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出版者:

作者:王国英

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2010-1

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787302215912

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《算法揭秘：从原理到实践》 本书并非枯燥的理论堆砌，而是带领读者走进算法的奇妙世界，探索那些驱动现代科技发展的核心逻辑。我们抛弃了繁复的数学符号，用直观、生动的语言和丰富的实际案例，层层剥开算法的面纱，揭示其背后精巧的设计思想和强大的解决问题的能力。 第一部分：思维的基石——算法基础 我们将从最基本的概念入手，理解“算法”究竟是什么。不同于数学中的抽象公式，算法更侧重于解决问题的具体步骤和流程。你将学习如何清晰地描述一个问题，并将其转化为一系列可执行的指令。我们将介绍几种经典的算法范式，如贪心算法，它如同生活中“做当下最优选择”的智慧，如何在复杂局面下做出最有利的决策。例如，旅行商问题的简化路径选择，或者最小生成树的构建，都将以非常形象的方式呈现，让你体会到“局部最优”如何导向“全局最优”的魅力。 接着，我们会深入分治算法的原理，如同庖丁解牛，将一个大问题分解成若干个易于处理的小问题，分别解决后再合并结果。快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）将不再是令人头疼的晦涩概念，而是你手中的利器，能够高效地组织和检索海量数据。我们会详细分析它们的执行过程，并通过图示和模拟，让你清晰地看到数据是如何一步步有序起来的。 动态规划，这或许是算法中最具挑战性但也最强大的思想之一。我们不会回避它的复杂性，而是通过一系列精心挑选的案例，例如背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列（Longest Common Subsequence），来展现如何通过“记忆化”和“状态转移”来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。你将学会如何构建状态转移方程，理解“递推”的力量是如何帮助我们发现最优解的。 第二部分：效率的追求——数据结构与算法的协同 算法的威力往往需要强大的数据结构来支撑。本书将深入探讨各种重要的数据结构，并阐述它们与算法的紧密结合。 数组和链表是最基础的数据组织形式，我们将比较它们的优劣，理解在不同场景下选择哪种结构能够带来性能上的飞跃。栈和队列，如同现实生活中的排队和堆叠，在函数调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等场景中发挥着不可或缺的作用。 树，特别是二叉搜索树（Binary Search Tree）和平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树），将是本书的重点。你将理解它们如何实现对数据的快速查找、插入和删除，以及平衡机制在保证效率方面的关键作用。我们会通过动画模拟，让你直观感受树的生长与调整过程。堆（Heap）的概念，及其在优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heapsort）中的应用，也将得到详细的讲解。 图，作为描述实体间关系的强大模型，在网络分析、路径规划、社交网络分析等领域有着广泛应用。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及经典的图遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在此基础上，我们还会探讨最短路径算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，以及最小生成树算法，如Prim算法和Kruskal算法，让你能够解决实际中的路径规划和网络优化问题。 哈希表（Hash Table）的巧妙设计，利用散列函数将数据映射到特定的存储位置，实现了近乎常数时间的查找、插入和删除操作，是现代编程中不可或缺的工具。我们将深入解析哈希冲突的解决方法，让你理解其高效背后的原理。 第三部分：实战的锤炼——算法在现实中的应用 理论学习的最终目的是解决实际问题。本书将精选一系列具有代表性的应用场景，将前面学到的算法知识融会贯通。 搜索引擎的奥秘：从倒排索引到PageRank算法，了解信息检索的底层逻辑，理解海量网页是如何被高效索引和排序的。 路径规划的智慧：从GPS导航到物流配送，深入理解A搜索算法等，如何在复杂的地图环境中找到最优路径。 数据压缩的技巧：霍夫曼编码（Huffman Coding）等算法如何在不损失信息的情况下减小数据体积。 加密解密的艺术：简单介绍对称加密和非对称加密的基本原理，理解算法在信息安全中的重要性。 机器学习的基石：简要介绍k-近邻（k-NN）算法，感知机（Perceptron）等，让你初步了解算法在人工智能领域的应用。 在讲解每一个应用时，我们都力求剥离不必要的背景信息，聚焦于算法本身如何解决核心问题。你会看到，那些曾经晦涩的算法，在具体的场景下，是如何变得鲜活且富有力量的。 学习目标 阅读完本书，你将： 1. 掌握核心算法的设计思想：理解贪心、分治、动态规划等基本算法范式。 2. 熟练运用关键数据结构：能够根据问题特点选择合适的数据结构。 3. 提升解决问题的能力：学会将复杂问题分解，并设计出高效的解决方案。 4. 建立算法思维：培养一种分析问题、设计逻辑的严谨思维方式。 5. 连接理论与实践：理解算法如何在现实世界中发挥巨大作用。 本书适合任何对计算机科学、编程、数据分析感兴趣，渴望提升自身技术能力的读者。无论你是初学者，还是有一定经验的开发者，都能从中获得启发和提升。我们相信，通过本书的学习，你将不再畏惧算法，而是能够自信地驾驭它们，成为解决问题的能手。

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这份《工程数学》的价值，毋庸置疑，在于其作为**基石**的坚固性。它像是一座精心打磨的数学矿藏，储量丰富，提炼纯粹。但是，对于一个想要快速建造应用楼宇的“建筑师”（即工程师）来说，直接从这个矿藏中挖掘原材料，并按照自己的设计图纸进行加工，需要极大的专业能力和时间投入。这本书的缺点，或者说它的定位，在于它将理论的深度置于应用的可及性之上。它为你提供了最顶级的材料和最精确的加工工具，但没有为你提供现成的模具。这导致我在翻阅某些章节时，会产生一种强烈的“知其然而不知其所以然”的挫败感——我能算出结果，但我对这个结果背后的工程意义，在本书中没有得到足够的印证或拓展。它是一本“深水区”的典籍，要求读者不仅要能游，还要能屏住呼吸，潜得足够深。对于那些在工程实践中遭遇瓶颈，希望从理论上找到突破口的高端用户来说，它无疑是宝藏；但对于初入此道的学习者，它更像是一份需要被“翻译”和“配套注释”才能真正发挥效力的绝版古籍。

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这本书的深度毋庸置疑，它触及了许多工程数学分支中相对高阶的主题，这对于希望在理论深度上有所突破的读者来说，是极大的福音。例如，它对泛函分析在变分法中的初步应用进行了探讨，这一点在许多基础教材中是被简单带过的。作者在这些前沿与基础的交界处停留了很长时间，试图搭建起一座坚固的桥梁。然而，这种深度也带来了一个实用性上的权衡。书中很多章节的习题设计，更多是考察对定理的直接应用和繁复的代数运算能力，而非培养解决开放性工程问题的能力。我更希望看到一些“开放性”的思考题，例如：“在存在噪声和不确定性的真实传感器数据中，如何选择最优的正则化参数？”这类问题，能够将纯粹的数学操作与工程现实的复杂性结合起来。这本书似乎对“最优”的选择过程不感兴趣，它只关心在给定假设下，运算的结果是什么。这使得它更像是一门纯数学训练，而不是一本工程指导手册，对于那些急于将所学投入到实际项目中的人来说，这种距离感可能会让人感到有些失落和无措。

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阅读体验上，我必须承认，这本书的逻辑结构堪称教科书级别的典范，脉络清晰得令人赞叹，每一个章节的过渡都像是精密齿轮的咬合，严丝合缝。尤其是在微分方程的章节，作者对于常微分方程到偏微分方程的演进描述，简直是艺术品。他没有简单地堆砌公式，而是通过逐步增加约束和维度变化来自然地引出新概念。但是，这种极致的逻辑纯粹性，却也带来了另一个问题：它对读者的先验知识要求极高。当我翻到关于傅里叶分析的部分时，我发现作者假设读者已经对复变函数有了非常扎实的掌握，并且能够熟练地在频域和时域之间进行心算转换。对于我这种需要反复对照参考资料才能跟上思路的读者来说，阅读过程变成了一种持续的“知识点回溯”，而非线性的知识吸收。这本书更像是一位脾气古怪但才华横溢的导师，他为你指明了方向，但很少伸出手来拉你一把。它没有太多平易近人的比喻或生活化的例子来软化那些冰冷的数学概念，使得整个阅读过程充满了智力上的挑战，但收获的满足感，也往往来自于战胜这种挑战的艰辛。

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这部名为《工程数学》的著作，在我手中已经沉淀了一段时间，它给我带来的感受是复杂而深刻的。首先，从装帧和排版上看，它显然是为专业人士准备的，字体选择偏向严谨，图表绘制得一丝不苟，让人一眼就能感受到内容的厚重。然而，尽管内容是关于数学的，但它在实际应用层面的切入点却显得有些晦涩。比如，在讨论到高等代数的矩阵分解时，作者似乎过于沉浸于理论推导的美感，而对这些分解在实际工程问题——例如有限元分析或信号处理中的直观意义着墨不多。我期待的是一种“数学工具箱”的感觉，即能快速找到对应问题的解法和背后的原理，但这本书更像是一本精密的“数学原理辞典”，需要读者具备极高的数学素养才能完全消化其间的严谨逻辑链条。它更倾向于证明“为什么”是这样，而非详细讲解“如何用”来解决工程中的具体“那个”问题。对于初学者来说，这无疑是一堵不低的高墙，即便是经验丰富的工程师，在试图快速检索特定公式的应用场景时，也会感到需要花费额外的精力去“翻译”那些纯粹的符号语言。整本书的叙事节奏非常均匀，缺乏引人入胜的案例驱动，更像是一部冷静的、客观的知识陈述，适合作为系统学习的参考书，而非快速上手的实践指南。

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从语言风格上看，这本书的行文非常**克制且精炼**，几乎没有一余的废话，每一个句子都承载着明确的数学信息，这在学术写作中是优点，但对于需要沉浸式阅读的读者来说，则可能显得有些单调和枯燥。它更倾向于使用陈述句和演绎推理，几乎没有采用任何叙事性的口吻。例如，在介绍概率论基础时，它直接跳过了对“随机性”的哲学或直觉解释，直接给出了公理体系和基本的测度论基础，这对于习惯了循序渐进、由浅入深的读者而言，无疑是一种冲击。我甚至觉得，这本书的“空气感”太强了，它构建了一个完美的、无摩擦的理想数学世界。如果能偶尔穿插一些历史背景，或者讨论某个数学家在发现某个定理时所遇到的实际困难，或许能为这些冰冷的符号注入一丝人性的温度和理解的契机。目前的版本，就像一个完美的数学模型，精确，却缺乏让人愿意长久驻足的“风景”。

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