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出版者:人民邮电出版社

作者:Alan R.Feuer

出品人:

页数:154

译者:杨涛

出版时间:2007

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787115159731

丛书系列:图灵程序设计丛书·C/C++系列

图书标签:

• C
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• 算法

《算法设计与实现：从基础到高级应用》 图书简介 在信息技术日新月异的今天，算法作为计算机科学的灵魂，其重要性不言而喻。它不仅是解决复杂问题的核心工具，更是衡量一个程序员和系统设计者思维深度与工程能力的试金石。《算法设计与实现：从基础到高级应用》并非仅仅是一本枯燥的理论汇编，而是一部旨在系统化、工程化地教授读者如何理解、设计、分析和实现高效算法的实战指南。本书深入浅出，力求在严谨的数学基础与贴近实际的工程应用之间找到完美的平衡点。 第一部分：算法的基石与分析 本书伊始，我们将构建坚实的理论基础。我们不会直接跳入复杂的排序与搜索，而是首先聚焦于算法的本质——如何精确地描述一个计算过程，以及如何衡量其效率。 1.1 计算模型与复杂度理论： 详细介绍了图灵机模型和RAM模型，为后续的理论分析奠定基础。重点阐述了时间复杂度和空间复杂度的概念，引入大O、Ω、Θ记法的精确含义与应用场景。我们将通过大量的实例，展示如何从代码层面推导出精确的渐近复杂度，并探讨最坏情况、最好情况与平均情况分析的区别和重要性。 1.2 递归与分治思想： 递归是算法设计中一个强大而优雅的工具。本章将深入剖析递归的机制，并引出主定理（Master Theorem），提供了一种快速求解分治算法复杂度的实用方法。随后，我们将探讨“分而治之”这一核心思想，为后续的快速排序、合并排序等高级算法做铺垫。 1.3 数据结构作为算法的载体： 算法的效率往往受限于所使用的数据结构。本章将全面回顾并深入分析几种关键基础结构： 线性结构： 数组（Array）与链表（Linked List）的底层实现、内存布局差异及其性能权衡。栈（Stack）与队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）实现及其在表达式求值、广度优先搜索中的应用。 非线性结构I： 树（Tree）结构的基础概念，包括二叉树、平衡二叉树（AVL树与红黑树的结构特性与旋转操作）。重点讲解二叉搜索树（BST）的插入、删除与查找操作的时间复杂度分析。 第二部分：核心算法范式与精进 在掌握了基础工具后，本书进入算法设计的核心范式，这是解决绝大多数计算问题的“武器库”。 2.1 排序算法的深度剖析： 我们将超越教科书式的介绍，深入探究各种排序算法的工程实现细节和优化策略。 比较排序： 快速排序（Quicksort）的随机化枢轴选择策略、内省排序（Introsort）的混合思想；归并排序（Mergesort）的稳定性和外存排序的可能性。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）的适用条件、时间复杂度证明及在处理特定范围整数时的巨大优势。 2.2 搜索与图论基础： 图算法是现代网络、路径规划和社交网络分析的基石。 图的表示： 邻接矩阵与邻接表的优劣对比及其在不同密度图中的性能表现。 基本遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的精确实现，以及它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。 2.3 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心策略以其简洁性著称。本章将详细解析证明贪心选择性质和最优子结构的方法，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，帮助读者识别哪些问题适合使用贪心方法，以及如何避免陷入局部最优的陷阱。 2.4 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是处理重叠子问题和最优子结构问题的终极武器。我们将系统地学习“自底向上（Bottom-up）”与“自顶向下（Top-down with Memoization）”两种实现方式。从最长公共子序列、背包问题到更复杂的最小生成树（Prim/Kruskal算法，虽然Kruskal更偏向贪心，但我们会在图中对比分析），全面展示DP的构建流程和空间优化技巧。 第三部分：高级算法与工程实践 本部分将面向需要处理大规模数据和复杂约束的工程师和研究人员。 3.1 图算法的进阶： 深入探讨最短路径与网络流问题。 单源最短路径： Dijkstra算法的正确使用条件（非负权边）及其斐波那契堆优化带来的理论提升；Bellman-Ford算法处理负权边及负环检测。 全源最短路径： Floyd-Warshall算法的矩阵乘法视角。 网络流： 最大流与最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的直观解释，福特-富尔克森算法（Ford-Fulkerson）及其 Edmonds-Karp 改进的实现细节。 3.2 高级数据结构： 扩展解决特定查询问题的利器。 平衡搜索树的深化： 红黑树在实际库中的应用（如C++ STL的`std::map`），以及B树和B+树在数据库索引中的关键作用。 散列表（Hash Table）的工程优化： 深入研究不同冲突解决策略（开放寻址法、链地址法）的性能差异，以及完美哈希和一致性哈希的应用场景。 3.3 摊还分析与特定结构性能： 针对那些单次操作昂贵但序列操作效率高的结构，引入摊还分析（Amortized Analysis）。我们将用此工具精确分析斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂性，并探讨它如何在实际中（例如实现更快的Dijkstra变种）发挥作用。 3.4 近似算法与NP难问题导论： 在面对计算复杂度极高（NP-Hard）的问题时，精确解往往不可行。本章将介绍应对策略： NP问题的基本概念： P, NP, NP-Complete的严格定义。 近似算法： 如何设计保证一定质量的近似解，例如旅行商问题（TSP）的近似算法介绍。 结语 《算法设计与实现：从基础到高级应用》强调的是“实现”。全书配有大量使用标准C++实现的参考代码（不依赖特定库的纯净实现），这些代码不仅是算法的翻译，更是优秀工程实践的范本。读者通过学习本书，将能够构建起一套扎实的算法思维体系，从而在面对任何复杂的计算挑战时，都能设计出不仅正确，而且高效、健壮的解决方案。本书的目标是培养具备算法素养的下一代系统设计者。

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评分☆☆☆☆☆

看完谭浩强的书后，建议看一下这本。虽然很短，但讲的都是一些必须注意的细节问题。很有帮助的。 尤其是第五章编程风格，值得西西品读。  

评分☆☆☆☆☆

我们开了一个面向学生为主的暑期C语言辅导班，有对C语言感兴趣，或者报名计算机二级的同学，抓紧时间报名。电话请打010-63436168。或者手机：13718184147。

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《高效能前端开发规范与工具链》这本书简直是前端开发者的救星！我之前总觉得前端工作重复劳动多，代码维护起来像在处理一堆散乱的乐高积木，但读完这本书后，我的工作流被彻底重塑了。它详尽地介绍了如何搭建一个健壮的CI/CD流水线，如何利用AST（抽象语法树）进行代码的自动化检查和优化，并且对Webpack和Rollup的配置哲学进行了深度的比较和分析。最让我印象深刻的是关于性能预算（Performance Budgeting）的章节，书里提供了一整套从开发到上线的监控方案，让性能优化不再是事后补救，而是贯穿始终的工程要求。对于那些渴望从“实现功能”向“构建系统”转型的开发人员来说，这本书提供的不仅仅是工具，而是一套现代化的工程化思维框架，读完感觉自己的代码质量和交付效率都上了一个台阶。

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我最近读完《现代操作系统原理与实践》，说实话，这本书的内容深度远超我的预期。它没有过多纠缠于具体操作系统的API调用，而是着重剖析了内核设计背上的那些核心思想，比如内存管理中的页置换算法，以及进程间通信的各种机制，讲解得层次分明，逻辑严谨。尤其是关于并发控制和死锁预防那一节，作者用非常形象的比喻，把抽象的同步原语（如信号量、互斥锁）的复杂性给解构了，让我这个之前总是在多线程编程中碰壁的人，茅塞顿开。书中的图示和流程图制作得非常专业，即便面对复杂的调度过程，也能一眼抓住核心脉络。我个人认为，这本书非常适合那些已经有一定编程经验，想要深入了解计算机底层运行机制的进阶工程师阅读，它能帮助你构建起一个更加坚实和完整的系统知识图谱。

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《编程之旅：从入门到精通》这本书给我的感觉就像是打开了一个全新的世界。作者在讲解基础概念时，真的做到了深入浅出，对于初学者来说，完全不会觉得枯燥或晦涩难懂。特别是关于数据结构和算法的那几章，讲解得特别细致，光是图论那一块，我就反复看了好几遍，才真正理解了其中的精髓。书里大量的实例代码，每一个都经过精心设计，既能帮助理解理论知识，又能展示实际应用场景。我记得有一次为了解决一个项目中的性能瓶颈，我就是从这本书里找到了启发，优化后的效果立竿见影。这本书不仅仅是教你编程语法，更重要的是培养你的计算思维和解决问题的能力，从底层逻辑去思考，而不是仅仅停留在表面的代码实现。对于想要系统性提升自己编程功底的读者，这本书绝对是不可多得的宝藏。

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《数据库系统设计与优化实战》这本书，与其说是一本教程，不如说是一本资深架构师的经验总结录。它没有像教科书那样堆砌理论公式，而是完全围绕实际业务场景展开。作者通过一系列真实的电商、社交等高并发场景的案例，讲解了如何根据业务特性选择合适的数据库范式、索引策略，以及如何通过SQL调优来解决秒开不了、查询慢的问题。书中对事务的ACID特性、MVCC（多版本并发控制）的剖析，不再是干巴巴的文字描述，而是结合具体锁竞争的例子，让你清晰地看到数据库内部在做什么。特别是关于NoSQL数据库选型的那部分，作者清晰地指出了每种NoSQL在何种场景下表现最佳，有效避免了“什么都想用”的陷阱。读完后，我对设计一个高可用、高性能的持久化层有了更深刻的理解和实操信心。

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《机器学习：从统计推断到深度学习》这本书的阅读体验十分独特，它给人的感觉更像是与一位博学的导师进行一对一的深入交流。作者非常注重数学基础和理论推导的严谨性，但又巧妙地将这些复杂的数学公式与实际算法的直觉理解紧密结合起来。我特别欣赏它对贝叶斯理论和最大似然估计的讲解，那些在其他书籍中常常被一笔带过的部分，在这里被细致地展开，为后续理解复杂的概率图模型打下了坚实的基础。关于深度学习部分，它并没有急于介绍最新的网络结构，而是先回溯到感知机和反向传播的本质，确保读者真正理解梯度是如何流动的。这本书的深度要求较高，需要读者具备一定的微积分和线性代数背景，但对于希望扎根于算法理论，而非仅仅停留在调用库函数的学习者来说，这本书无疑是打开通往高级AI研究领域的一把金钥匙。

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要这么伤脑筋的肯定不是好代码

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要这么伤脑筋的肯定不是好代码

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有种负重训练的味道

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一般

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一本简洁直观的基础练习册