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出版者:

作者:周培德

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2008-7

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302172901

丛书系列:

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• 凸包计算
• 三维建模

《算法设计与分析实用指南》 内容简介： 本书旨在为读者提供一套系统、全面的算法设计与分析的实用工具箱，帮助开发者和研究人员深入理解算法的核心原理，并能将其高效地应用于实际问题解决中。我们不侧重于理论的繁复推导，而是强调算法的构造思想、性能权衡以及在不同场景下的适用性。 第一部分：算法设计基础 本部分将从最基本的算法概念入手，逐步引导读者掌握多种经典且强大的算法设计范式。 贪心算法： 学习如何通过局部最优选择来达到全局最优。我们将探讨其基本思想、适用条件以及如何证明其正确性。通过对背包问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal算法）等经典问题的分析，读者将能灵活运用贪心策略解决优化问题。 分治法： 掌握将复杂问题分解为更小、更易处理的子问题，然后组合子问题的解以获得原问题解的强大思想。我们将深入讲解归并排序、快速排序、二分查找等基础算法，并拓展到更复杂的应用，如查找最接近点对（尽管不涉及几何概念，但其分治思想是通用的），以及多项式乘法（Karatsuba算法）。 动态规划： 这是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的核心技术。本书将从递归定义入手，逐步引出记忆化搜索和自底向上的迭代实现。我们将详细剖析斐波那契数列、背包问题（0/1、完全）、最长公共子序列、编辑距离、矩阵链乘法等经典动态规划问题，并指导读者如何识别动态规划的适用性并构建状态转移方程。 回溯法与分支限界法： 学习如何系统地搜索解空间。我们将介绍回溯法的基本框架，并通过解决N皇后问题、数独填充、组合与排列生成等问题来演示其应用。在此基础上，我们将引入分支限界法的概念，讲解如何利用界定函数和剪枝策略来优化搜索过程，尤其是在求解旅行商问题（仅作为问题范例，不深入其特定图算法）等优化问题时。 第二部分：算法分析与性能优化 扎实的算法分析是衡量和提升算法效率的关键。本部分将聚焦于如何量化算法的性能，并介绍常见的优化技巧。 时间复杂度和空间复杂度分析： 深入理解O、Ω、Θ等渐进符号的含义，掌握对基本操作计数、递归方程求解（主定理、代入法、递归树法）等分析方法。我们将通过大量实例，从最简单的线性搜索到复杂的图算法（如Dijkstra的朴素实现），帮助读者熟练准确地评估算法的运行时间和内存占用。 数据结构与算法的协同： 强调数据结构的选择对算法效率的决定性影响。我们将回顾并深入分析数组、链表、栈、队列、散列表（哈希表）、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL、红黑树，重点在于其平衡机制及其对搜索、插入、删除操作的性能提升，不涉及其几何结构）以及堆（优先队列）等经典数据结构。在分析每种数据结构时，我们都会结合其在实际算法中的应用场景，例如散列表在查找、查找表中的应用，平衡树在排序、范围查询中的作用。 高级数据结构简介（为后续问题解决打基础）： 简要介绍一些在特定领域表现优异的数据结构，如字典树（Trie）及其在字符串匹配和前缀查找中的应用，并展望更复杂的结构。 算法优化策略： 介绍循环不变性、缓存优化、位运算技巧等常见的性能提升手段。我们将分析如何通过改进算法的实现细节来获得实际运行时的速度提升，即使其渐进复杂度不变。 第三部分：实用算法专题 本部分将选取一些在现代软件开发中广泛应用的算法领域，展示如何运用前面学到的基础知识解决实际问题。 字符串匹配算法： 讲解朴素字符串匹配的局限性，并深入分析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法的原理和性能优势。通过这些算法，读者能理解模式匹配的精妙之处。 图论算法概览（核心概念与应用）： 本部分将侧重于图的基本表示（邻接矩阵、邻接表）、遍历（DFS、BFS）及其基本应用（连通性、拓扑排序）。我们将讨论最短路径问题（Dijkstra、Bellman-Ford，重点在于算法的动态规划思想和松弛操作）和最小生成树问题（Prim、Kruskal，强调贪心策略），为读者理解网络流、匹配等更复杂的图算法奠定基础。本部分不涉及图的几何性质，仅侧重其抽象的拓扑结构和连接关系。 排序算法深度剖析： 除了前面提到的归并排序和快速排序，我们还将深入分析堆排序、计数排序、基数排序等非比较类排序算法，并讨论它们的适用范围和性能特点。 本书特点： 理论与实践并重： 每一章节都结合了清晰的理论讲解、详细的伪代码示例以及实际应用场景分析。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级主题，内容组织逻辑清晰，适合不同水平的读者。 强调理解而非死记硬背： 注重算法背后的思想和设计哲学，帮助读者培养独立解决问题的能力。 丰富的案例研究： 通过大量经典的算法问题，帮助读者加深对算法的理解和掌握。 面向工程应用： 旨在培养读者在实际编程中选择、设计和优化算法的能力，提高软件的性能和可维护性。 目标读者： 计算机科学专业的学生、软件工程师、算法工程师、对提升程序性能感兴趣的开发者，以及任何希望系统学习算法设计与分析方法论的读者。 通过本书的学习，您将能够自信地应对各种算法挑战，设计出更高效、更健壮的软件解决方案。

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拿到这本《计算几何》后，我第一感觉就是它是一本非常“实在”的书。厚实的书页，扎实的理论，还有那些密密麻麻却又条理清晰的公式和算法描述，都让我觉得这本书的内容绝不是流于表面。我一直对计算机视觉和机器学习领域很感兴趣，而计算几何作为这些领域的基础，我总觉得是我的一个知识盲区。这本书恰好填补了我的空白。它的讲解风格非常直接，上来就切入核心问题，然后层层剥离，直到把问题的本质展现在我面前。我尤其喜欢它在讲解每一个算法时，都配有详细的伪代码和算法复杂度分析，这让我能够更清晰地理解算法的逻辑和效率。虽然有些地方的数学推导确实需要仔细琢磨，但作者的讲解并没有让我感到畏难，反而激励我去挑战。书中还提到了一些与离散数学、拓扑学等相关的内容，这让我看到了计算几何与其他学科之间的紧密联系。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在耐心地指导我探索计算几何的奥秘。我目前的阅读进度虽然还算不上很快，但每一页都充满了收获，让我对未来在相关领域的学习和研究充满了信心。

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我最近在读一本关于计算几何的书，不得不说，这本书的深度和广度都让我感到震惊。作者在深入浅出地讲解概念的同时，也对算法的复杂度和效率进行了严谨的分析，这对于我这种喜欢刨根 জিজ্ঞাসা（zhū guò）根底的人来说，简直是福音。书中的证明过程虽然严谨，但表述清晰，关键步骤都得到了详细的阐述，即使是复杂的定理，也能在作者的引导下逐步理解。我特别欣赏书中关于凸包、Delaunay三角剖分、Voronoi图等章节，这些经典算法的原理和实现方式都讲得非常透彻。作者还引用了许多前沿的研究成果，让我了解到计算几何领域的最新发展动态。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的训练，它教会我如何将几何问题抽象化，并用算法来解决。每次读完一个章节，都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛脑子里的一团乱麻被理顺了。虽然这本书的阅读门槛相对较高，需要一定的数学基础，但对于那些渴望深入理解计算机图形学和相关领域的人来说，绝对是不可多得的宝藏。我正在计划将书中的一些算法在实际项目中进行实现，相信这会是一次非常有价值的学习体验。

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我最近在啃一本名叫《计算几何》的书，说实话，它给我带来的挑战和惊喜并存。这本书的写作风格非常独特，它没有一开始就罗列枯燥的定义和定理，而是从一些实际应用场景出发，引出相关的几何问题，然后逐步深入到理论层面。这种方式让我觉得学习过程不那么枯燥，反而充满了探索的乐趣。书中关于多边形碰撞检测、直线相交判断、最接近点对搜索等内容的讲解，都非常生动形象，让我能够快速建立起直观的理解。我特别喜欢它在讲解算法时，不仅给出公式，还会配以生动的几何解释，有时甚至会用类比的方式来帮助理解。这本书的排版也很出色，图文并茂，公式的排版也很规范，阅读起来非常舒适。我还在书中看到了一些关于计算几何在三维空间中的应用，比如表面重建、网格划分等，这让我对这个领域有了更广阔的视野。虽然有时候一些算法的证明过程需要反复阅读和思考，但每当理解一个难点时，都会有一种成就感油然而生。这本书确实是一本值得认真钻研的书籍，它让我对“几何”这个看似简单的概念有了全新的认识。

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这本书真是让我大开眼界！我一直以为计算几何只是数学领域的一个分支，没想到它在计算机科学中有着如此重要的地位。这本书的视角非常宏观，它不仅仅关注算法本身，更注重算法背后的几何思想和数学原理。我尤其喜欢书中关于算法的“美学”讨论，作者用非常优美的语言描述了算法的简洁性和优雅性，让我觉得学习算法不仅仅是为了解决问题，更是一种欣赏。书中关于平面扫描算法、线段树、kd树等数据结构的讲解，都非常深入，让我对这些基础工具有了更深刻的理解。而且，作者在讲解过程中，常常会引用一些经典的问题和案例，这些案例都非常有代表性，能够帮助我更好地理解算法的应用场景。我还在书中看到了关于计算几何在计算机图形学、计算生物学、数据挖掘等领域的应用，这让我感到非常震撼，原来我们生活中很多看似神奇的技术，背后都离不开计算几何的支撑。这本书的阅读过程，对我来说更像是一次思维的洗礼，它让我学会了用更抽象、更严谨的视角去看待问题，并从中发现数学的无限魅力。

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这本书我真是太爱了！从一开始就被它吸引住了，封面设计就非常有科技感，让人忍不住想一探究竟。拿到书之后，我被它的厚度吓了一跳，但翻开目录才发现，内容如此丰富，涵盖了我一直以来对数学和计算机图形学交叉领域的好奇。我尤其喜欢其中关于点、线、圆等基本几何元素的讲解，用非常直观的方式解释了它们的数学原理，感觉就像在玩一个精密的乐高游戏。作者的逻辑清晰，每一章都承接上一章，循序渐进，即使是对数学不太自信的我，也能慢慢理解。书中还穿插了大量的图示，这些图示并不是简单的装饰，而是帮助理解抽象概念的绝佳工具，有时我甚至会花很长时间去研究一个图，体会它背后蕴含的数学美。而且，这本书的排版也很舒服，字体大小适中，行间距合理，读起来一点也不费劲。最让我惊喜的是，书中还提到了很多实际应用，比如在游戏开发、机器人导航、地理信息系统等领域，这让我看到了理论知识如何转化为实际的强大力量。读这本书就像打开了一个新世界的大门，让我对计算机科学有了更深刻的认识，也激发了我进一步学习的兴趣。我毫不犹豫地给它五星好评！

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