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出版者:第1版 (2006年2月1日)

作者:哈雷尔

出品人:

页数:513 页

译者:

出版时间:2006年2月1日

价格:38.0

装帧:平装

isbn号码:9787040186420

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• compute
• 算法
• 数学
• 编程
• 计算机
• 人工智能
• 数据结构
• 逻辑
• 科学
• 学习
• 技术

《编码的艺术：逻辑、结构与效率的探索》 这是一部深入剖析计算机科学核心精髓的著作，它并非一本枯燥的理论手册，而是一次关于如何构建高效、优雅且富有洞察力的计算解决方案的实践之旅。本书旨在为读者打开一扇通往“如何思考”的大门，聚焦于代码背后的思维模式，以及如何将抽象的逻辑转化为可执行的指令，从而解决现实世界中的复杂问题。 核心内容概述： 本书从最基础的逻辑运算出发，层层递进，勾勒出支撑现代软件工程的坚实骨架。我们并非简单罗列各种“算法”，而是追溯其产生的根源，探讨不同数据结构如何塑造问题解决的路径，以及算法效率的衡量标准——时间与空间复杂度——如何成为衡量一个解决方案优劣的关键。 逻辑的基石： 在开始任何复杂的计算之前，理解信息是如何被表示和处理的至关重要。本书将带领读者回顾布尔代数的基本原理，探讨二进制的魅力，并引申出如何通过逻辑门构建更复杂的计算单元。我们将看到，即便是最庞大的系统，其基础也源于对最简单逻辑组合的精妙运用。 数据结构的哲学： 数据并非孤立存在，它们之间存在着千丝万缕的联系。本书将深入探讨各种经典数据结构的内在逻辑和适用场景，例如： 线性结构： 从数组和链表的根本差异，到栈和队列在约束性访问中的作用，我们将理解如何选择最适合数据组织的模型。 非线性结构： 树的层级关系如何支撑高效的查找和排序，图的节点与边如何描绘复杂的网络关系，以及哈希表的快速存取能力，都将在本书中得到详尽的阐释。我们不仅会介绍它们的定义，更会深入分析它们在实际应用中的优势与局限。 策略与思维： 解决问题的“方法论”远比孤立的“技巧”更为宝贵。本书将聚焦于几种核心的计算策略，并辅以大量经典案例，让读者领会其精髓： 分治法 (Divide and Conquer)： 如何将一个庞大的问题分解成若干个更小的、易于解决的子问题，再将子问题的解合并起来，形成整体的解决方案。我们将探讨快速排序、归并排序等经典算法如何体现这一思想。 动态规划 (Dynamic Programming)： 对于具有重叠子问题和最优子结构的问题，如何通过存储和复用子问题的解，避免重复计算，从而获得全局最优解。我们将分析背包问题、最长公共子序列等问题的动态规划解法。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 在每一步都做出局部最优的选择，期望以此达到全局最优。本书将阐述贪心算法的适用条件，并分析霍夫曼编码、活动选择问题等案例。 回溯法 (Backtracking)： 当问题的解空间可以被组织成一棵树时，如何通过深度优先搜索，尝试所有可能的路径，并在发现当前路径无法导出解时，回溯到上一个节点，尝试另一条路径。我们将审视N皇后问题、数独求解等回溯法的应用。 效率的衡量与优化： 编写能够运行的代码只是第一步，编写高效且可扩展的代码才是真正挑战。本书将深入剖析时间复杂度和空间复杂度的概念，介绍大O表示法，并指导读者如何分析算法的效率，识别性能瓶颈，并在此基础上进行优化。我们将讨论如何通过选择合适的数据结构、改进算法的逻辑，或利用空间换取时间，来提升程序的运行效率。 从理论到实践的桥梁： 本书并非停留在抽象的理论层面，而是通过丰富的、经过精心设计的示例，将各种概念具象化。这些示例涵盖了从基础的字符串处理、文件操作，到更复杂的图遍历、路径搜索等多个领域。每个示例都旨在清晰地展示所讨论的数据结构和算法是如何解决实际问题的，并鼓励读者动手实践，在编码中加深理解。 阅读本书的收获： 通过阅读《编码的艺术：逻辑、结构与效率的探索》，您将： 建立强大的逻辑思维能力： 掌握如何清晰地分析问题，将其转化为计算机能够理解的逻辑步骤。 深刻理解数据结构与算法的内在联系： 明白不同数据结构的选择如何直接影响算法的效率和可行性，反之亦然。 掌握解决复杂问题的系统性方法： 学习并应用分治、动态规划、贪心、回溯等多种有效的计算策略。 培养分析和优化代码效率的意识： 能够准确评估算法的性能，并找到提升效率的途径。 提升解决实际编程问题的能力： 获得一套解决各种编程挑战的通用工具箱和思维框架。 本书适合所有对计算机科学充满好奇，希望深入理解软件运行机制，并提升自身编程功底的开发者、学生以及技术爱好者。它将为您在编程的道路上打下坚实的基础，开启更广阔的学习与实践空间。

评分☆☆☆☆☆

有能力者建议读英文版 翻译烂得不如google translate 真心不知道怎么通过出版社审稿的 书的内容总的来说是对算法学的各个领域做了介绍 每个领域并没有太深入 但是整体概念和理解比较系统 读的时候处于 被翻译恶心的想吐但是又被内容吸引 导致看一会儿吐一会儿的状态 就冲那...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我一直认为自己是个对数字和逻辑不太敏感的人，所以对编程和算法类书籍总是有种距离感。但是，我最近读的这本《算法学》彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常友好，没有那种让人望而生畏的术语堆砌。作者似乎很了解初学者的困惑，所以总能用最浅显易懂的方式来解释复杂的概念。比如，书中在讲解递归的时候，用了“俄罗斯套娃”的比喻，一下子就抓住了问题的精髓。而且，这本书的逻辑结构安排得非常好，从最基础的概念讲起，然后逐步深入到更高级的算法。我尤其喜欢其中关于图算法的部分，它用很多生动的图示来解释最短路径、最小生成树等概念，让我这个本来对图论感到头疼的人，也能看得津津有味。读这本书的时候，我感觉自己就像在玩一个逻辑解谜游戏，每一次攻克一个算法难题，都带来巨大的成就感。它不仅仅是教会我如何写代码，更是教会我如何思考，如何构建一个清晰、高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《算法学》这本书简直是技术爱好者的“宝藏”。我之前一直觉得自己对算法有一定了解，但深入阅读这本书后，才发现自己之前的认识有多么浅薄。作者在书中深入探讨了各种算法的理论基础和实际应用，让我对它们的理解上升到了一个全新的高度。例如，书中对NP-hard问题的分析，让我明白了为什么有些问题会如此难以解决，以及在实际应用中我们通常会采用哪些近似算法或启发式方法来处理。这种深刻的剖析，让我对算法的边界和可能性有了更清晰的认识。而且，作者在讲解一些复杂算法时，还会结合一些经典的算法竞赛题目，这对于我这种喜欢挑战的人来说，简直是太有吸引力了。通过解决这些题目，我不仅巩固了书本上的知识，还学会了如何在实际问题中灵活运用各种算法。这本书的深度和广度都非常令人惊叹，它不仅仅是一本教材，更是一本能够激发思考、拓宽视野的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

《算法学》这本书，简直就是打开了我认识“效率”这扇大门。我一直以为，只要能解决问题就行，没太在意过程有多快，但这本书让我意识到，在计算机领域，效率的差异往往是决定性的。书中对各种数据结构和算法的比较分析，让我看到了它们在不同场景下的优劣势。例如，书中对比了数组和链表在插入删除操作上的效率差异，以及哈希表和二叉搜索树在查找速度上的区别。这些解释都非常具体，并且举了大量生动的例子，让我能够直观地感受到那种差别。作者在讲解的时候，也很注重理论联系实际，常常会提到一些现实世界中的应用场景，比如在数据库索引、搜索引擎优化等地方，算法是如何发挥作用的。这让我觉得学习算法不再是纸上谈兵，而是非常有实际意义的。而且，书中的一些技巧和优化方法，真的能让我在编程时事半功倍。读完之后，我感觉自己对解决复杂问题的思路有了更深的理解，不再是凭感觉，而是能够更有条理地去分析和设计解决方案。

评分☆☆☆☆☆

天呐，我最近翻开一本叫做《算法学》的书，简直是打开了新世界的大门！我一直以为算法就是那些代码里冰冷的符号，没想到这本书把它们讲得如此生动有趣。它不是那种枯燥的教科书，而是像一位经验丰富的向导，带着我一步步深入算法的奇妙世界。书里对各种经典算法的解释，比如排序、搜索，都用了很多贴近生活的例子，让我这个非计算机专业的读者也能恍然大悟。我记得其中一段讲到“分治法”的时候，作者用了打包行李来类比，瞬间就get到了核心思想！还有图论部分，那些复杂的节点和边，在作者的笔下变得清晰明了，好像一下子就能看懂它们之间的关系和运作机制。读这本书的过程中，我时常会停下来，回味那些精妙的设计，感叹人类智慧的伟大。而且，书中的插图也特别给力，很多概念图都画得很直观，不像有些书里那样，看了半天也搞不清到底在讲什么。总而言之，如果你也对计算机科学感兴趣，或者想提升自己的逻辑思维能力，这本书绝对是你的不二之选。它让我对“算法”这两个字有了全新的认识，不再是遥不可及的专业术语，而是充满逻辑美和应用价值的工具。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《算法学》这本厚厚的书，说实话，一开始有点儿望而却步，想着估计会跟以前看过的那些“硬核”技术书一样，密密麻麻的公式和抽象的概念。但出乎意料的是，这本书的叙述方式真的太舒服了！作者仿佛一位耐心细致的老师，把每一个算法的来龙去脉都讲得清清楚楚。尤其让我印象深刻的是它对动态规划的讲解，我之前一直对这个问题感到头疼，觉得它绕来绕去很难理解。但是在这本书里，作者通过几个非常经典的案例，比如背包问题和最长公共子序列，循序渐进地引导读者思考，最终恍然大悟。它不仅仅是给出了公式和代码，更重要的是解释了“为什么”要这么做，背后的思考逻辑是什么。我还特别喜欢书中对于算法效率的分析，那种严谨的分析方法，让我开始真正理解“时间复杂度”和“空间复杂度”的意义，也让我明白了为什么有些算法在特定场景下会表现得如此出色。读这本书的过程，就像是在进行一场思维的“健身”，每一次理解一个新算法，都感觉自己的逻辑能力得到了提升。

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