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isbn号码:9787113070878

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《算法导论》 这是一本关于算法的经典著作，它深入浅出地介绍了计算机科学中最核心、最基础的领域之一——算法。本书旨在帮助读者理解算法的设计、分析和实现，培养严谨的计算思维能力。 内容涵盖： 基础概念与数据结构： 从最基本的算法概念入手，系统地介绍了线性表、栈、队列、树（包括二叉树、平衡二叉树、B树等）、图（包括有向图、无向图、森林）、哈希表等重要数据结构。每一个数据结构都配以详细的原理阐述、性能分析和典型应用场景。例如，在讲解二叉搜索树时，会分析其查找、插入、删除等操作的时间复杂度，并探讨AVL树、红黑树等自平衡二叉树如何解决普通二叉搜索树的退化问题。 排序算法： 全面覆盖了各种重要的排序算法，包括简单排序（插入排序、选择排序、冒泡排序）和高效排序（归并排序、快速排序、堆排序）。本书不仅提供了这些算法的实现伪代码，还详细分析了它们的时空复杂度，并对比了它们的优缺点。例如，会深入剖析快速排序的“分治”思想，分析其平均和最坏情况下的性能，并讨论如何优化基准选择以避免最坏情况。 查找算法： 介绍了顺序查找、折半查找（二分查找）、散列查找等多种查找方法。对于折半查找，会详细说明其前提条件（有序性）以及在有序数据集中的高效查找原理。对于散列查找，会深入探讨哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）及其对查找效率的影响。 图算法： 这是本书的重点和难点之一。详细讲解了图的遍历（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）、最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等。对于最短路径算法，会区分单源最短路径和所有顶点对最短路径，并详细分析Dijkstra算法在非负权图上的正确性和效率，以及Floyd-Warshall算法解决所有顶点对最短路径问题的方法。 动态规划： 深入剖析了动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”两个核心特征，并提供了经典的动态规划问题示例，如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等。通过这些例子，读者可以学习如何将复杂问题分解为更小的子问题，并通过记忆化或表格法来存储和重用子问题的解，从而高效地解决问题。 贪心算法： 介绍了贪心算法的设计思想，即在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解。本书通过活动选择问题、Huffman编码等经典案例，展示了贪心算法的应用，并探讨了贪心算法适用的条件。 计算几何： 介绍了计算几何中的基本概念和算法，如点、线段、多边形的表示，凸包问题的求解（如Graham扫描法），以及最近点对的查找等。 NP完全性理论： 引入了计算复杂性理论的核心概念，包括P类、NP类、NP-完全问题和NP-难问题。解释了如何通过多项式规约来证明一个问题属于NP-完全类，并讨论了NP-完全问题的研究意义和处理方法。 高级算法主题： 触及了字符串匹配（如KMP算法）、数论算法（如最大公约数、模幂运算）、概率算法、近似算法以及并行算法等更广泛的算法领域。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学证明和理论分析，也有清晰的算法伪代码和实际应用指导。 循序渐进的难度： 从基础概念到高级主题，难度逐渐递增，适合不同层次的读者。 丰富的习题： 每章末尾都配有大量高质量的习题，帮助读者巩固所学知识，锻炼解题能力。 权威性与经典性： 被全球众多高校计算机科学专业指定为教材或参考书，是算法领域的权威著作。 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程能力和解决问题能力的开发者，《算法导论》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将帮助您构建坚实的算法基础，应对更复杂的编程挑战，并深刻理解计算的本质。

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老实说，我抱着一种审视的态度接触这本书的，毕竟市面上充斥着太多打着“基础”旗号却内容空泛或者过于陈旧的教材。但《大学计算机基础》这本书成功地在“基础性”和“前沿性”之间找到了一个绝妙的平衡点。它并没有沉溺于那些已经被时代淘汰的过时技术，而是巧妙地将最核心的计算机原理与当前行业的热点趋势做了巧妙的结合。比如，在讨论网络协议时，它不仅清晰地解释了TCP/IP的经典模型，还融入了对现代云计算和物联网数据传输的基本概念的初步探讨，这让我感觉自己学到的知识是与时俱进的，而不是一本厚厚的“历史书”。尤其值得称赞的是，书中对于信息安全和数据隐私的讨论，篇幅虽然不长，但角度非常新颖，强调了作为未来社会公民应有的数字素养，这一点远超出了传统意义上对“基础”的定义，更像是一份面向未来职业发展的导航图。

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我最欣赏这本书的一点，是它骨子里透出的那种对逻辑思维的培养。很多技术书籍，读完之后可能记得几个定义，但一到实际应用或者解决问题的时候就抓瞎了。《大学计算机基础》则完全不同，它似乎更注重“为什么是这样”而不是“是什么”。它花了大量的篇幅去剖析和展示计算机科学背后的基本逻辑架构，比如布尔代数在程序控制中的应用，以及操作系统如何实现资源调度的公平性。作者在阐述这些概念时，会采用大量的流程图和类比推理，使得原本抽象的逻辑推理过程变得可视化、可追踪。读完相关章节后，我发现自己看待问题的方式都开始变得更加系统化和条理化了，即使是处理生活中的复杂事务，也会不自觉地去寻找“输入-处理-输出”的模式。这种思维上的潜移默化，比单纯记住几行代码或几个指令要宝贵得多，这才是真正的“基础”能力。

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这部作品简直是我的救命稻草！我一直对编程和计算机的世界感到望而生畏，尤其是那些晦涩难懂的术语和复杂的概念，总让我觉得像是站在一堵高墙前，完全不知道从何下手。然而，当我翻开这本《大学计算机基础》后，那种压迫感瞬间烟消云散了。作者的讲解方式极其平易近人，仿佛就像一位耐心十足的学长在手把手地教导我。他没有直接抛出那些让人头疼的专业名词，而是先用生活中的例子来比喻，比如将数据存储比作整理房间，将算法比作做菜的步骤。这种由浅入深的叙述方法，让我能够轻松地跟上节奏，每一次翻页都充满了“原来如此”的豁然开朗。特别是关于计算机硬件构成的那几章，原本以为会是枯燥的零件介绍，结果硬是被描绘成了一个精密的生命体，每个部分都有其不可替代的作用，读起来简直引人入胜。对于一个计算机零基础的读者来说，这本书提供了最坚实、最友好的入门地基，让我对这个领域重拾了信心和极大的兴趣。

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这本书的装帧设计和排版也相当考究，这对于长时间阅读的体验至关重要。市面上很多教材，内容堆砌得密密麻麻，字体小得让人费眼，公式和图表挤在一起，读起来简直是一种折磨。然而，《大学计算机基础》在视觉呈现上非常友好。页边距适中，关键概念被用加粗或不同颜色的方框突出显示，使得知识点的层次感非常清晰。更令人惊喜的是，每章末尾的“自测与反思”环节，设计得极其巧妙，它不是那种简单的填空题，而是设置了一些需要结合前后知识点进行简单分析的开放性问题。这强迫读者在合上书本之前，必须对本章内容进行一次深度的自我检验和知识整合。这种注重阅读体验和主动学习反馈的设计，极大地提升了我学习的效率和兴趣，让人愿意反复捧读和查阅。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它成功地将一门看似专业的学科，描绘成了一个宏大且充满探索乐趣的知识宇宙。我特别喜欢其中关于计算思维历史演变的那部分，它不仅仅是简单地介绍图灵机或冯·诺依曼结构，而是将这些概念置于更宏大的科学哲学背景下进行探讨，解释了为什么这些思想会成为现代计算机科学的基石。这种带着历史厚重感的讲解，让学习不再是孤立的技术点积累，而是一场对人类智慧结晶的致敬之旅。同时，它在介绍数据结构与算法时，并没有一开始就陷入复杂的代码实现，而是先通过图形化的方式展示了不同结构（比如树和图）在解决特定问题时的效率差异，让读者直观感受到选择正确工具的重要性。总而言之，这本书不仅传授了“如何做”，更重要的是教会了读者“如何思考”，为我未来深入学习任何计算机相关领域都打下了坚不可摧的理论和方法论基础。

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