Foundations of Algorithms Using C++ Pseudocode pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Neapolitan, Richard E.

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2003-9

价格:$ 132.15

装帧:HRD

isbn号码:9780763723873

丛书系列:

图书标签:

• Algorithms
• C++
• Data Structures
• Pseudocode
• Foundations
• Computer Science
• Programming
• Analysis of Algorithms
• Discrete Mathematics
• Theory of Computation

算法基石：洞悉计算的本质与优雅的实现 本书深入探讨了算法设计的核心原理，为您揭示计算机科学中最基本、最具力量的构建模块。我们不仅仅是罗列各种算法，而是致力于传授一种思维方式——如何分析问题，如何设计出高效且可靠的解决方案，并最终如何将其转化为清晰、可读性强的代码。 为什么算法如此重要？ 在当今数字化的世界里，几乎所有的科技进步都离不开算法。从搜索引擎的高效检索，到社交媒体的个性化推荐，再到自动驾驶汽车的决策制定，算法无处不在，它们是驱动现代技术发展的引擎。理解算法，就是理解计算机如何思考、如何解决问题，从而让你能够驾驭技术，而不是被技术所驾驭。 本书将带领您穿越算法设计的核心领域，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂、更具挑战性的领域。我们将聚焦于那些经过时间检验、被广泛应用于实际问题的经典算法，并着重于理解它们背后的逻辑、优劣势以及适用场景。 本书涵盖的核心内容： 一、算法的基石：理解与度量 算法的定义与特性： 我们将从最根本的层面定义什么是算法，它应该具备哪些关键特性（如有限性、确定性、可行性、输入、输出）。理解这些特性是构建有效算法的前提。 算法的表达方式： 学习如何清晰地描述一个算法，将介绍流程图、伪代码等工具，让你能够准确无误地表达算法的设计思路，为后续的实现打下坚实基础。 算法效率的度量： 计算机资源的宝贵不言而喻。本书将深入讲解时间复杂度和空间复杂度，这两种度量标准是评估算法优劣的基石。我们将通过详尽的例子，让你掌握如何分析一个算法的效率，并学会选择最优的算法方案。我们将特别关注渐进记号（大O、大Ω、大Θ）的使用，这是描述算法渐进行为的标准语言。 二、基础数据结构与算法：构建高效解决方案的砖石 数组与链表： 深入理解这两种最基本的数据结构，探讨它们各自的优缺点，以及在不同场景下的应用。学习如何在它们之上实现高效的查找、插入和删除操作。 栈与队列： 探索它们的LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）特性，并了解它们在函数调用、表达式求值、任务调度等方面的广泛应用。 树结构： 从二叉树、二叉搜索树到AVL树和红黑树，我们将层层递进，理解平衡树的维护机制，以及它们如何实现高效的数据检索和更新。 图论基础： 学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及基本的图遍历算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。这些算法是解决网络、路径查找等问题的关键。 排序算法： 涵盖从基础的冒泡排序、选择排序、插入排序，到更高效的快速排序、归并排序、堆排序等。我们将详细分析它们的实现原理、时间复杂度，并对比它们的性能差异。 查找算法： 除了基础的顺序查找，我们将重点讲解二分查找，并分析其在有序数据集上的巨大优势。 三、高级算法设计技术：解决复杂问题的利器 分治策略（Divide and Conquer）： 学习如何将一个复杂问题分解为若干个规模更小的相似子问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。经典的例子如归并排序、快速排序、汉诺塔等。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是一个处理重叠子问题和最优子结构问题的强大技术。我们将讲解如何识别动态规划问题的特征，如何构建状态转移方程，并优化计算过程，以避免重复计算，大幅提高效率。例如，背包问题、最长公共子序列等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 学习如何做出局部最优选择，以期达到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并通过实例（如活动选择问题、最小生成树算法 Kruskal 和 Prim）来展示其魅力。 回溯法（Backtracking）： 探索如何通过系统地搜索所有可能的解来找到问题的答案。我们将学习如何构建搜索树，如何剪枝以避免无效搜索，以及如何找到所有满足条件的解。例如，N皇后问题、数独求解等。 四、现实世界的算法应用 字符串匹配算法： 介绍朴素的字符串匹配以及更高效的 KMP 算法，让你了解如何在大量文本中快速查找特定模式。 图算法的深入应用： 除了基础的遍历，我们将探讨最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法等，这些在网络路由、交通规划等领域至关重要。 本书的特点： 清晰的逻辑脉络： 内容组织严谨，从基础到高级，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握算法知识。 丰富的示例： 每个算法都配有详细的图示和逐步的解释，帮助读者直观理解算法的运行过程。 强调理解而非记忆： 我们鼓励读者深入理解算法背后的思想和原理，而不是死记硬背。 面向实践： 讨论算法在实际问题中的应用，让你看到理论知识如何转化为解决现实挑战的强大工具。 学习算法，是一次对计算思维的深度探索，也是一项投资，它将极大地提升你解决问题的能力，拓宽你的职业发展道路。无论你是计算机科学专业的学生，还是希望提升自身技术能力的从业者，本书都将是你踏入算法世界的坚实起点，为你构建扎实的计算基础，让你能够自信地应对未来的技术挑战。

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这本书的封面设计倒是挺朴实的，拿到手上沉甸甸的，感觉内容一定很扎实。我当初挑选它，就是看中了它名字里提到的“C++ 伪代码”这个组合，毕竟在学习算法的时候，理论和实践的结合至关重要。这本书的排版布局很清晰，章节之间的过渡也显得自然流畅，这对于初学者来说无疑是一个巨大的福音。它似乎非常注重循序渐进的教学方法，不会上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是先用清晰的语言勾勒出算法的核心思想，这一点我非常欣赏。

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对于那些已经接触过算法但总感觉自己理解不够深入的读者来说，这本书提供了一个很好的“重塑基础”的机会。我特别注意到书中对图论部分的处理，结构严谨，逻辑性极强。每种算法的实现思路都被拆解得非常细致，即便是那些看似简单却容易被忽略的边界条件，作者也考虑得非常周全。这让我在尝试自己动手编写代码时，少走了不少弯路，真正体会到了“知其所以然”的乐趣，而不是停留在“知其然而不知其所以然”的表层理解。

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这本书的语言风格非常适合自学，它既不像某些教材那样过于学术化，晦涩难懂，也不像一些入门书籍那样流于表面，缺乏深度。它在保持学术严谨性的同时，又充满了教学的温度。我尤其喜欢它在每章末尾设置的那些思考题，它们不仅仅是对知识点的简单复述，更是对读者思维方式的挑战，促使我们去思考更优化的解决方案。这种“引导式学习”的策略，极大地激发了我探索算法世界的兴趣。

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我花了些时间翻阅了其中的一些章节，发现作者在解释复杂度分析这块做得尤为出色。那种层层递进的讲解方式，仿佛是有一位经验丰富的导师在耳边细细剖析每一个细节，让人很容易就能领悟到时间复杂度和空间复杂度的精髓所在。书中对递归和动态规划的阐述，更是让我有茅塞顿开之感。它没有采用那种冷冰冰的数学推导，而是通过生动的例子，将抽象的概念具体化，让人在不知不觉中就掌握了解决问题的关键思路。

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总的来说，这本书给我留下了非常积极的印象。它不仅仅是一本算法的参考书，更像是一本陪伴成长的工具书。它没有夸张地承诺“让你成为算法大师”，而是脚踏实地地为读者打下坚实的地基。那些关于排序、搜索以及数据结构的基础性内容，讲解得深入浅出，即便是对编程概念有些生疏的读者，也能通过书中的清晰描述跟上节奏。我认为，这是一本值得在书架上长期珍藏，并时常翻阅的经典之作。

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