上线就失去了指导意义；而另一些则只关注故障排除的技巧。这本书的优势在于它的结构设计使得这三个阶段能够有机结合。在讲解完链路层协议后，它会紧跟着一个“典型故障场景分析”，比如双绞线的T568A/B标准混用导致的速率下降问题，并给出详细的排查步骤和工具使用建议（比如如何有效地使用Ping、Traceroute以及更专业的网络分析仪）。更进一步，在讲解完WAN接入技术后，它会讨论如何构建一个高可用的备份链路，这实际上已经进入了网络设计的高阶范畴。这种边学知识边练习排障思路的模式，极大地提高了我的解决问题的能力，让我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一个随时待命的资深技术顾问，随时准备在我遇到困难时提供最直接、最有效的指导方针。

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