算法技术手册

算法技术手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:George T. Heineman
出品人:
页数:333
译者:杨晨
出版时间:2010-3
价格:55.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111286745
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • 计算机
  • 编程
  • 算法与数据结构
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具体描述

《算法技术手册》内容简介:开发健壮的软件需要高效的算法,然后程序员们往往直至问题发生之时,才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法,可用于解决各种问题。通过阅读它,可以使您学会如何选择和实现正确的算法,来达成自己的目标。另外,书中的数学深浅适中,足够使您可以了解并分析算法的性能。

较之理论而言,《算法技术手册》更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案,使用多种语言进行编写,让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过《算法技术手册》,您可以:

· 解决特定代码的问题,或者提升既有解决方案的性能

· 快速找到与您所解决的问题相关的算法,并决定哪个算法才是最适合的那一个

· 探索使用C、C++、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士

· 了解算法预期的性能,以及它达到最高性能时所需要的条件

· 发现不同算法之间相似的设计哲学

· 学习高级数据结构,来提升算法的性能

通过《算法技术手册》,您能学到如何提升算法的性能,这将是您的软件应用程序走向成功的关键。

《数据结构与算法实战指南》图书简介 一部面向工程实践的算法深度解析与应用手册 在信息技术飞速发展的今天,无论是底层系统开发、大规模数据处理,还是前沿的人工智能研究,高效的数据结构设计和精妙的算法实现都是构建高性能应用系统的基石。《数据结构与算法实战指南》正是一本立足于工程实践、旨在帮助读者系统掌握核心理论并迅速应用于实际问题的深度技术参考书。 本书并非对理论概念的枯燥罗列,而是深入探讨了不同算法背后的设计哲学、性能瓶颈以及在真实工业场景中的取舍之道。我们坚信,理解“为什么”比单纯记住“是什么”更为重要。 --- 第一部分:基石——理解计算的本质与效率衡量 本部分首先为读者打下坚实的基础,超越了基础教程中对时间复杂度和空间复杂度的简单介绍,着重于如何从工程角度评估算法的实际运行成本。 1. 重新审视复杂度分析: 渐进分析的局限性与适用场景: 探讨在数据规模受限或存在特定输入分布时,大O表示法在指导实际选型上的局限性。引入常数因子、缓存命中率等对实际性能影响至深的因素。 摊还分析的艺术: 深入讲解均摊复杂度在动态数据结构(如动态数组、斐波那契堆)中的应用,展示如何通过长期的平均成本来评估单个操作的代价。 2. 现代硬件对算法的影响: 内存层级结构(Cache/RAM/Disk): 详细剖析数据在不同存储层级间的迁移延迟,解释为什么“局部性”比“复杂度量级”在特定情况下更为关键。 SIMD与并行计算基础: 介绍现代处理器指令集对向量化操作的支持,以及如何调整传统串行算法以更好地利用并行硬件特性。 --- 第二部分:核心结构——驾驭复杂数据形态 本部分聚焦于构建高效信息组织的蓝图,解析那些支撑起现代软件系统的关键数据结构,强调其在特定应用场景下的优化与定制。 3. 线性与非线性容器的深度优化: 高级树结构的应用: 不止于二叉搜索树,深入探讨红黑树的旋转与平衡机制、B/B+树在磁盘I/O密集型应用(如数据库索引)中的核心优势,以及跳跃表(Skip List)作为高并发场景下替代方案的实现细节。 图的遍历与最短路径的工业级实现: 详述Dijkstra、A算法在不同网络拓扑(稀疏/稠密)下的性能调优,特别关注内存受限环境下的图存储优化(如邻接表与邻接矩阵的混合使用)。 4. 散列技术的演进与冲突解决: 一致性哈希(Consistent Hashing): 详细讲解其在分布式缓存系统和负载均衡中的工作原理,并对比传统取模哈希的缺点。 高级冲突解决策略: 剖析分离链接、线性探测等方法在缓存友好性方面的差异,以及Robin Hood Hashing等现代技术如何提升探测效率。 --- 第三部分:精妙算法——解决复杂问题的利器 本部分将视角转向解决特定问题的算法范式,着重于如何从问题抽象到高效代码实现的全过程。 5. 搜索与排序的性能极限: 分布基数排序(Radix Sort)的工程实践: 在处理特定范围整数或字符串时,Radix Sort如何超越基于比较的排序算法,并探讨其在内存带宽限制下的优化。 快速选择(Quickselect)与中位数计算: 讲解如何高效地在未排序数据中找到第k小元素,以及其在数据流分析中的应用。 6. 动态规划与贪婪策略的边界: 区间调度与背包问题的状态压缩: 展示如何通过位运算或巧妙的状态定义,将指数级问题转化为可解的动态规划问题。 贪婪算法的证明: 强调在应用贪婪算法前,必须严格论证其“最优子结构”和“贪婪选择性质”,并提供反例分析。 7. 字符串匹配的现代方法: KMP、Boyer-Moore算法的精确剖析: 聚焦于它们如何通过预处理加速匹配过程,并在文本编辑器和病毒扫描引擎中的实际部署考量。 正则表达式引擎的底层实现: 探讨NFA(非确定性有限自动机)到DFA(确定性有限自动机)的转换及其对性能的影响。 --- 第四部分:面向未来——并行化与近似求解 本部分探讨算法在处理超大规模数据和追求极致性能时的前沿思路。 8. 并行算法设计范式: MapReduce与流式计算基础: 介绍如何将经典算法(如排序、图遍历)分解为可并行执行的阶段,以及数据划分的策略。 并发数据结构: 介绍无锁(Lock-Free)与基于CAS(Compare-and-Swap)操作的队列和栈的实现,以及它们在多核环境下的性能优势与同步挑战。 9. 近似算法与启发式搜索: NP难问题的实用化方案: 当精确解耗时过长时,本书提供了一系列优秀的近似算法,包括遗传算法、模拟退火等,并重点分析了其收敛性和解的质量评估指标。 局部搜索与元启发式方法: 探讨如何通过限制搜索空间来快速逼近最优解,特别是在资源调度和路径规划问题中的应用。 --- 结语 《数据结构与算法实战指南》致力于成为一本“工具箱”而非“教科书”。它不仅教会读者算法的逻辑,更指导读者如何根据具体的硬件环境、数据特性和性能指标,选择、修改并实现最适合当前工程需求的解决方案。通过大量的代码示例和性能对比分析,本书旨在培养读者在面对复杂系统设计挑战时,能够迅速构建出既优雅又高效的算法基础。

作者简介

George T. Heineman是伍斯特理工学院计算机科学系的一名副教授,专注于软件工程方面的研究。他还参与编写了一本论述基于组件的软件工程方面的书:《Putting the Pieces Together》,由Addision-Wesley于2001年出版。George是2005年国际组件软件工程研讨会的议程主席。

Gary Pollice自称是一个乖戾的人(其实就是一个顽固的、坏脾气的老人),在工业界花费了35年来探索他究竟希望成为什么。但是在2003年,他毅然决定以不成熟之身从工业界转移到学术的殿堂。在这里他可以用这样激进的话语影响下一代软件工程师的思想,“为你的客户开发软件”,“学会如何成为团队的一员”,“要思考软件设计、代码质量、优雅程度和正确度”和“只要你成为了牛人,那么即使成为书呆子也无所谓啦”。

Gary是伍斯特理工学院的一位实践教授(这是一个头衔,也就是说他在成为一名教授之前有一份真实的工作)。由于对一起工作数年的WPI的毕业生们印象非常好,所以决定来WPI做一名教授。他和妻子Vikki,以及两条狗Aloysius和Ignatius一起住在麻省中部。他一直在做和极客相关的事情。你可以通过他的WPI网页http://web.cs.wpi.edu/~gpollice/来了解他,还可以随意地给他留言,抱怨或者赞美本书。

Stanley Selkow,伍斯特理工学院计算机系的一名教授,于1965年在卡内基理工学院(现卡内基梅隆大学)获得电子电气工程学士学位,1970年在宾夕法尼亚大学获得电子电气工程博士学位。在1968年~1970年间,他在马里兰州贝塞斯达的国家卫生研究所从事公众健康服务相关的工作。自1970年,他先后在田纳西的诺克斯维尔和麻省的伍斯特从事教员工作,他也在蒙特利尔、重庆、洛桑和巴黎做过访问学者。他的主要研究领域是图论和算法设计。

目录信息

前言
第一部分
第1章 算法真的很重要
理解问题
如果需要,尽可能用实践检验
解决问题的算法
花絮
故事的寓意
参考文献
第2章 算法的数学原理
问题样本的规模
函数的增长率
最好最坏和平均情况下的性能分析
性能指标
混合操作
基准测试
最后一点
参考文献
第3章 模式和领域
模式:一种交流语言
算法模式的格式
伪代码模式的格式
设计格式
基于经验的评价格式
领域和算法
浮点计算
手动内存分配
选择一门编程语言
参考文献
第二部分
第4章 排序算法
概述
插入排序
中值排序
快速排序
选择排序
堆排序
计数排序
选择排序算法的标准
参考文献
第5章 查找
概述
顺序查找
二分查找
基于散列的查找
二叉查找树
参考文献
第6章 图算法
概述
深度优先搜索
广度优先搜索
单源最短路径
所有点对最短路径
最小生成树算法
参考文献
第7章 人工智能中的寻路
概述
深度优先搜索
广度优先搜索
A*搜索
比较
Minimax
NegMax
AlphaBeta
参考文献
第8章 网络流算法
概述
最大流
二部图匹配
在增广路上的深入思考
最小开销流
转运问题
运输问题
任务分配问题
线性编程
参考文献
第9章 计算几何
概述
凸包扫描
线段扫描
最近点查询
范围查询
参考文献
第三部分
第10章 最后的招数
另类算法
近似算法
离线算法
并行算法
随机算法
结果可能出错却可以衰减错误率的算法
参考文献
第11章 尾声
概述
原则:了解数据
原则:将问题分解至更小的问题
原则:选择正确的数据结构
原则:空间换时间
原则:如果没有显而易见的解法,使用搜索
原则:如果没有显而易见的解法,将问题归约为另一个有解的问题
原则:编写算法难,测试算法更难
第四部分
附录 基准测试
· · · · · · (收起)

读后感

评分

这本书本身好不好,我还没看完,先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺,但很不完美。 刚开始读,但发现错误不少,幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题,比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节,简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节,...  

评分

看得英文版,不难懂。里面的算法伪代码和配套图示非常棒。比较奇怪的是排序里面没有提到归并,这个一般的算法书里面都会讲到。 总之,作为一本快速查询算法的书籍,名副其实。就算你原来不懂的算法,看过了基本上也能理解。最多复杂度分析什么的可能需要一些更全面的书籍来解答。

评分

看得英文版,不难懂。里面的算法伪代码和配套图示非常棒。比较奇怪的是排序里面没有提到归并,这个一般的算法书里面都会讲到。 总之,作为一本快速查询算法的书籍,名副其实。就算你原来不懂的算法,看过了基本上也能理解。最多复杂度分析什么的可能需要一些更全面的书籍来解答。

评分

这本书本身好不好,我还没看完,先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺,但很不完美。 刚开始读,但发现错误不少,幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题,比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节,简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节,...  

评分

这本书本身好不好,我还没看完,先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺,但很不完美。 刚开始读,但发现错误不少,幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题,比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节,简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节,...  

用户评价

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基本上都实践了一下,感觉这本书还不错,学术味很浓

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我读了一章就弃了,再次验证了我的一贯印象:技术类书籍的中文译本最好别读,哪怕刨掉误人子弟的严重问题不考虑,阅读速度也还不如读英文。

评分

薄而全面,温故知新

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需要再看

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TMD里面的真代码比伪代码还不如

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