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出版者:

作者:叶红玉

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2011-5

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787510304392

丛书系列:

图书标签:

• 外贸
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好的，这是一份关于一本与《外贸业务实训教程》主题不相关的图书的详细简介，旨在提供丰富的内容而不涉及外贸实务本身。 --- 《精妙的算法设计与实现：从理论基础到前沿应用》 图书简介 作者： 知名计算机科学家团队 页数： 约 850 页 定价： 人民币 198.00 元 出版日期： 2024 年 10 月 核心内容概述 《精妙的算法设计与实现》是一本深度聚焦于计算科学核心——算法与数据结构的权威性专著。本书旨在为计算机科学专业学生、软件工程师以及对高效计算充满热情的读者，提供一套从经典理论到现代优化策略的全面、系统且极具实践指导意义的学习路径。它不仅仅是一本算法的“词典”，更是一本教授“如何思考”和“如何构建”高效计算解决方案的实战手册。 全书结构严谨，逻辑清晰，将抽象的数学概念与具体的代码实现紧密结合，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。 第一部分：算法的基石与分析（奠定坚实基础） 本部分着重于算法分析的数学工具和核心范式。我们深入探讨了渐近分析（大 O、Ω、Θ 符号）的严谨性，并详细介绍了最核心的分析技术，如主定理、递推关系求解以及概率分析法。 递归与分治策略： 从经典的汉诺塔问题引入，过渡到快速排序、归并排序的深度剖析。重点讨论了如何通过优化划分（Pivot Selection）来控制最坏情况复杂度，并提供了基于 C++ 和 Python 的高性能实现模板。 数据结构核心： 不仅仅是线性结构（链表、队列、栈），本书花费大量篇幅深入解析了树形结构。包括二叉搜索树 (BST) 的平衡化技术（红黑树、AVL 树的插入、删除与旋转操作的详细推导），以及 B 树/B+ 树在磁盘 I/O 优化中的关键作用。 堆与优先队列： 详尽阐述了二项堆 (Binomial Heap) 和斐波那契堆 (Fibonacci Heap) 的结构特性及其在高级图算法（如 Dijkstra 算法）中的性能优势，对比分析了它们在内存访问模式下的实际表现差异。 第二部分：经典算法范式与优化（构建高效思维） 本部分是本书的精华，系统性地介绍了解决复杂问题的四大核心范式，并辅以大量现代优化技巧。 动态规划 (DP)： DP 的核心思想在于最优子结构和重叠子问题。本书通过最长公共子序列、背包问题（0/1、完全、有界多重背包）的精确状态定义和转移方程的推导，展示了如何将指数级问题转化为多项式解法。特别地，引入了“四边形不等式优化”和“凸壳技巧”在特定 DP 问题中的应用。 贪心算法： 重点阐述了贪心选择性质和最优子结构证明的严格性。通过霍夫曼编码、最小生成树 (Prim's & Kruskal's) 的构造过程，强调了为何贪心选择在此类问题中是全局最优的。 回溯法与分支限界： 针对组合优化问题（如 N 皇后、旅行商问题 TSP），详细解析了剪枝策略（Pruning）的设计，如何利用上下界估计来显著减少搜索空间，并比较了深度优先搜索 (DFS) 框架下的回溯与使用优先队列的 A 搜索（分支限界）的异同。 第三部分：图论的深度探索（网络与关系建模） 图算法是现代计算的命脉，本部分深入挖掘了图论在复杂系统建模中的应用。 最短路径算法： 从基础的 Bellman-Ford 算法（处理负权边）到 Floyd-Warshall（全源最短路），再到针对特定场景的优化，如使用双向搜索（Bidirectional Search）加速单源最短路。对于交通网络等大规模应用，本书探讨了分层图（Hierarchical Graph）的构建与查询策略。 最大流与最小割： 详细解析了 Ford-Fulkerson 方法的原理，以及基于 Edmonds-Karp 和 Dinic 算法的高效实现。着重阐述了最大流-最小割定理在资源分配、二分图匹配等领域的经典应用，并介绍了最小费用最大流的基本框架。 拓扑排序与关键路径分析： 在项目管理和依赖关系解决中，拓扑排序至关重要。本书不仅实现了 Kahn 算法和 DFS 算法，还展示了如何结合时间估计，计算出复杂任务网络中的关键路径（Critical Path Method, CPM）。 第四部分：高级主题与现代计算挑战（面向前沿） 本部分面向希望在特定领域取得突破的读者，涵盖了现代计算科学中的热点和高难度算法。 计算几何基础： 介绍了凸包（Graham 扫描与 Andrew 摩尔法）、线段交点判定（扫描线算法）等核心算法。重点讨论了浮点数精度问题在几何计算中的处理方法。 字符串匹配与处理： 深入讲解了 KMP 算法的构造过程、Aho-Corasick 自动机在多模式匹配中的应用，以及 Rabin-Karp 算法中的滚动哈希技巧。 近似算法与NP-完全性： 明确界定了 P、NP 问题的范畴。对于不可精确求解的问题（如 SAT、图着色），本书介绍了基于概率和优化的有效近似算法，如局部搜索算法（Local Search）、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms），并对比了它们在求解质量和收敛速度上的Trade-off。 本书特色 1. 代码实现的高质量： 所有关键算法均提供了高度优化的 C++ 实现（附带详细的注释），并辅以 Python 示例，便于读者进行对比和快速原型验证。 2. 理论与实践的完美结合： 每章都包含“复杂度可视化”部分，通过图表展示不同参数下算法性能的变化，帮助读者建立直观感受。 3. 面向真实世界的案例分析： 引入了如内存管理中的垃圾回收算法（标记-清除、复制收集）、数据库索引结构（B+ 树在磁盘寻址中的优化）等工程实践案例，展示算法在实际系统中的地位。 4. 严谨的数学推导： 对如概率分析、摊还分析等复杂方法进行了清晰的数学论证，确保读者掌握算法背后的逻辑支撑。 《精妙的算法设计与实现》是献给所有追求计算效率和程序优雅性的技术工作者的必备参考书。掌握这些工具，意味着您将能够从根本上提升软件系统的性能瓶颈，设计出更具前瞻性和鲁棒性的解决方案。

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