Applied Computing

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出版者:1 (2004年11月23日)
作者:Suresh Manandhar
出品人:
页数:334
译者:
出版时间:2004-11
价格:542.40元
装帧:平装
isbn号码:9783540236597
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机应用
  • 应用计算
  • 信息技术
  • 计算科学
  • 软件工程
  • 数据分析
  • 算法
  • 编程
  • 人工智能
  • 机器学习
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具体描述

《算法的脉络:从原理到应用》 内容简介 在这本书的字里行间,你将踏上一段探索计算核心奥秘的旅程,一段从抽象的理论基石一步步构建起强大应用软件的严谨求索。我们将深入剖析那些驱动现代计算机科学发展的基石——算法。这并非一本枯燥的理论手册,而是为你量身打造的一份实践指南,旨在帮助你理解算法的本质、掌握其设计思想,并灵活运用它们解决现实世界中的各种挑战。 我们将从最基本的概念入手,为你的算法知识打下坚实的基础。你会了解到,算法不仅仅是一串指令,它更是一种解决问题的思维模式。我们将通过清晰的图示和生动的例子,揭示如何将复杂的现实问题分解为一系列可执行的步骤。例如,在处理排序问题时,我们不会仅仅列出各种排序算法的伪代码,而是会深入探讨它们各自的“性格”:插入排序的细腻与逐步优化,冒泡排序的直观与易懂,选择排序的冷静与高效,以及快速排序和归并排序的“分而治之”的智慧。你将学习到如何分析它们的时空复杂度,理解在不同规模的数据集和不同应用场景下,哪种算法才是最佳选择。 进阶的章节将引导你走向更广阔的算法天地。我们会深入探究图论算法的魅力,从最短路径问题到最小生成树,再到网络流,你将看到这些抽象的图形结构如何在现实中映射出交通网络、通信线路、社交关系等各种复杂的系统。理解了图算法,你将能更深入地理解诸如搜索引擎的链接分析、社交网络的兴趣推荐,甚至物流配送的路径规划等应用。 动态规划(DP)作为一种强大的优化技术,将是本书的重点之一。我们不会止步于理解DP的“备忘录”或“递推”思想,而是会通过一系列经典的DP问题,如背包问题、最长公共子序列、硬币找零等,让你体会到如何通过将大问题分解为子问题,并存储子问题的解来避免重复计算,从而达到指数级的效率提升。我们将引导你一步步地构建DP的状态转移方程,让你在面对任何具有重叠子问题和最优子结构特性的问题时,都能游刃有余。 贪心算法以其简洁高效的特点,在许多实际问题中扮演着重要角色。我们将通过诸如活动选择问题、霍夫曼编码等实例,让你理解贪心算法的核心思想:在每一步都做出局部最优的选择,以期达到全局最优。我们会分析贪心算法适用的条件,并引导你判断哪些问题可以通过贪心策略解决,哪些则需要更复杂的算法。 搜索算法是另一块重要的基石,特别是在处理决策树、状态空间搜索等问题时。我们将详细介绍广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)的工作原理,以及它们在迷宫求解、图的遍历等场景中的应用。在此基础上,我们将引申到更高级的搜索技术,如A搜索算法,它结合了启发式信息,能够更有效地找到最优解,在路径查找、游戏AI等领域发挥着关键作用。 回溯法和分支限界法是处理组合优化和搜索问题的重要工具。我们将通过解决N皇后问题、数独求解等经典问题,让你理解回溯法的“试探-撤销”机制,以及如何通过剪枝来优化搜索空间。分支限界法则在此基础上引入了限界函数,能够更早地排除无效分支,从而提高搜索效率。 本书的另一大亮点在于,我们将算法的理论知识与实际应用紧密结合。每一章都会穿梭于算法的原理讲解和具体的应用场景之间,让你看到抽象的算法如何在互联网、人工智能、数据科学、图形学等领域焕发出强大的生命力。例如,在讨论哈希表时,我们将不仅仅介绍其数据结构,还会深入探讨它如何在数据库索引、缓存系统、甚至是网络路由中实现快速的数据查找和存储。在学习字符串匹配算法时,我们会模拟搜索引擎的文本检索过程,让你体会到KMP算法和Boyer-Moore算法的精妙之处。 此外,我们还会关注到一些在特定领域极具价值的算法。例如,在数据挖掘和机器学习领域,你会接触到用于聚类分析的K-means算法,用于分类的决策树算法,以及用于降维的PCA算法。在网络安全领域,我们将探讨加密算法的原理,如RSA算法的数学基础,以及对称加密算法的应用。 本书并非停留在理论的层面,而是鼓励读者动手实践。每章都配有精心设计的练习题,涵盖了从易到难的各种挑战,旨在帮助你巩固所学知识,并锻炼独立解决问题的能力。我们鼓励你利用所学算法,尝试去分析和解决自己感兴趣的现实问题,无论是设计一个高效的推荐系统,还是优化一个游戏中的AI寻路逻辑。 本书的另一项重要内容是对算法效率的深入理解。我们将不仅仅关注算法的正确性,更会强调算法的性能。你将学会如何利用大O表示法来分析算法的渐进时间复杂度和空间复杂度,理解什么是“常数时间”、“对数时间”、“线性时间”、“平方时间”以及“指数时间”。我们将通过对比不同算法的性能,让你深刻体会到选择一个合适的算法对于大规模数据处理和实时应用的重要性。 我们还将触及一些更具挑战性的算法领域,如NP-完全性问题。我们将解释为什么某些问题被认为是“难解”的,并介绍近似算法和启发式算法在解决这些问题中的作用。这有助于你建立对计算复杂性理论的初步认识,并理解在实际应用中,我们往往需要在最优解和可接受的解决方案之间做出权衡。 本书的宗旨是让你不仅仅“知道”算法,更能“理解”算法,并且“会用”算法。我们相信,掌握了算法的精髓,你就拥有了解决计算世界中无数难题的钥匙。无论你是计算机科学专业的学生,渴望夯实基础,还是软件工程师,希望提升解决问题的能力,抑或是对计算的奥秘充满好奇心的探索者,这本书都将是你不可或缺的伙伴。它将帮助你构建坚实的理论基础,培养严谨的逻辑思维,并最终让你能够自信地驾驭算法的力量,创造出更智能、更高效的计算应用。 在阅读这本书的过程中,请准备好迎接智力的挑战,享受算法带来的逻辑之美,并最终拥抱计算技术带来的无限可能。

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