数据结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:武汉工大

作者:段隆振

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2003-9

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562919605

丛书系列:

图书标签:

• 200+_pages
• #2102.algorithm
• #2101.data_structures
• #21001.C(programming_language)
• #2100.programming
• #210.CS
• #20.math
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法之道：高效求解的艺术》 引言 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没。如何从这些杂乱无章的信息中提取有价值的内容，如何高效地处理和分析它们，成为了一项至关重要的能力。而支撑这一切的，正是那些看似抽象却又无处不在的“算法”。《算法之道：高效求解的艺术》并非一本关于数据结构的教材，它将带领读者深入探寻那些解决问题的根本方法，学习如何设计、分析和优化算法，从而在复杂的世界中找到清晰的路径，实现效率的最大化。 本书不是一本枯燥的理论堆砌，而是一场思维的探索之旅。我们将从最基础的计算模型出发，理解算法的本质；进而学习如何将实际问题转化为可以被计算机理解和解决的模型；最后，我们将触及算法设计的精髓，掌握各种高效的算法范式，并学会如何评估它们的优劣。这本书的宗旨是培养读者一种“以算法的眼光看待问题”的思维模式，让你能够用更聪明、更简洁的方式去解决遇到的挑战。 第一篇：算法的基石——理解与衡量 在踏上算法的征程之前，我们需要建立起坚实的基础。本篇将聚焦于理解算法的本质及其度量标准，为后续深入的学习铺平道路。 第一章：计算的本质与问题表达 1.1 什么是算法？ 我们将从一个直观的例子开始，比如如何用最少的步骤找到一本书。通过这个简单的过程，引出算法的定义：为解决特定问题而设计的一系列明确、有限且可执行的指令。 我们将探讨算法的几个关键特性：输入、输出、确定性、有限性、有效性。理解这些特性是掌握算法的前提。 进一步，我们将区分算法与程序的区别。程序是算法的实现，而算法是解决问题的逻辑。 1.2 如何描述一个问题？ 一个好的算法始于一个清晰定义的问题。本章将介绍如何用精确的语言来描述问题，避免歧义。 我们将学习如何识别问题的关键要素：需要处理的数据、需要达到的目标、存在的约束条件。 通过一些实际的案例，例如“寻找最大值”或者“排序”，来演示如何将模糊的语言转化为严谨的问题描述。 第二章：衡量算法的标尺——效率的思考 2.1 时间复杂度的奥秘 为什么有的程序运行得很快，有的却慢如蜗牛？答案往往在于算法的时间复杂度。 我们将介绍“大O记号”（O-notation），这是一种描述算法执行时间随输入规模增长趋势的数学工具。 通过实例，我们将学习如何分析不同循环、递归的执行次数，从而推导出算法的时间复杂度。我们会重点关注O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等常见复杂度。 理解时间复杂度不仅仅是为了“快”，更是为了在面对大规模数据时，确保算法的可行性。 2.2 空间复杂度的考量 除了时间，算法还需要消耗内存空间。本章将介绍空间复杂度，用于衡量算法执行过程中所需的额外存储空间。 我们将学习如何分析算法中变量、数据结构占用的空间，并用大O记号来表示。 虽然在许多情况下，时间效率比空间效率更受关注，但在内存受限的环境中，空间复杂度就显得尤为重要。 2.3 性能分析的实践 理论分析固然重要，但实际测试也是必不可少的。本章将探讨如何通过实际编程来衡量算法的性能。 我们将介绍一些基本的性能测试方法，包括记录运行时间、分析内存占用等。 通过对比不同算法对同一问题的解决方案，让读者直观感受时间复杂度和空间复杂度差异带来的影响。 第二篇：算法的设计范式——解决问题的智慧 了解了算法的衡量标准，我们就可以开始学习各种强大的算法设计技术。本篇将介绍几种经典且通用的算法设计范式，它们如同工具箱中的利器，能够帮助我们应对各式各样的问题。 第三章：分而治之——递归与回溯 3.1 递归的魅力 “递归”是计算机科学中最迷人的概念之一。本章将深入解析递归的思想：将一个大问题分解成与原问题相似但规模更小的子问题，然后通过解决子问题来解决原问题。 我们将学习如何设计递归函数，包括确定递归基（终止条件）和递归步骤（如何分解问题）。 通过经典的例子，如计算阶乘、斐波那契数列、汉诺塔，来巩固递归的理解。 3.2 回溯的探索 当问题的解空间很大，需要系统地进行搜索时，回溯算法就派上了用场。 本章将介绍回溯法的基本思想：在搜索过程中，当发现当前路径不可能得到有效解时，就“回溯”到上一个状态，尝试其他可能性。 我们将通过解决一些具有挑战性的问题，如N皇后问题、迷宫寻路、数独求解，来演示回溯算法的构建和应用。 理解回溯算法需要细致的状态管理和剪枝策略，以避免不必要的计算。 第四章：贪婪的选择——局部最优的全局思考 4.1 贪心算法的直觉 在某些情况下，我们可以在每一步都做出当前看起来最优的选择，并最终获得全局最优解。这就是贪心算法的核心思想。 本章将介绍贪心算法的应用场景，以及如何识别可以应用贪心算法的问题。 我们将学习贪心算法的设计步骤：选择一个贪心策略，证明该策略的正确性（尽管证明过程可能需要一些数学技巧），并实现相应的算法。 4.2 经典贪心问题的实践 我们将通过一系列经典的贪心问题来加深理解，例如： 活动选择问题：如何安排最多的互不冲突的活动。 背包问题（部分）：如何选择物品放入背包以最大化价值（在此特指分数背包问题，可以贪心解决）。 霍夫曼编码：如何用最短的平均码长表示字符。 理解贪心算法的局限性也同样重要，并非所有问题都适用贪心策略。 第五章：动态规划——最优子结构的利用 5.1 动态规划的精髓 当一个问题可以分解成重叠的子问题，并且最优解包含最优子结构时，动态规划便是一个强大的解决方案。 本章将深入讲解动态规划的两个关键要素：最优子结构和重叠子问题。 我们将学习如何识别动态规划问题，并掌握两种主要的动态规划实现方式：自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）。 5.2 动态规划的经典应用 本章将通过大量实例来展示动态规划的威力： 最长公共子序列/子串：寻找两个序列中最长的共同部分。 背包问题（0/1背包）：如何选择物品放入背包以最大化价值，每个物品只能选择一次。 最短路径问题（部分）：例如在无负权边图中的最短路径。 矩阵链乘法：确定最优的矩阵乘法顺序。 理解动态规划需要耐心分析状态转移方程，并将问题分解成可管理的子问题。 第六章：图论的探索——连接的智慧 6.1 图的建模与表示 现实世界中存在大量的关系网络，例如社交网络、交通网络、计算机网络。图论正是描述这些关系建模的语言。 本章将介绍图的基本概念：顶点、边、有向图、无向图、加权图。 我们将学习如何用邻接矩阵和邻接表来表示图，并分析它们的优缺点。 6.2 遍历图的策略 如何系统地访问图中的所有顶点和边？我们将介绍两种基本的图遍历算法： 广度优先搜索（BFS）：层层递进地搜索，常用于寻找最短路径（无权图）。 深度优先搜索（DFS）：沿着一条路径深入探索，常用于连通性判断、拓扑排序等。 6.3 图中的最短路径 在导航、网络路由等场景中，寻找最短路径至关重要。 本章将介绍几种经典的图最短路径算法： Dijkstra算法：解决单源单目标最短路径问题（要求边权非负）。 Floyd-Warshall算法：解决所有顶点对之间的最短路径问题。 6.4 最小生成树的构建 在一个连通的无向图中，连接所有顶点的边集合，且总权重最小的生成树，就是最小生成树。 本章将介绍两种经典的最小生成树算法： Prim算法：贪心策略，逐步构建最小生成树。 Kruskal算法：同样采用贪心策略，但基于边的排序。 第三篇：算法的进阶与思考——面向未来 在掌握了基础的算法设计范式之后，我们将进一步探讨一些更高级的主题，以及如何培养持续学习和优化算法的能力。 第七章：排序的艺术 7.1 经典排序算法的比较 排序是计算机科学中最基本也是最常见的问题之一。本章将深入分析几种经典的排序算法： 插入排序、选择排序、冒泡排序：简单易懂，但效率较低。 快速排序：高效且实用的排序算法，通常是实践中的首选。 归并排序：稳定性好，适用于链式结构，但空间开销较大。 堆排序：利用堆结构进行排序，时间复杂度稳定。 我们将对比这些算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性以及适用场景。 7.2 排序的极限 我们还将简要介绍一些更高级的排序思想，如计数排序、桶排序、基数排序，它们在特定条件下可以达到O(n)的时间复杂度。 第八章：字符串匹配与文本处理 8.1 朴素匹配的局限 在文本中查找特定子串是常见的需求。本章将从最简单的朴素匹配算法开始，分析其效率问题。 8.2 高效匹配算法的探索 为了提升效率，我们将介绍更先进的字符串匹配算法： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：利用预处理减少不必要的比较。 Boyer-Moore算法：通常比KMP更快的匹配算法，尤其是在长模式匹配时。 8.3 正则表达式与高级文本处理 简要介绍正则表达式在模式匹配中的强大能力，以及它与算法的关系。 第九章：并行与分布式算法的初步 9.1 并行计算的基本思想 随着多核处理器的普及，并行计算成为提升效率的重要途径。本章将初步介绍并行计算的概念。 我们将探讨如何将问题分解成可以同时执行的子任务。 9.2 分布式系统的挑战 在大规模数据处理中，分布式算法扮演着关键角色。本章将简要介绍分布式环境下算法设计面临的挑战，如数据一致性、通信开销等。 （本章旨在为读者打开一扇了解更广阔领域的窗户，而非深入讲解复杂的分布式算法。） 第十章：算法的未来与持续学习 10.1 算法的演进与前沿 算法的研究从未停止。本章将简要介绍一些前沿的算法领域，如机器学习中的算法、近似算法、随机算法等。 我们将讨论算法如何影响着人工智能、大数据分析、生物信息学等众多领域。 10.2 如何成为一名优秀的算法工程师 本书提供的是一种思维方式和解决问题的工具。成为一名优秀的算法工程师，需要持续的学习和实践。 本章将提供一些建议，包括如何阅读论文、参与竞赛、刻意练习，以及如何保持对新技术的敏感性。 结语 《算法之道：高效求解的艺术》是一本邀请您一同探索的旅程。它不是终点，而是您在信息时代駆动进步的起点。通过学习和实践书中的内容，您将不仅仅掌握解决特定问题的技巧，更重要的是，您将学会如何用一种系统、高效、富有创造力的方式去思考，去分析，去解决您在学习、工作乃至生活中遇到的各种挑战。愿这本书能成为您在算法世界中的坚实伙伴，助您乘风破浪，抵达效率的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

读完这套书，我产生了一种对计算机科学底层逻辑有了更深层次理解的感受。它不仅仅是一本工具书，更像是一部哲学著作，探讨着信息组织和处理的本质规律。书中对抽象层次的把握令人叹服，它能在一页纸上清晰地描绘出跨越多个软件层级的复杂交互模型，但在下一页又迅速下钻到单个节点的位操作层面。这种在宏观与微观之间自如切换的能力，培养了读者一种“系统性思维”。我发现自己看待日常遇到的编程挑战时，不再是局限于眼前的代码Bug，而是会不自觉地去思考：“在这个特定的信息流中，我们使用的数据结构是否是最优解？它的瓶颈可能出现在哪里？” 这种思维范式的转变，是任何死记硬背知识点都无法带来的，它真正教会了我们如何像计算机科学家一样思考。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读门槛并不算低，对于初学者来说，某些章节可能需要反复研读才能完全消化。但我认为，正是这种适度的挑战性，保证了它内容的高质量和深度。它拒绝走捷径，坚持对每一个复杂概念进行彻底的剖析，从不为了迎合“快速入门”的市场需求而牺牲内容的完整性。我特别欣赏作者在处理那些边界条件和异常情况时所展现的细致态度——很多其他的参考资料会忽略这些“不那么常见”的边缘案例，但这本书却对此进行了专门的章节或注释来详述，这对于编写健壮、可靠的软件至关重要。最终，这本书给人的感觉是：它不是一本可以速读的流行读物，而是一份值得珍藏和时常翻阅的、具有长期参考价值的专业宝典，每一次重温，都会带来新的体悟和启发。

评分☆☆☆☆☆

我个人对作者叙述的严谨性印象最为深刻。在讲解那些抽象的理论概念时，作者并没有采用那种干巴巴的公式堆砌，而是巧妙地引入了大量的实际应用场景作为铺垫和佐证。例如，在讨论某种特定数据组织方式的性能瓶颈时，作者会先从一个现实世界的复杂问题入手，分析现有方法的不足，然后才缓缓推出引入新结构的原因和必要性。这种“问题导向”的教学方法，极大地激发了读者的求知欲，让人感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在跟随一位经验丰富的导师，一同探索和解决难题。更难能可贵的是，对于那些容易混淆的术语和定义，书中总能提供多角度的解释，甚至会穿插一些历史背景的介绍，阐明某些技术方案是如何在思想演进中逐渐成熟的，这使得知识点不仅仅是孤立的定理，而是有了生命力和演化过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导部分，可以说是真正体现了其价值所在。许多理论书籍往往止步于概念的阐述，但在实际操作中，读者面对代码实现时仍会感到力不从心。然而，此书在这方面做得非常出色，它并没有仅仅给出伪代码，而是提供了多种主流编程语言下的参考实现片段。这些代码示例不仅仅是正确运行的证明，它们本身就是教科书级别的范例，充分展示了如何将理论转化为高效、可维护的程序结构。尤其值得称赞的是，作者在关键算法的实现中，对时间复杂度和空间复杂度的分析细致入微，甚至对比了不同优化策略下的性能差异，并配有详尽的表格和性能曲线图。这种深度结合理论与实践的编写风格，对于希望提升自己算法工程化能力的读者来说，是无价的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常引人注目，封面采用了深邃的藏青色，配以烫金的书名和作者信息，整体散发着一种沉稳而又不失现代感的学术气息。拿在手里，纸张的质感也相当不错，厚实而略带纹理，翻页时能感受到一种愉悦的触感，这对于需要长时间阅读专业书籍的读者来说，无疑是一个加分项。内页的排版布局也体现了设计者的用心，字体大小适中，行距宽松，即使是面对那些复杂的图表和算法伪代码，也能保持清晰的阅读体验，不会让人感到视觉疲劳。作者对于细节的关注，从目录的结构清晰度就能窥见一斑——每一章节的标题都精准概括了其核心内容，并且在章节的开头，还会有一个简短的引言，勾勒出本章将要探讨的主要脉络和它在整个知识体系中的定位。这种细致入微的编排方式，极大地帮助了读者快速建立起对全书知识结构的宏观认知，让人在深入细节之前，心中已然有了导航图。

评分☆☆☆☆☆

真可憐... 武漢工大這系列好像都賣不好, 其實寫得還可以啦~

评分☆☆☆☆☆

真可憐... 武漢工大這系列好像都賣不好, 其實寫得還可以啦~

评分☆☆☆☆☆

真可憐... 武漢工大這系列好像都賣不好, 其實寫得還可以啦~

评分☆☆☆☆☆

真可憐... 武漢工大這系列好像都賣不好, 其實寫得還可以啦~

评分☆☆☆☆☆

真可憐... 武漢工大這系列好像都賣不好, 其實寫得還可以啦~