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出版者:电子工业出版社

作者:孙余凯

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2006-5

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121025273

丛书系列:

图书标签:

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《算法的艺术与实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据如同奔涌的河流，算法则是驾驭这股洪流的关键技术。本书《算法的艺术与实践》旨在带领读者深入探索算法的世界，理解其背后的数学原理，掌握设计与实现高效算法的艺术，并将其应用于解决实际问题。本书不仅仅是枯燥的代码堆砌，更是一场思维的探索，一次逻辑的修行，一场将抽象概念转化为生动解决方案的旅程。 第一章：算法的基石——逻辑思维与计算模型 本章将从最基础的层面出发，为读者构建坚实的算法思维基础。我们将首先探讨逻辑思维的重要性，解析如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解的指令序列。这包括对命题逻辑、谓词逻辑的初步认识，以及如何运用流程图、伪代码等工具来清晰地表达算法的步骤。 接着，我们将介绍几种基本的计算模型，例如图灵机模型和Lambda演算。虽然这些模型在实际编程中可能不直接使用，但它们帮助我们理解计算的本质和能力边界，为后续学习更复杂的算法打下理论基础。我们会用通俗易懂的例子解释抽象的计算模型，例如，通过一个简单的“打水”问题来类比图灵机的读写头和纸带操作，让读者体会计算过程的离散性和确定性。 此外，本章还会强调算法的“好坏”评判标准，引入“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，为后续章节中分析和比较不同算法的效率提供必要的工具。我们会通过一些简单的例子，如线性查找和常数时间操作，直观地展示不同复杂度下的性能差异，让读者对“高效”有一个初步的感知。 第二章：数据结构的魔法——组织信息的智慧 算法的效率往往与数据的组织方式紧密相关。本章将聚焦于数据结构，学习如何有效地存储、组织和管理数据，从而为算法的高效运行提供支持。 我们将从最基本的数据结构开始：数组、链表、栈和队列。对于每种数据结构，我们不仅会介绍其定义、操作（插入、删除、查找等）以及实现方法，更会深入分析它们的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，我们会比较数组的随机访问优势与链表的动态扩容能力，以及栈的后进先出（LIFO）和队列的先进先出（FIFO）特性在实际应用中的巧妙之处，例如浏览器历史记录的回退功能和打印任务的排队机制。 随后，我们将进入更复杂但更强大的数据结构领域：树（包括二叉树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树）和图。我们会详细讲解二叉搜索树的插入、删除和查找操作，并着重阐述平衡二叉搜索树为何能保证查找效率。对于图这种能表示复杂关系的结构，我们将介绍图的遍历算法（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS），并探讨其在路径查找、社交网络分析等领域的广泛应用。我们会用实际例子，比如地图导航中的最短路径问题，来解释Dijkstra算法的原理，以及在社交网络中寻找共同好友的场景来讲解图的遍历。 最后，本章还将介绍哈希表（散列表），一种通过哈希函数实现平均O(1)查找时间的数据结构，并讨论哈希冲突的解决策略，如链地址法和开放寻址法。 第三章：排序与搜索的艺术——效率的极致追求 排序和搜索是算法领域中最核心、也是最基础的问题之一。本章将带领读者探索各种经典的排序算法和搜索算法，理解它们的设计思想，分析其时间与空间复杂度，并掌握在不同场景下选择最合适算法的技巧。 我们将从基础的排序算法开始：冒泡排序、选择排序和插入排序。虽然这些算法在理论上效率不高，但它们易于理解，是学习更复杂算法的良好起点。我们将通过动画演示和代码示例，清晰地展示它们的工作过程。 接着，我们将深入研究更高效的排序算法：归并排序、快速排序和堆排序。我们会详细解析这些算法的分治思想，并用数学归纳法等方法证明它们的正确性和效率。特别是快速排序，我们将讨论其“不稳定”的特性以及如何通过优化枢纽元选择来提升性能。 在搜索算法方面，本章将重点讲解线性搜索和二分搜索。我们会强调二分搜索对数据的有序性要求，并分析其对数级别的时间复杂度。此外，我们还将简要介绍一些基于哈希表的搜索方法，并回顾数据结构章节中提到的各种搜索应用。 本章还将引入“排序的稳定性”这一概念，并讨论不同排序算法的稳定性特点，以及稳定性在某些特定应用中的重要性。 第四章：图论的魅力——连接与路径的探索 图作为一种描述对象之间关系的强大模型，在计算机科学中无处不在。本章将深入探索图论的核心概念与算法，理解如何利用图来解决现实世界中的各种复杂问题。 我们将从图的基本定义开始，包括顶点、边、度、连通分量等。然后，我们将重点介绍几种经典的图算法。其中，最短路径算法将占据重要篇幅，包括Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。我们会通过具体的例子，如城市之间的交通网络，来演示这些算法如何找到最优路径。 接下来，我们将探讨最小生成树（MST）算法，如Prim算法和Kruskal算法。我们会解释最小生成树在网络设计、资源分配等问题中的应用，例如如何用最少的电缆连接所有的城市。 此外，本章还将介绍拓扑排序，用于解决具有依赖关系的任务排序问题，例如课程安排或项目进度管理。我们还会简要涉及图的连通性问题，以及强连通分量等概念。 第五章：动态规划的智慧——最优决策的层层递进 动态规划（DP）是一种强大的算法设计技术，尤其擅长解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。本章将带领读者领略动态规划的精妙之处。 我们将从经典的动态规划问题入手，例如斐波那契数列、背包问题（0/1背包和完全背包）、最长公共子序列（LCS）和最长递增子序列（LIS）。我们会详细解析如何识别问题的动态规划特性，并指导读者如何定义状态转移方程，以及如何通过自顶向下（记忆化搜索）或自底向上（递推）的方式来实现动态规划算法。 本章将强调对问题进行“状态定义”和“状态转移”的思考过程，这是掌握动态规划的关键。我们会用一些生动的例子，比如爬楼梯问题，来展示如何从递归的思路自然地过渡到动态规划的解决方案。 第六章：贪心算法的直觉——局部最优的整体策略 贪心算法是一种直观的算法设计方法，它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致全局最优的解决方案。本章将探讨贪心算法的设计思想，并分析其适用范围与局限性。 我们将从简单的贪心问题开始，例如找零钱问题、活动选择问题。我们会解释为什么在这些问题中，局部最优的选择能够导向全局最优。 接着，我们将介绍更复杂的贪心算法应用，例如霍夫曼编码（用于数据压缩）和最小生成树算法（部分可以通过贪心思想实现）。我们会分析贪心算法的“正确性证明”，并讨论何时可以使用贪心算法，以及其潜在的陷阱。 第七章：回溯与分支限界——搜索空间的探索者 当问题无法用简单递推或贪心解决时，回溯（Backtracking）和分支限界（Branch and Bound）等搜索算法就显得尤为重要。本章将深入探讨这两种强大的搜索技术。 回溯算法通过试探性的搜索，尝试构建问题的解决方案。当发现当前路径无法导致有效解时，它会“回溯”到之前的状态，并尝试其他可能的选择。我们将通过经典的N皇后问题、八皇后问题、数独求解等例子，来详细演示回溯算法的递归实现和剪枝策略。 分支限界算法则是在回溯的基础上，引入“限界”的概念，用于剪枝搜索空间。我们会解释如何通过计算当前状态的界限，来判断是否需要继续向下搜索，从而提高搜索效率。 第八章：复杂度分析与算法优化——追求极致的效率 本章将回归算法的评价与优化。我们将更深入地理解时间复杂度和空间复杂度，并学习如何精确地分析算法的渐进时间复杂度，例如使用大O符号。 我们会复习并巩固前面章节中介绍的各种算法的时间与空间复杂度，并进行横向比较。同时，本章将探讨一些常见的算法优化技巧，例如： 循环展开与循环合并： 减少循环的开销。 缓存利用： 优化数据访问模式，提高缓存命中率。 位运算： 在特定情况下，位运算比算术运算更高效。 查表法： 将某些计算结果预先存储，以空间换时间。 我们将通过具体的代码示例，展示这些优化技巧是如何应用以及能带来多大的性能提升。 第九章：实际应用中的算法——连接理论与实践 本章将是理论知识与实际应用相结合的桥梁。我们将选取几个贴近实际生活的应用场景，展示算法是如何被应用的。 例如，我们将探讨搜索引擎的索引构建与查询匹配算法，数据压缩算法的原理与实现，以及图算法在社交网络分析、推荐系统中的应用。我们还会简要介绍一些更高级的算法概念，例如机器学习中的一些基础算法（如线性回归、逻辑回归），以及它们在模式识别、预测分析中的作用。 第十章：算法的进阶之路——挑战与思考 在掌握了基础算法和常用数据结构后，本章将为读者指明进一步学习的方向。我们将简要介绍一些更高级的算法领域，例如： 字符串匹配算法： 如KMP算法、BM算法。 计算几何算法： 如凸包、线段相交。 网络流算法： 如Ford-Fulkerson算法。 概率性算法与近似算法： 如蒙特卡洛方法。 本章将鼓励读者保持对算法的好奇心，并提供一些学习资源和方法，帮助读者在算法的道路上不断探索与进步。 《算法的艺术与实践》不仅仅是一本教科书，更是一本思维的启蒙书。它将带领读者从宏观到微观，从基础到进阶，深入理解算法的精髓，培养解决问题的逻辑能力，并最终掌握用算法的力量来塑造未来的艺术。通过本书的学习，您将不再仅仅是代码的编写者，更是智慧的创造者，能够用算法的语言与世界进行高效的对话。

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作为一名偏向应用侧的工程师，我最看重的是知识的即时转化能力。这本书在这方面表现得尤为突出，它似乎在设计之初就将“动手实践”作为核心目标。书中不仅提供了大量的理论分析，更重要的是，每一章的末尾都紧密地衔接了与该章节理论相匹配的实训项目。这些项目的设计难度梯度控制得非常好，从简单的电阻、电容测量，到中级的运放应用电路调试，再到复杂的数字逻辑电路设计与仿真，每一步的递进都显得顺理成章。我特别喜欢它对实验失败案例的分析部分，它没有回避实践中可能遇到的各种“坑”，反而主动列举了如焊接不良、元件选型错误、参数设置不当等常见问题，并给出了一套系统化的排查思路。这种“教你如何救火”的实战经验分享，比单纯的成功范例更有价值，它教会的不是怎么做一个完美的电路，而是如何在面对不完美时，运用电子学的基本原理去诊断和修复问题，这对于培养真正的解决问题的能力至关重要。

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这本书在对新兴技术领域的包容性上也做得非常出色，这在很多传统教材中是很难看到的。我惊喜地发现，在讲解了经典的模拟和数字电路基础之后，作者并没有止步于此，而是很自然地引入了微控制器接口的基础知识，甚至对现代传感器信号采集的常用方法也有所涉猎。这让这本书的知识结构显得非常具有前瞻性，它为读者搭建了一个从基础元件到现代嵌入式系统开发的一个清晰的认知桥梁。我感觉自己不再是孤立地学习某一个知识点，而是能将所学的理论知识放置在一个更大的技术生态系统中去理解其价值和应用方向。此外，书中在公式推导和参数选取时，往往会对比不同的器件型号或者不同的设计约束条件，引导读者去思考不同选择背后的工程权衡，例如成本、功耗、响应速度之间的取舍。这种宏观视角的引入，极大地提升了这本书的深度，使它不仅仅是一本“操作手册”，更像是一本培养系统设计思维的思维导图。

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拿到这本书时，我最直观的感受是它在理论深度上的挖掘是相当扎实的。它并没有停留在表面上对基本概念的简单罗列，而是深入到了半导体物理、器件工作原理的微观层面进行阐释。举例来说，在讲解PN结特性时，作者没有采用过于简化的模型，而是引入了更贴近实际的少数载流子、多数载流子漂移与扩散的动态平衡过程，这使得我对晶体管开关特性的理解一下子变得通透起来。书中对不同工作模式下放大电路的分析也颇具洞察力，不仅仅是简单的输入输出关系推导，更重要的是对反馈机制、频率响应特性的深入剖析，这些内容是许多入门级教材常常一带而过，但恰恰是决定电路性能高低的关键所在。我发现，即便是带着我已有的知识储备去阅读，依然能从中挖掘出新的理解点，这说明作者在知识体系的构建上是具有极高水准的，它真正做到了“授人以渔”，教会我们如何进行严谨的工程思维和分析方法，而不是简单地记住公式。这种对底层原理的尊重和深入探讨，是衡量一本优秀技术书籍的重要标准，而这本书无疑达到了这个标准。

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说实话，我通常对厚重的技术书籍抱有一种敬畏和抗拒心理，总觉得要花费大量时间才能啃下来。然而，这本书在版式设计上采取了一种非常人性化的策略。字体选择适中，段落间距合理，关键术语和公式都被加粗或用不同颜色标注出来，形成了一种清晰的视觉层次感。更妙的是，它大量使用了“知识点小贴士”和“常见误区警示”这样的边栏设计。这些小块内容虽然篇幅不长，但却精准地抓住了学生在学习过程中最容易迷惑、最容易犯错的地方，用幽默又不失专业的语言进行点拨。这种碎片化的、即时的反馈机制，极大地改善了阅读体验，使得漫长的学习过程变得轻松且高效。我发现自己在阅读时，不再是机械地一行行往下推，而是会主动去寻找这些“彩蛋”似的内容，这无形中增强了学习的主动性和参与感。从一个单纯的阅读者角度来看，这本书的设计者明显考虑到了长时间、高强度学习下的用户体验，这是一种非常难得的细节关怀。

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这本书的装帧设计得相当别致，封面采用了哑光处理，手感细腻，配合烫金的书名字体，透露出一种沉稳又不失现代感的气息。内页的纸张质量也令人满意，白度适中，印刷清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。我特别欣赏它在章节布局上的用心，逻辑线条非常清晰，从基础概念的引入到复杂电路的分析，过渡自然流畅，让人能循序渐进地构建起对电子技术全面的认知框架。特别是那些配图和示意图，不仅数量多，而且绘制得极为精细，每一个元器件的符号、连接方式都标注得一丝不苟，这对于初学者来说无疑是巨大的福音，它极大地降低了理解抽象电路图的门槛。书中对一些经典实验的步骤描述详尽到了令人称赞的地步，每一步操作都配有相应的图解，仿佛有一位经验丰富的老师在旁边手把手地指导，让人在实际操作中充满信心，极大地减少了试错成本。我感觉作者在内容的编排上，是将教学的深度和实践的可操作性完美地融合在了一起，既能满足理论学习的需求，又能兼顾工程应用层面的技能培养，是一种非常值得推荐的教材范式。

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