具体描述
Simple, concise and easy-to-read, with many discussions on common mistakes and answers to questions students may be too embarrassed to ask
Contains instructive practical exercises at the end of each chapter, together with a selection of mini-projects that students may enjoy while programming
Provides R program code for lecturers and instructors at an associated website
When encountering difficult concepts in computer programming for the first time, many students struggle to find simple explanations in their textbooks. Information can also be hard to find on common mistakes made when implementing algorithms and writing programs.
This concise and easy-to-follow textbook/guide provides a student-friendly introduction to programming and algorithms. Emphasis is placed on the threshold concepts that present barriers to learning, including the questions that students are often too embarrassed to ask. The book promotes an active learning style in which a deeper understanding is gained from evaluating, questioning, and discussing the material, and practised in hands-on exercises. Although R is used as the language of choice for all programs, strict assumptions are avoided in the explanations in order for these to remain applicable to other programming languages.
Topics and features:
Provides exercises at the end of each chapter to test the reader’s understanding
Includes three mini projects in the final chapter that students may enjoy while programming
Presents a list of titles for further reading at the end of the book
Discusses the key aspects of loops, recursions, program and algorithm efficiency and accuracy, sorting, linear systems of equations, and file processing
Requires no prior background knowledge in this area
This classroom-tested primer is an essential companion for any undergraduate student approaching the subject of programming and algorithms for the first time, regardless of whether their courses are part of a computer science, electrical engineering, mathematics, or physics degree.
作者简介
Dr. Özgür Ergül is an Assistant Professor in the Department of Electrical and Electronics Engineering at the Middle East Technical University, Ankara, Turkey.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书简直是为我量身定做的，我前段时间一直在寻找一本能把编程基础和算法思想结合起来，并且能用R语言来实现的教材。市面上很多编程书要么过于理论化，让我这个初学者望而却步，要么就是只停留在基础语法层面，完全没有深入到算法设计和分析。但《Guide to Programming and Algorithms Using R》这本书完美地填补了这个空白。作者在介绍完R的基础语法和数据结构后，并没有急于展示复杂的函数库，而是非常耐心地从最基础的排序、搜索算法开始讲起，一步步引导我们思考如何用R的向量化操作和函数式编程思想去实现这些经典算法。更让我惊喜的是，书中不仅提供了代码示例，还深入探讨了每种算法的时间复杂度和空间复杂度，这对于理解算法效率至关重要。很多时候，我们写代码只是为了实现功能，但这本书教会了我如何写出“好”的代码，如何权衡不同实现方式的优劣。特别是对于那些想在数据科学领域深耕，却对底层算法逻辑感到模糊的人来说，这本书无疑是打开新世界大门的一把钥匙。它的结构清晰，逻辑严密，即使是第一次接触算法的人也能循序渐进地掌握核心概念。
评分这本书的深度和广度都令人印象深刻，它成功地搭建起了从基础编程逻辑到高级算法设计的坚实桥梁。我尤其欣赏作者在处理数据结构部分时所展现出的细致入微。例如，在讲解哈希表时，书中不仅讨论了冲突解决策略（链式法和开放寻址法），还展示了如何在R中用列表或环境（environment）来实现这些底层机制，并分析了不同实现方式在R特定内存管理下的性能差异，这一点是很多通用算法书中不常涉及的。书中关于复杂度分析的部分也处理得非常巧妙，它避免了过于严格的数学证明，而是通过实际运行不同规模数据集的计时结果对比，让读者直观感受到$O(n^2)$和$O(n log n)$之间的巨大鸿沟。对于那些希望将R语言从一个纯粹的数据统计工具提升为一个强大通用编程工具的读者来说，这本书提供了一个完美的路线图。它不是让你简单地复制粘贴代码，而是激发你去思考“为什么这样实现比那样更好”，这种批判性思维的培养，才是这本书最宝贵的财富。
评分说实话，我是一个对纯理论感到头疼的“动手派”学习者，传统的算法书对我来说就是一堆抽象的符号和公式堆砌。但是《Guide to Programming and Algorithms Using R》彻底改变了我的看法。这本书的魅力在于它的“可操作性”和“可视化”。作者非常擅长利用R的绘图能力（尤其是ggplot2的扩展应用）来直观展示算法的执行过程。例如，在讲解快速排序时，书中不仅仅展示了代码，而是动态地展示了枢轴的选择和分区的过程，这比单纯看伪代码高效太多了。这种视觉化的学习体验，极大地降低了理解复杂算法的门槛。此外，书中对面向对象编程（OOP）在R中的应用也有独到的见解，作者展示了如何用R的S4系统来构建自定义的数据结构，这对于构建大型、可维护的算法库至关重要。这本书的目标读者定位似乎很精准——那些热爱R语言，并希望通过编程实现来真正掌握算法精髓的人。它避开了冗长的数学推导，转而聚焦于如何将算法思想“翻译”成高效、地道的R代码，对于提升我的编程自信心起到了决定性的作用。
评分我从事金融量化分析工作已经五年了，日常工作需要处理海量时间序列数据并构建复杂的交易模型。过去我主要依赖Python和现有的金融库，但总感觉在处理某些特定类型的高频数据时，R的向量化性能有时更具优势，只是苦于缺乏一本能将算法思维与R语言有效结合的参考书。这本《Guide to Programming and Algorithms Using R》的出现，简直就是雪中送炭。它的内容组织非常注重实战性，书中关于图论算法（比如最短路径、最小生成树）的实现，都是直接面向金融网络分析的应用场景展开的，这比那些纯粹停留在教科书概念上的例子要实用得多。我特别欣赏作者在讲解高级数据结构如平衡二叉搜索树或堆时，是如何巧妙地将其映射到R的数据结构（如列表或自定义S3对象）上的，这使得理论知识能够立刻转化为可操作的代码。这本书的排版也很舒服，代码块清晰，注释到位，即使是面对图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这样的复杂逻辑，也能通过清晰的流程图和逐步的代码解析，让人轻松跟进。它不仅是一本编程指南，更像是一位经验丰富的导师在手把手地教你如何用R的“语言”去思考和解决实际的计算难题。
评分作为一名正在准备考研的计算机专业学生，我手里积累了不少算法导论类的书籍，但坦白说，大部分都过于侧重C++或Java的实现，对我们日常数据分析主要使用的R语言支持不足。因此，我抱着试试看的心态买了这本《Guide to Programming and Algorithms Using R》，结果完全超出了我的预期。这本书的叙事方式非常“R范儿”，它没有强迫你使用那些在R环境中显得笨拙的传统循环结构，而是巧妙地利用了R的矩阵运算和apply族函数来优化算法的实现。书中对递归的讲解尤其精彩，它不仅仅是展示了如何写出递归代码，而是深入剖析了递归的本质——如何将一个大问题分解成可管理的小问题，并用R的闭包和函数特性进行了非常优雅的演示。我记得在讲到动态规划那一章时，我卡住了很久，但作者通过几个生动的例子，特别是关于路径规划和背包问题的R代码模拟，让我豁然开朗。这本书的价值不仅仅在于教授算法本身，更在于它提供了一种全新的、基于R生态的算法思维框架，这对于我未来在R环境下进行高性能计算和机器学习模型的构建，有着不可估量的指导意义。
评分冲着R语言去看的，但是书的内容确实是如标题所说，讲的是程序和算法。与R语言在应用方面的强大功能的关系倒是不大。如果是要学编程的话可以看看，书本身还是挺不错的。
评分R语言版的算法实现指导。不过，感觉R的长处不在这里啊！
评分R语言版的算法实现指导。不过，感觉R的长处不在这里啊！
评分冲着R语言去看的，但是书的内容确实是如标题所说，讲的是程序和算法。与R语言在应用方面的强大功能的关系倒是不大。如果是要学编程的话可以看看，书本身还是挺不错的。
评分冲着R语言去看的，但是书的内容确实是如标题所说，讲的是程序和算法。与R语言在应用方面的强大功能的关系倒是不大。如果是要学编程的话可以看看，书本身还是挺不错的。
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