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价格:198.00元

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isbn号码:9787894855107

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• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《代码的精髓：算法设计与实现》 在信息技术飞速发展的今天，软件开发已成为驱动社会进步的核心力量。从复杂的操作系统到日常使用的应用程序，其背后都离不开精巧的代码和高效的算法。本书《代码的精髓：算法设计与实现》正是为您揭示代码背后那套严谨、高效的运行逻辑。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是通过一系列生动、实际的编程案例，深入浅出地讲解了如何将抽象的算法转化为可执行的代码。我们不仅会探讨基础的排序与搜索技术，如快速排序、归并排序、二分查找等，还会深入到图论、动态规划、贪心算法等更高级的领域，让您理解如何解决复杂的计算问题。 本书的独特之处在于： 案例驱动的学习模式： 每一个算法和概念都配有精心设计的代码示例，涵盖了从入门到进阶的各种场景。您将学会如何用C++、Java或Python等主流语言实现这些算法，并理解其在实际应用中的威力。 深入的性能分析： 我们将详细剖析不同算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助您评估其效率，并根据具体需求选择最优的解决方案。理解“为什么”一个算法比另一个更快，是成为优秀程序员的关键。 解决实际问题的能力： 本书将引导您思考如何将算法应用于实际场景，例如优化数据库查询、设计高效的网络协议、实现智能推荐系统等。您将掌握将理论知识转化为解决实际问题能力的技巧。 面向未来的视野： 除了经典的算法，本书还将触及一些新兴的计算范式和技术，为您的学习打下坚实基础，助您适应快速变化的科技前沿。 您将从本书中学到： 算法思维的构建： 培养一种系统性的问题解决方式，学会如何将复杂问题分解为更小的、可管理的部分。 高效代码的编写： 掌握编写清晰、简洁、可维护且性能优异的代码的原则和技巧。 算法的优化与权衡： 学会根据资源限制和性能要求，在不同算法之间做出明智的选择。 编程语言的深度理解： 通过对算法的实现，更深入地理解您所使用的编程语言的特性和效率。 无论您是初入编程殿堂的学子，还是寻求提升技术实力的在职开发者，《代码的精髓：算法设计与实现》都将是您不可或缺的伙伴。它将点亮您在代码世界中的探索之路，让您成为一名更自信、更高效的“代码工匠”。 本书内容概览： 第一部分：算法基础与排序 第一章：编程的基石——算法入门 什么是算法？算法的特性与重要性 算法的表示方法：伪代码与流程图 算法的评价标准：时间复杂度和空间复杂度 大 O 记法：理解算法效率的语言 第二章：高效查找的艺术——搜索算法 线性查找：简单但低效的选择 二分查找：对有序数据的加速利器 哈希查找：近乎常数时间的检索 搜索算法的性能比较与应用场景 第三章：数据排序的智慧——基础排序算法 冒泡排序：简洁的入门算法 选择排序：稳定而清晰的策略 插入排序：渐进式优化的力量 希尔排序：插入排序的改进 第四章：速度与效率的追求——高级排序算法 快速排序：分治法的典范，效率的保证 归并排序：稳定性与递归的结合 堆排序：利用数据结构实现高效排序 各种排序算法的优劣势分析与选择 第二部分：数据结构与抽象 第五章：线性世界的秩序——线性表与链表 数组与线性表：连续存储的优势与局限 单向链表：灵活的节点连接 双向链表：双向访问的便利 循环链表：首尾相连的特殊结构 链表的应用：动态内存分配与实现 第六章：栈与队列：顺序与 FIFO 原则 栈：后进先出 (LIFO) 的应用，如表达式求值、函数调用栈 队列：先进先出 (FIFO) 的应用，如任务调度、缓冲区 栈与队列的实现：基于数组和链表 第七章：树的奥秘：分层数据的组织 二叉树：基础的树结构，遍历方法（前序、中序、后序） 二叉搜索树 (BST)：高效查找与插入删除 平衡二叉搜索树：AVL 树与红黑树，保证性能的利器 B 树与 B+ 树：数据库和文件系统的基石 堆：优先队列的实现，最大堆与最小堆 第八章：图的连接：网络与关系的建模 图的表示：邻接矩阵与邻接表 图的遍历：深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS) 最短路径算法：Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法 最小生成树：Prim 算法、Kruskal 算法 拓扑排序：有向无环图 (DAG) 的应用 第三部分：高级算法设计与分析 第九章：分治策略：分解与征服 分治法的基本思想 经典案例：合并排序、快速排序、二分查找 解决问题的递归模式 第十章：动态规划：最优决策的艺术 动态规划的原理：最优子结构与重叠子问题 基本步骤：状态定义、状态转移方程、边界条件 经典问题：背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列 第十一章：贪心算法：局部最优到全局最优 贪心策略的特点 适用条件与证明方法 经典案例：活动选择问题、霍夫曼编码 第十二章：回溯与分支限界：搜索空间的探索 回溯法的思想：试探性地解决问题 经典应用：N 皇后问题、数独求解 分支限界法：剪枝优化搜索空间 第十三章：字符串匹配与模式识别 朴素字符串匹配 KMP 算法：高效模式匹配 Boyer-Moore 算法：更快的匹配速度 正则表达式与模糊匹配 第十四章：算法的复杂度理论与 NP 问题 P 类问题与 NP 类问题 NP 完全问题与 NP 难问题 近似算法与启发式算法 本书将通过丰富的实例和深入浅出的讲解，带领您领略算法设计的魅力，掌握高效编程的精髓。

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对于我这种偏向于实践操作的工程师来说，最看重的就是理论与代码实现之间的桥梁是否坚固。这本书在这方面做得非常出色，它没有仅仅停留在理论层面大谈特谈，而是紧密结合了主流编程语言的实现细节。书中提供的代码示例不仅量级适中，而且注释详尽，几乎每一个关键步骤都有对应的文字解释。更妙的是，它还探讨了不同实现方式在性能上的细微差异，比如对某个特定场景下，使用数组实现动态线性表与使用链表实现的效率对比分析，分析得非常透彻，甚至涉及到了缓存局部性和内存分配的底层考量。这些深入到实现层面的讨论，对于我日常优化代码结构、提升程序运行效率，提供了非常直接的指导价值，它教会我的不是“怎么做”，而是“为什么这么做效率更高”。

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说实话，市面上关于这个主题的书籍汗牛充栋，很多都是对经典教材的拙劣模仿，内容陈旧且缺乏创新视角。但这本书给我的感觉是，它经过了作者长期的教学和研究的沉淀，带有非常鲜明的个人洞察力。它不仅复述了那些久经考验的经典算法，更引入了许多近年来新兴的研究方向和在工业界取得突破的应用案例。例如，书中对于图算法在社交网络分析中的最新变体，以及如何利用特定数据结构优化大规模并行计算的讨论，都显得前沿且富有启发性。这些内容让这本书立刻超越了“入门教材”的范畴，成功跻身于“必备参考手册”的行列。对于那些渴望站在技术前沿，思考未来计算模式的读者来说，这本书无疑提供了宝贵的、富有前瞻性的思想火花。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的墨蓝色，搭配烫金的标题字体，透着一股沉稳而厚重的学术气息。我拿到手的时候，首先注意到的就是纸张的质感，摸上去非常细腻，内页的排版也极为考究，字里行间留白得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装订方面，可以看到书脊的处理非常牢固，翻阅起来平整顺滑，完全不用担心书页会松散。整体来看，这不仅仅是一本工具书，更像是一件值得珍藏的工艺品。尤其值得称赞的是，它在细节处理上体现了极高的专业水准，比如目录的设计就非常人性化，层级分明，索引部分做得尤其详尽，这对于我们这些需要频繁查阅特定章节的读者来说，简直是福音。出版社在印刷过程中对图表的处理也十分到位，那些复杂的算法流程图和数据结构示意图，线条清晰锐利，色彩过渡自然，即便是初学者也能一眼看懂其核心逻辑。

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这本书的难度梯度设置得非常巧妙，整体上来说，它保持了一种令人敬佩的学术严谨性，但同时又顾及到了不同层次读者的需求。前几章的铺垫非常扎实，即便是计算机科学基础薄弱的读者，也能跟上节奏，建立起必要的数据模型和逻辑思维。但随着章节的深入，内容的复杂度呈现出一种平滑的上升曲线，挑战性也逐步增强。我尤其欣赏作者在引入高级复杂结构时所采用的“分层讲解”策略——先解释核心抽象逻辑，再讨论各种变体和优化方案。这种结构使得读者在感到被挑战的同时，又不会产生被知识洪流淹没的恐慌感。它真正做到了“循序渐进，深入浅出”，让你在不知不觉中，从一个知识的仰望者，变成了一个能够驾驭复杂概念的思考者。

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坦白说，我最初翻阅这本书的时候，是抱着一种略微功利的心态，期望它能迅速帮我扫清某个技术难点的盲区。然而，这本书带给我的远不止是“速成秘籍”的快感。作者的叙事方式非常引人入胜，他没有采用那种干巴巴、公式堆砌的传统教科书写法。相反，每当介绍一个新的概念时，作者都会先从一个贴近现实生活的例子切入，比如用火车的调度系统来解释队列的先进先出，或者用图书馆的书架管理来类比树形结构的平衡性。这种“讲故事”的方法，极大地降低了初次接触这些抽象概念的心理门槛。我发现自己不再是被动地记忆定义，而是真正开始理解为什么这种结构会被设计出来，它解决了什么样的问题。读到后面，我甚至会情不自禁地停下来，在草稿纸上画出自己的理解模型，这种主动学习的乐趣，是很多其他教材无法给予的。

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