具体描述
《计算机算法与程序设计实践》专注于综合应用各种算法思想进行程序设计以实现问题求解，其特色在于：面向实践、面向过程、面向实用。在风格上追求简单明快，并力图展示问题求解过程，而不仅仅是给出结果。书中不仅分析题目、设计算法，还按照统一的程序设计风格编程实现算法。
全书共分13章。第1章介绍算法与程序、算法复杂性分析及AcM／ICPC题目特点、解题原则等内容；第2章至第13章分别介绍数据结构、字符串、模拟、高精度计算、递归与分治、递推、贪心、动态规划、搜索、图论、数学和计算几何的基本知识，针对若干相应问题分析和设计算法并编程求解。
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读后感
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用户评价
我一直对“算法”这个词，有一种又爱又恨的情感。爱它能让程序飞速运转，恨它那些抽象的概念和复杂的公式常常让我望而却步。《计算机算法与程序设计实践》这本书，可以说是彻底改变了我对算法的看法，让我觉得它不再是高不可攀的象牙塔，而是触手可及的实用工具。 这本书最大的优点，在于它非常注重“实践”和“理解”。它不像很多书那样，一上来就扔给你一堆抽象的理论，而是从一个非常贴近生活化的场景开始。比如，在讲解查找算法时，它用了一个在巨大数据库里找信息的例子，让我一下子就理解了为什么需要更高效的查找方式，以及“有序性”的重要性。书中的图示和动画，更是将原本抽象的算法过程变得生动形象，我感觉自己就像是在看着一个动画片，轻松地就把算法学会了。 在排序算法的讲解上，这本书做得尤为出色。它详细介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法，并且通过大量的图解，展示了算法每一步的操作。我之前总是把这些算法搞混，看完书中关于它们“时间复杂度”和“空间复杂度”的细致分析，以及它们在不同场景下的优劣势对比，我终于把它们区分得明明白白。更重要的是，书中还深入讲解了快速排序和归并排序，并清晰地阐述了它们“分而治之”的思想，这对我来说是一个巨大的进步。 数据结构与算法的结合，在这本书中得到了很好的体现。它不是孤立地讲解数据结构，而是将它们作为算法的载体，讲解算法如何在不同的数据结构上高效地运行。比如，在讲解链表时，它就详细展示了如何在链表上实现插入、删除、查找等操作，并且分析了这些操作的时间复杂度。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除等操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 我对书中关于图算法的讲解也给予了高度评价。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处，也让我更容易理解这些算法背后的逻辑。 令我印象深刻的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者的一份厚礼。
评分拿到《计算机算法与程序设计实践》这本书的时候，我脑子里闪过一个念头：这次总算能把那些“看不懂”的算法给弄明白了。我承认，之前我对算法一直是有心理阴影的。很多算法书要么写得像学术论文，公式定理一堆，看得我云里雾里；要么就是直接给代码，让我感觉像是在照搬，知其然不知其所以然。总觉得算法离我遥不可及，不是那种能写出来就能解决问题的“实践”。 这本书的打开方式，让我眼前一亮。作者没有一开始就扔给我一堆枯燥的定义和数学模型，而是用非常生动和生活化的场景来引入算法。比如，在讲到搜索算法时，它没有直接上来就说“线性搜索时间复杂度是O(n)”，而是设想了一个场景：你有一个巨大的未排序列表，要找一个特定项目，你需要从头开始一个个地看。然后，它才慢慢引出，如果列表是有序的，我们就可以用更聪明的方法，比如二分查找，这一下子就点亮了我对“效率”和“有序性”的理解。 我最喜欢的是书中对排序算法的讲解。它不仅仅是罗列了冒泡、选择、插入排序，更重要的是，它会详细分析这些算法的“工作原理”，用大量的图例来展示元素是如何一步步被归位的。我之前总是把它们混淆，看完书里关于“比较次数”、“交换次数”的细致拆解，再配合着图示，我终于把它们区分清楚了。更让我惊喜的是，书中还详细介绍了快速排序和归并排序，并且清晰地阐述了它们“分治”的思想，这是我之前一直觉得难以理解的地方。 在数据结构与算法的结合上，这本书做得非常出色。它不是把数据结构和算法孤立开来讲解，而是将它们紧密联系在一起。例如，在讲解链表时，它就非常详细地展示了如何在链表上实现插入、删除、查找等操作，并且分析了这些操作的时间复杂度。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入、删除等操作，并详细解释了为什么它比普通数组在某些方面更有效率。 书中对图算法的讲解也相当系统。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）开始，到图的遍历（DFS和BFS），再到最短路径（Dijkstra）和最小生成树（Prim/Kruskal），都做了非常详细的讲解。而且，它还给出了很多实际应用场景，比如在社交网络中查找共同好友，或者在城市交通网络中规划最优路线。这些例子让我真切地感受到算法的强大和实用。 让我感到特别受益的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是让我头疼的算法类型，总感觉它像是个“黑箱”，难以捉摸。但是，这本书通过一系列经典的例子，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，一步步地引导我理解动态规划的核心思想：如何将一个大问题分解成互相重叠的小问题，并且利用子问题的解来构建最终的解。作者还非常细致地讲解了“状态转移方程”的设计，让我能够清晰地看到一个动态规划问题的求解过程。 这本书的习题设计也非常有价值。它提供的习题不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你独立思考，设计出解决问题的算法。而且，书中还提供了详细的解题思路和参考代码，这对于我这个喜欢边学边练的读者来说，简直是太有帮助了。我经常会在学习完一个章节后，花时间去尝试做习题，遇到困难就参考书中的解答，这样能够极大地巩固我的理解。 我特别欣赏作者的语言风格，它非常平实，没有那些华而不实的学术术语，即使是初学者也能轻松理解。而且，它常常会在讲解中穿插一些幽默的元素，让学习过程不那么枯燥。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，不仅仅是一本算法的教科书，更像是一位经验丰富的导师，它循循善诱，将复杂的算法知识化繁为简，并教会我如何将这些知识应用到实际编程中。我强烈推荐给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者。
评分最近入手了一本《计算机算法与程序设计实践》，这本书给我的最大感受就是，它真的能把复杂的算法讲得“透透的”。我之前接触过不少算法书，有些讲解得过于数学化，公式一大堆，看得我头昏眼花，感觉离我写代码解决实际问题越来越远。而有些书呢，又过于注重代码实现，给一堆代码，让你照着敲，可背后的原理是什么，什么时候该用，什么时候不该用，还是稀里糊涂。这本书却恰恰避开了这些坑。 一开始读的时候，我有点担心会像之前那样，刚看几个基础算法就卡壳。但出乎意料的是，作者的讲解方式非常灵活。比如，在讲到查找算法时，作者并没有一上来就讲二分查找有多么高效，而是先用了一个“在一堆乱七八糟的书里找一本特定书”的场景，生动地展示了线性查找的局限性。然后，再引出“如果书是按照字母顺序排列的呢？”这个问题，自然而然地引出了二分查找的核心思想——“分而治之”。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我感觉自己是在一步步构建知识体系，而不是被动地接受灌输。 书里对排序算法的讲解更是让我受益匪浅。我之前只知道冒泡排序、选择排序这些基础的，也知道它们效率不高，但具体为什么不高，书里给出了非常清晰的分析。更重要的是，它还详细介绍了快速排序和归并排序，并用动画示意图展示了它们的工作流程。我尤其喜欢作者对快速排序“分区”和“递归”思想的阐释，以及对归并排序“分治”和“合并”过程的细致描述。读完之后，我不仅记住了这些算法的代码，更重要的是理解了它们背后的设计哲学。 让我特别惊喜的是，书中在讲解每个算法时，都会附带大量的实际应用案例。比如，在讲到图算法时，它就结合了“如何设计一个导航系统，找到最短路径”的例子，让我深刻理解了Dijkstra算法的实际意义。又比如，在讲解动态规划时，它用“旅行商问题”和“0/1背包问题”来解释“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念。这些贴近现实的例子，让我不再觉得算法是实验室里的模型，而是能够解决真实世界问题的利器。 而且，这本书的习题设计也很有特点。它不是那种简单地让你套用公式的题，而是有很多需要你思考和设计的题目。比如，它会让你设计一个算法来解决一个生活中的问题，或者让你分析一个现有算法的优缺点，并提出改进方案。这些题目非常有挑战性，但也非常有启发性，让我能够真正地运用所学的知识去解决问题。我经常会花很多时间去思考这些题目，即使最后没能完全解决，在这个过程中也能学到很多。 值得一提的是，书中对数据结构和算法的结合讲解也做得非常到位。它不仅仅是孤立地讲解数据结构，而是将数据结构作为算法的载体，讲解算法如何在不同的数据结构上高效地运行。比如，在讲解树结构时，它就结合了二叉搜索树的各种操作，让我明白了数据结构的巧妙设计是如何提升算法效率的。 书中还对一些高级算法，比如字符串匹配算法（KMP算法）、哈希算法等，也做了比较详细的介绍。虽然这些算法相对复杂，但作者依然采用了由浅入深、由易到难的方式进行讲解，并且配以清晰的图示和示例，让我能够逐步理解这些算法的精妙之处。 这本书的排版也非常清晰，代码部分有高亮，图示部分也很精美，阅读起来是一种享受。而且，作者的语言风格非常幽默，偶尔还能看到一些有趣的段子，这让学习过程不那么枯燥。 总的来说，《计算机算法与程序设计实践》这本书，给我带来了前所未有的学习体验。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位良师益友，引导我深入理解算法的精髓，并教会我如何运用算法去解决实际问题。我强烈推荐给所有想要提升自己编程能力和算法素养的朋友们。
评分一直以来，“算法”这个词，对我来说就像是一个深不可测的黑洞，总觉得是那些数学系出身的“学霸”才能掌握的技能。我尝试过很多本号称“入门级”的算法书，但要么充斥着各种抽象的数学公式，看得我头晕眼花，完全无法理解；要么就是直接扔一堆代码，让我感觉像是在照猫画虎，对背后的原理一知半解。我迫切需要一本能够真正打通我“算法思维”任督二脉的书。 《计算机算法与程序设计实践》这本书，彻底改变了我对算法的看法。它没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最基础、最贴近我们生活的问题入手。比如，在讲解查找算法时，它用了一个非常形象的比喻：在一个巨大的、杂乱无章的书架上找一本书，和在一个按照字母顺序排列好的书架上找一本书，效率是截然不同的。这种接地气的讲解方式，让我迅速理解了算法的价值——解决效率问题。 书中对排序算法的讲解，堪称教科书级别的。它不仅仅列出了冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法，更重要的是，它通过大量的图示和步骤拆解，让我看到了这些算法是如何一步步地将无序的数据变得有序。我之前总是记混这些算法的区别，但看完书中关于它们“比较次数”、“交换次数”的详细分析，再配合着直观的图示，我终于把它们给彻底弄明白了。更让我惊喜的是，书中还深入讲解了快速排序和归并排序，并详细阐述了它们“分而治之”的思想，这对我来说是一个巨大的突破。 数据结构与算法的结合，在这本书里得到了很好的体现。它不是将它们当作两个独立的章节来讲解，而是将它们紧密地联系在一起。例如，在讲解栈和队列时，它就结合了函数调用栈和任务调度队列的应用场景，让我理解了数据结构的实际用途。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除等操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 我对书中关于图算法的讲解尤为满意。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处，也让我更容易理解这些算法背后的逻辑。 令我印象深刻的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者的一份厚礼。
评分我一直对“算法”这个概念心存敬畏，总觉得它属于那种高高在上、需要深厚数学功底才能掌握的领域。很多算法书籍，要么过于理论化，充斥着我看不懂的数学公式；要么就是直接提供代码，让我感觉像是在照搬，缺乏对算法背后逻辑的深入理解。我一直在寻找一本能够让我真正“理解”算法，并且能够“实践”出真知的书。 《计算机算法与程序设计实践》这本书，给了我极大的惊喜。它没有上来就用晦涩的数学符号吓唬我，而是从一个非常日常的场景入手——“如何在成千上万本书中快速找到你想要的那一本”。通过这个例子，我一下子就理解了“查找”算法的意义，以及“有序性”对效率的巨大影响。书中的图示和动画，更是将抽象的算法过程变得直观易懂。 书中对排序算法的讲解，尤其让我印象深刻。它详细介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法，并通过生动的图解，展示了它们每一步的操作。我之前总是把这些算法记混，看完书中关于它们“时间复杂度”和“空间复杂度”的细致分析，以及它们在不同场景下的优劣势对比，我终于把它们区分得明明白白。更重要的是，书中还深入讲解了快速排序和归并排序，并清晰地阐述了它们“分而治之”的思想，这对我来说是一个巨大的突破。 数据结构与算法的结合，在这本书中也得到了很好的体现。它不是孤立地讲解数据结构，而是将它们作为算法的载体，讲解算法如何在不同的数据结构上高效地运行。比如，在讲解链表时，它就详细展示了如何在链表上实现插入、删除、查找等操作，并且分析了这些操作的时间复杂度。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除等操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 我对书中关于图算法的讲解也给予了高度评价。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处，也让我更容易理解这些算法背后的逻辑。 令我印象深刻的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者的一份厚礼。
评分在我看来，很多计算机科学的书籍，就像是在精心搭建一座座高楼大厦，用砖瓦、钢筋混凝土堆砌出宏伟的建筑，但往往会忽略了地基的重要性。《计算机算法与程序设计实践》这本书，却恰恰是那坚实而不可或缺的地基。我之前尝试过不少算法书籍，但都感觉像是在学习“招式”，而没有真正领悟“内功”。 这本书的开篇，就给了我一个巨大的惊喜。它没有用什么晦涩难懂的数学语言，而是用一个非常贴近生活的例子——“如何从一堆杂乱无章的电话簿里快速找到一个特定号码”，来引入“查找”算法的概念。我之前总觉得“线性查找”效率不高，但看完书中对它的详细剖析，我才真正理解了“效率”的含义，以及它在处理海量数据时的巨大差异。而当它引出“二分查找”时，我感觉就像是打开了新世界的大门，立刻就明白了“有序性”对于算法优化的关键作用。 在对排序算法的讲解上，这本书更是将“实践”二字体现得淋漓尽致。它不仅详细介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法，还通过大量的图示和流程图，将算法的每一步操作都清晰地展现出来。我之前总是把这些算法搞混，看完书中关于它们“时间复杂度”、“空间复杂度”的细致分析，再配合着生动的可视化演示，我终于把它们区分得明明白白。更让我惊喜的是，书中还重点介绍了快速排序和归并排序，并详细阐述了它们“分而治之”的思想，这对我来说是一个巨大的进步。 数据结构与算法的融合，在这本书中做得非常出色。它不是将数据结构和算法割裂开来讲解，而是将它们视为一个整体，强调了数据结构是算法的基础，而算法则是操作数据结构的核心。比如，在讲解链表时，它就详细展示了如何在链表上实现插入、删除、查找等操作，并且分析了这些操作的时间复杂度。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除等操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 我对书中关于图算法的讲解尤为满意。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处，也让我更容易理解这些算法背后的逻辑。 令我印象深刻的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者的一份厚礼。
评分这本书，我拿到手的时候，其实心里是有点忐忑的，毕竟“计算机算法”这几个字听起来就有点让人望而却步，像是高高在上的学术殿堂，普通读者难以企及。我之前也翻阅过一些算法相关的书籍，很多要么是理论过于深奥，充斥着晦涩的数学公式和抽象的概念，读起来像是啃一本天书，让人昏昏欲睡；要么就是过于注重代码实现，但缺乏对算法背后原理的深入剖析，看完之后只是知其然，不知其所以然，遇到稍有变通的问题就束手无策。我当时最担心的是，《计算机算法与程序设计实践》会不会也落入这种窠臼。 然而，当我翻开这本书的第一章，我悬着的心就慢慢放下了。作者并没有一开始就抛出复杂的算法模型，而是从最基础的概念讲起，用一种非常直观和贴近生活的方式，来解释算法的重要性以及它在我们日常生活中的应用。比如说，书里用了一个很经典的例子，讲解如何在一个庞大的电话簿里快速找到一个人的联系方式，通过对比线性查找和二分查找的效率，一下子就把“搜索算法”的核心思想给阐释清楚了。这种“由浅入深，循序渐进”的讲解方式，让我在不自觉中就建立起了对算法的初步认识，也没有产生强烈的畏难情绪。 接着，书中对各种常见算法的讲解，更是让我大开眼界。对于排序算法，比如冒泡排序、选择排序、插入排序，作者不仅给出了它们的伪代码和图示，还详细分析了它们的复杂度，并对比了它们在不同场景下的优劣。我尤其喜欢的是，作者并没有止步于这些基础的排序算法，而是顺带介绍了更高效的快速排序和归并排序，并解释了它们是如何通过分治策略来大幅提升效率的。这种循序渐进的介绍方式，让我能够一步步理解更复杂的算法，并且在脑海中形成一个清晰的算法体系。 在数据结构方面，这本书也做得相当出色。它详细介绍了数组、链表、栈、队列、树（包括二叉树、平衡二叉树）、图等基本数据结构，并且用生动形象的比喻来解释它们的逻辑关系和操作方式。我印象特别深刻的是，作者在讲解树和图的时候，用了类似“家谱”或者“城市交通网络”的类比，这让我能够非常容易地理解这些抽象的概念，并且能够体会到它们在实际问题中的应用价值。比如，在讲解图的遍历时，书中就结合了如何搜索社交网络中的好友关系，非常实用。 更让我惊喜的是，《计算机算法与程序设计实践》不仅仅是理论的堆砌，它更强调“实践”二字。书中的每一个算法讲解之后，几乎都伴随着大量的例题和习题，而且这些题目覆盖了从简单到复杂的各个层次。更重要的是，作者为这些题目提供了详细的解答思路和代码实现，这对我这个喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。我常常会在学习完一个算法后，尝试着自己去实现它，遇到问题就翻看书中的解析，这种“边学边练”的过程，让我对算法的掌握更加牢固。 在讲解动态规划的时候，我之前总觉得它是一个非常抽象的概念，难以捉摸。然而，这本书用几个经典的动态规划问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，层层递进地讲解了动态规划的“状态转移方程”和“最优子结构”这两个核心思想。作者通过大量的图示和详细的推导过程，让我一步步理解了如何将一个复杂的问题分解成若干个相互关联的子问题，并利用子问题的解来构建最终的解。这种“化繁为简”的讲解方式，让我茅塞顿开。 我对书中关于图算法的讲解也给予高度评价。它详细介绍了图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及常见的图遍历算法（深度优先搜索 DFS 和广度优先搜索 BFS）。更重要的是，书中还深入讲解了最短路径算法（Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法）和最小生成树算法（Prim 算法、Kruskal 算法），并且通过生动的例子，比如导航系统中的路径规划，生化实验室中的最小连接成本等，让我理解了这些算法的实际应用场景。 这本书在讲解复杂算法的同时，也非常注重培养读者的“算法思维”。它不仅仅是教你记住某个算法怎么写，更重要的是引导你去思考“为什么”要用这个算法，它的核心思想是什么，以及在什么情况下它最适用。作者常常会在讲解过程中穿插一些“思考题”或者“设计类问题”，鼓励读者自己去探索和发现，而不是被动地接受知识。这种引导式的学习方式，让我感觉自己不仅是在学习算法，更是在锻炼解决问题的能力。 对于有一定编程基础的读者来说，《计算机算法与程序设计实践》提供了一个绝佳的进阶平台。书中对算法的讲解深入浅出，既有理论的严谨性，又不失实践的可操作性。我尤其喜欢作者在讲解一些经典算法时，会提及它们在实际工程中的应用，比如在搜索引擎中的索引构建、在操作系统中的内存管理等。这让我深刻体会到，算法并非空中楼阁，而是支撑起现代计算机科学的基石。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，对于想要系统学习算法的读者来说，绝对是一本不可多得的佳作。它没有故弄玄虚，也没有回避难点，而是以一种平易近人的姿态，将复杂的算法知识娓娓道来。从基础概念的建立，到经典算法的解析，再到算法思维的培养，这本书都做得非常到位。读完这本书，我感觉自己对算法的理解上升到了一个新的高度，也更有信心去面对未来更复杂的编程挑战。
评分我一直觉得，“算法”这两个字，对我来说就像是遥远天边的星辰，看得到，却摸不着。我尝试过很多算法书，要么上来就扔一堆数学符号，让我瞬间石化；要么就是只给代码，让我感觉像是在学“复制粘贴”，一旦换个场景就束手无策。直到我翻开了《计算机算法与程序设计实践》，我才真正体会到，原来算法也可以这么“接地气”，这么“实用”。 这本书的开篇，就用了一种非常亲切的方式，让我迅速拉近了和算法的距离。它不是直接抛出“O(n)”或者“O(log n)”这样的术语，而是通过“在一个大型数据库里快速找到你需要的信息”这样的生活场景，来引入算法的重要性。我记得它用了一个非常形象的比喻，讲解线性查找就像是在一堆杂乱的文件里逐一翻找，而二分查找则像是利用了文件目录，可以快速定位。这种“先感受，后理解”的方式，让我一下子就理解了算法的核心价值——提高效率。 在排序算法的讲解上，这本书也做得非常细致。它不仅仅是介绍了冒泡排序、选择排序等基础算法，更重要的是，它会深入剖析它们的“内在机制”。比如，它会用图示的方式，一步步展示元素是如何被比较和交换的，以及每一轮排序后，哪些元素已经处于最终位置。我之前总是记不住这些算法的区别，但通过书中清晰的图解和详细的步骤拆解，我终于把它们给分清楚了。更让我惊喜的是，书中还重点介绍了快速排序和归并排序，并详细阐述了它们“分而治之”的思想，这对我来说是一个巨大的突破。 数据结构与算法的结合，在这本书里得到了完美的体现。它不是将它们当作两个独立的章节来讲解，而是把它们紧密地联系在一起。比如，在讲解栈和队列时，它就结合了函数调用栈和任务调度队列的应用场景，让我理解了数据结构的实际用途。又比如，在讲解树形结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 我对书中关于图算法的讲解尤为满意。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处，也让我更容易理解这些算法背后的逻辑。 令我印象深刻的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总而言之，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际编程中的开发者的一份厚礼。
评分刚拿到《计算机算法与程序设计实践》这本书的时候，我就抱着一种“试试看”的心态。我承认，我之前对算法一直有一种莫名的恐惧感，觉得它们是程序员的“硬核技能”，离我这样的普通开发者有点远。很多算法书要么理论过于晦涩，要么就是代码堆砌，很难找到那种既能让你理解原理，又能让你掌握实践的平衡点。 这本书的魅力，在于它从最基础的概念讲起，用一种非常贴近生活化的方式，让我迅速建立了对算法的认知。例如，在讲解查找算法时，作者并没有直接上来就讲二分查找的数学公式，而是用一个在字典里找单词的例子，来生动地解释了“有序性”对于提高查找效率的重要性。这种“先引入痛点，再给出解决方案”的模式，让我觉得非常容易接受。 我特别喜欢书中对排序算法的讲解。它不仅仅是介绍了各种排序算法的名称和代码，更重要的是，它通过大量的图示和动画示意，将算法的执行过程可视化了。我之前总是把冒泡排序、选择排序、插入排序这些基础算法搞混，看完书里关于它们“比较次数”、“交换次数”的详细分析，再配合着直观的图示，我终于把它们给彻底弄明白了。而且，书中还详细介绍了快速排序和归并排序，并清晰地阐述了它们“分治”的思想，这对我来说是一个巨大的进步。 数据结构和算法的结合，在这本书里得到了很好的体现。它不是孤立地讲解数据结构，而是将它们作为算法的载体，讲解算法如何在不同的数据结构上高效地运行。例如，在讲解栈和队列时，它就结合了函数调用栈和任务调度队列的应用场景，让我理解了数据结构的实际用途。又比如，在讲解树结构时，它深入剖析了二叉搜索树的查找、插入和删除等操作，并详细解释了为什么它在某些场景下比线性结构更具优势。 书中对图算法的讲解也做得相当出色。它从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）入手，然后一步步讲解图的遍历（DFS和BFS），以及最短路径算法（Dijkstra）和最小生成树算法（Prim/Kruskal）。而且，书中用了很多实际的例子，比如导航系统的路径规划、网络中的数据传输路径选择等等，这些例子让我真切地体会到了图算法的强大之处。 令我惊喜的是，书中对动态规划的讲解。动态规划一直是我心中的一个“难点”，总觉得它像是一种“玄学”。但这本书通过几个经典问题，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列，用非常清晰的逻辑，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念逐层剖析。作者还非常细致地讲解了如何设计“状态转移方程”，让我能够一步步地构建出动态规划的解法。 这本书的习题设计也非常有价值。它不仅仅是让你套用公式，很多题目都需要你进行算法设计，并且要求你分析算法的效率。而且，书中提供了大部分习题的详细解答和思路，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。 总的来说，《计算机算法与程序设计实践》这本书，让我对算法有了全新的认识。它不仅仅是传授知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去设计，如何去解决问题。这本书是给所有想要真正掌握算法，并且将其应用到实际项目中的开发者的一份厚礼。
评分我是一名对计算机科学充满好奇的学生，经常会购买一些相关的书籍来拓宽自己的知识面。最近我购入了一本名为《计算机算法与程序设计实践》的书籍，我一直以来都对算法这个概念感到既熟悉又陌生。熟悉是因为在学习编程的过程中，算法是绕不开的话题，陌生是因为很多时候对算法的理解仅停留在表面的代码实现，而对其背后的原理和优化思路却知之甚少。我之前也曾尝试阅读过一些算法相关的书籍，但往往因为过于理论化或者缺乏实例支撑，而难以深入理解。 这本书的封面设计简洁大气，书名也直接点明了主题，让我对接下来的内容充满了期待。拿到书后，我首先翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的查找、排序算法，到更复杂的图算法、动态规划等内容，结构非常完整。让我感到欣慰的是，书中在讲解每一个算法之前，都会先介绍它要解决的问题背景，以及它在实际生活中的应用场景。例如，在讲解二分查找算法时，作者就用了一个在电话簿中查找联系人的例子，非常生动形象，让我一下子就明白了算法的意义和价值。 在对算法的讲解方面，作者采用了“理论与实践相结合”的方式。不仅仅是给出算法的伪代码，还配有大量的图示和流程图，帮助读者更直观地理解算法的执行过程。例如，在讲解冒泡排序的时候，作者就用了一个小球从左到右逐个比较交换的动画示意，让我清晰地看到了每一轮排序后，最大（或最小）的元素是如何被“冒泡”到正确位置的。这种可视化讲解的方式，对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。 书中还对各种算法的时间复杂度和空间复杂度进行了详细的分析，并提供了相应的计算方法。这一点对我来说非常重要，因为理解算法的效率是选择和优化算法的关键。作者并没有简单地给出公式，而是通过对比不同算法在处理相同规模数据时运行时间的差异，来直观地展示复杂度分析的意义。例如，在比较线性查找和二分查找时，作者就用表格的形式列出了当数据规模增大时，它们所需操作次数的指数级增长差异，让我深刻体会到了算法优化的重要性。 令我印象深刻的是，书中对递归算法的讲解。递归常常是一个让初学者感到困惑的概念，因为它涉及到函数调用自身。然而，作者通过几个经典的递归例子，比如计算阶乘、斐波那契数列，以及更复杂的汉诺塔问题，循序渐进地引导读者理解递归的思想。作者还特别强调了递归的“基线条件”和“递归步骤”，让我能够清晰地把握如何设计一个正确的递归函数，避免出现无限循环。 在讲解数据结构与算法的关系时，这本书也做得相当出色。它并没有将数据结构和算法割裂开来，而是强调了数据结构是算法的基础，而算法则是操作数据结构的核心。例如，在讲解树结构时，作者就结合了二叉搜索树的查找、插入和删除操作，展示了如何利用树的特性来高效地管理数据。这种紧密的联系，让我能够更系统地理解整个计算机科学的知识体系。 《计算机算法与程序设计实践》在习题的设计上也颇具匠心。每一章的末尾都提供了不同难度的习题，从简单的概念理解题，到需要独立设计算法的综合题。更重要的是，书中提供了大部分习题的详细解答，这对于我独立思考并检验自己的学习成果非常有帮助。我常常会先尝试自己解决问题，然后再对照书中的解答，从中学习更优的解法和思考方式。 此外，书中还涉及了一些更高级的算法，比如贪心算法、分治算法和动态规划。在讲解这些算法时，作者并没有直接抛出复杂的理论，而是通过具体的应用场景，比如求解最短路径（Dijkstra算法）、解决背包问题（动态规划），来引入算法的思想。这种“由果溯因”的方式，让我更容易理解算法背后的逻辑和设计思路，也更能激发我去深入学习。 这本书的语言风格非常平实易懂，即使是对于非计算机专业的读者，只要有基本的编程概念，也能读懂。作者避免了使用过多的专业术语，即使偶尔出现，也会有清晰的解释。这种“接地气”的讲解方式，让我感觉像是和一位经验丰富的老师在交流，而不是在阅读一本枯燥的教科书。 总的来说，《计算机算法与程序设计实践》是一本非常值得推荐的书籍。它不仅内容全面，讲解深入浅出，而且非常注重实践应用。它能够帮助读者建立起扎实的算法基础，培养解决问题的能力，并且为进一步学习更高级的算法打下坚实的基础。对于任何想要深入了解计算机科学的读者来说，这本书都将是一笔宝贵的财富。
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