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出版者:高等教育出版社

作者:Rajeev Motwani

出品人:

页数:452

译者:孙广中

出版时间:2008.10

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787040237238

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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《算法的精妙：从抽象到应用》 在信息爆炸的时代，理解和驾驭数据已成为一项至关重要的技能。本书《算法的精妙：从抽象到应用》将带您踏上一段引人入胜的探索之旅，深入剖析那些驱动现代计算世界的核心机制——算法。它并非仅仅罗列枯燥的代码或复杂的数学公式，而是着力于揭示算法背后深刻的逻辑思维、设计理念以及它们如何巧妙地解决现实世界中的各种挑战。 本书从最基础的算法概念出发，循序渐进地引导读者理解算法的本质：如何清晰地定义问题，如何设计出一系列精确的步骤来解决它，以及如何评估一个解决方案的效率和可行性。您将接触到诸如排序、搜索、图论、动态规划等经典算法范式，但我们将不仅仅停留在理论层面。每一类算法都将结合生动的实例，从日常生活中的优化问题（如最短路径规划、资源分配）到计算机科学中的关键应用（如数据库查询、网络路由），让您直观地感受到算法的强大力量。 我们特别关注算法的设计思想。本书将深入探讨贪心算法的“局部最优解”策略，理解它在何时能导向全局最优，又在何时会陷入困境。您将学习动态规划如何通过“分治”与“重叠子问题”的巧妙结合，将复杂问题分解为可管理的子问题，从而高效求解。递归的魅力也将被充分展现，探索其优雅的解决问题方式，以及如何避免潜在的栈溢出风险。 本书的一大特色在于，它将算法理论与实际应用紧密结合。我们不会回避一些高级算法，但会以一种易于理解的方式呈现，强调它们解决特定问题的巧妙之处。例如，在图算法部分，您将了解如何使用 Dijkstra 算法找到网络中的最短路径，如何用 Prim 或 Kruskal 算法构建最小生成树，以及这些技术在交通网络、社交网络分析中的实际意义。在字符串匹配方面，我们将介绍 KMP 算法的精妙之处，理解其如何避免不必要的比较，从而极大地提高搜索效率。 此外，本书还着重于算法的分析与优化。理解算法的时间复杂度和空间复杂度是评估其优劣的关键。我们将通过清晰的图示和直观的解释，帮助您掌握 Big O 符号的使用，并能准确分析常见算法的性能。更重要的是，本书将引导您思考如何对现有算法进行改进，如何根据问题的具体特点选择最合适的算法，以及如何利用数据结构来优化算法的性能。您会发现，一个看似微小的算法改动，有时能带来指数级的性能提升。 本书并非一本纯粹的编程指南，它更侧重于算法的思维方式和通用原理。尽管书中会穿插一些伪代码或通用的编程概念，但其核心目标是培养读者解决问题的逻辑能力和抽象思维。无论您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，抑或是对算法背后的智慧感到好奇的探索者，本书都能为您提供宝贵的知识和启发。 《算法的精妙：从抽象到应用》致力于让算法的学习过程充满乐趣与启发。我们相信，通过理解算法的精妙之处，您将能以全新的视角看待世界，并更有信心应对各种复杂的挑战。本书将成为您通往更高效、更智能解决方案道路上的重要指南。

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这本书的印刷质量非常棒，纸张触感细腻，字迹清晰，装订牢固，拿在手里沉甸甸的，很有质感。封面上的配色大胆而富有张力，给我一种“跳出框架”的视觉冲击力。我一直觉得，很多时候我们面对的问题，并没有一个唯一的、最优解，而是存在着一片广阔的“解决方案空间”。这本书的名字，让我联想到那些能够在这个空间里“漫游”的方法，不拘泥于传统的、线性的思考方式，而是通过某种“探索”机制，去发现那些隐藏的、意想不到的路径。我期待这本书能给我带来一些全新的视角，去理解那些复杂而动态的系统。会不会讲解一些关于“概率”和“统计”的直观解释，让我能够更深刻地理解“随机性”的本质？书中是否会涉及一些关于“近似解”和“启发式算法”的讨论，展示如何在有限的时间和资源下，找到一个“足够好”的答案，而不是纠结于那个“完美”却遥不可及的目标？我尤其好奇，这本书是否会提供一些实用的“算法模板”或者“思考框架”，让我能够将这些随机的思想应用到我自己的学习和工作中。那种“在探索中学习，在学习中进步”的过程，是我一直追求的。它或许能让我学会如何更好地处理信息过载的问题，如何在海量数据中快速筛选出有用的信息，并最终做出更明智的决策。

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书的尺寸大小适中，方便携带，可以随时随地进行阅读。封面上的色彩搭配，有一种科技感和未来感，让我充满了好奇。我一直对那些能够“优化资源分配”或者“加速搜索过程”的算法很着迷。这本书的名字，让我立刻想到，是否有些方法能够通过引入“随机性”，来打破最优解的“局部最优陷阱”，从而找到更全局的答案？我希望这本书能够带来一些“启发式”的智慧，让我能够更好地理解那些“黑箱”算法背后的逻辑。书中是否会讲解一些关于“泊松分布”或者“指数分布”的直观应用，以及它们如何描述现实世界中的随机现象？会不会涉及一些关于“随机图论”或者“随机过程”的内容，展示它们在网络分析和系统建模中的作用？我特别想知道，这本书是否会包含一些有趣的“小实验”或者“思考题”，引导我亲自去体验和验证随机算法的魅力？它或许能让我学会，在面对复杂问题时，不必过于执着于“完美”的方案，而是懂得如何利用“概率”和“统计”的优势，去做出更高效、更具前瞻性的选择。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约的线条勾勒出一个抽象的、不断变化的图形，给我一种“不确定性”和“可能性”的感觉。翻开书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，让人联想到知识的沉淀和探索的乐趣。我一直对那些能够“出其不意”解决问题的工具很感兴趣，尤其是那些看似“随性”却能带来高效结果的方法。阅读这本书，我仿佛置身于一个充满挑战的迷宫，而这本书中的内容，就像是一把把精巧的钥匙，指引我找到通往出口的随机路径。我不禁开始想象，那些看似偶然的决定，背后隐藏着怎样的精妙设计和数学原理。这本书会不会揭示一些我从未听说过的、能够显著提升决策效率的策略？是否会讲解如何利用“运气”的力量，在数据和模型中挖掘出隐藏的模式？我尤其好奇，书中会否包含一些经典的案例分析，展示随机算法如何在实际问题中大放异彩，比如在搜索引擎的排序、推荐系统的个性化、或者金融市场的风险管理等方面。那种“在混沌中寻找秩序”的智慧，一直让我着迷。我期待这本书能够让我看到，那些看似“随手”的操作，原来蕴含着如此深邃的理论基础和强大的实践能力。它或许能教会我如何跳出固有的思维定式，拥抱不确定性，并从中发现意想不到的解决方案。

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这本书的排版设计简洁大方，章节划分清晰，每页的留白也恰到好处，阅读起来非常舒适，不会有压迫感。封面上的图案，我感觉像是在描述一个信号在不断地接收和发射，充满了动态和活力。我一直相信，很多创新和突破，都来源于对现有规则的“扰动”和“重组”。这本书的名字，让我联想到那些能够通过引入“随机因素”来打破僵局、激发新可能性的方法。我期待这本书能为我打开一扇新的窗户，去理解那些看似“意外”的解决方案是如何诞生的。书中是否会深入探讨“伪随机数生成”的原理，以及它在模拟和加密等领域的应用？会不会介绍一些“蒙特卡洛方法”的变种，以及它们在科学计算和工程问题中的强大威力？我尤其关注，这本书是否会提供一些关于“随机搜索”和“优化算法”的详细讲解，例如模拟退火或者遗传算法，它们如何在复杂的搜索空间中高效地找到最优解？我希望这本书能教会我如何巧妙地利用“不确定性”这个工具，去解决那些传统算法难以应对的问题。它或许能让我明白，有时候，最好的方法不是遵循固定的路线，而是学会如何“随遇而安”，并在变动中找到属于自己的节奏。

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这本书的书脊设计很别致，能够很好地支撑在书架上，看起来很整洁。封面上的字体选择，既有现代感又不失稳重，传递出一种严谨而又活泼的气息。我一直觉得，很多伟大的发现，都源于一次“意外的观察”或者一次“大胆的尝试”。这本书的名字，让我想到，是否有一些算法能够通过“随机抽样”来近似计算复杂函数的性质，从而节省大量的计算资源？我期待这本书能带来一些“反直觉”的洞见，让我能够看到问题的新维度。书中是否会介绍一些关于“马尔可夫链”或者“随机游走”的概念，以及它们在状态转移和模式识别中的应用？会不会探讨一些“在线算法”的思想，即在数据不断涌入的情况下，如何实时地做出决策，而无需等待全部数据。我尤其感兴趣，这本书是否会提供一些关于“随机化技术”在“密码学”或者“博弈论”等领域的应用案例？它或许能教会我，在信息的海洋中，如何运用“随机”的智慧，去驾驭复杂性，并在不确定性中找到通往成功的道路。

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建议看英文原版，这个翻译的太烂了

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讲的挺生涩的

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建议看英文原版，这个翻译的太烂了

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经典书，与《近似算法》相应，但随机算法更重于概率上的分析，比近似算法更容易理解一些，推荐学习

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个人感觉很不错，深度广度兼具的好书，不过还是有些艰深。