具体描述
数据、模型与决策（第4版），ISBN：9787300136059，作者：埃文斯 著，杜本峰 译
《算法之径：从抽象到实践的计算思维之旅》 图书简介 在信息爆炸的数字时代，数据本身已不再是稀缺资源，如何从海量数据中提炼洞察、构建可靠的预测框架，并最终转化为高效的决策行动，成为衡量个人与组织核心竞争力的关键。本书《算法之径：从抽象到实践的计算思维之旅》，并非聚焦于某一特定领域的应用案例，而是深入探讨支撑现代计算、数据分析乃至人工智能体系的底层逻辑、核心算法原理及其背后的数学基础。它旨在为读者铺设一条从离散的数学概念到连续的工程实践的完整路径，培养一种系统化的、以计算思维为核心的问题解决能力。 本书的结构设计，遵循“理论奠基—核心构建—高级应用—实践反思”的递进逻辑，力求平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们坚信，理解算法的“为什么”比单纯模仿“怎么做”更为重要。 第一部分：计算思维的基石——离散结构与逻辑 本部分是通往所有复杂计算的门户。我们从最基础的集合论和数理逻辑出发，探讨命题演算和谓词演算在形式化推理中的作用。随后，我们将深入图论的广阔世界。这不仅是网络科学的基石，更是理解最短路径问题（如Dijkstra与A算法）、最小生成树（如Prim与Kruskal算法）以及网络流问题（如Ford-Fulkerson方法）的必经之路。重点在于，如何将现实世界的复杂关联（如社交网络、交通路线）转化为可计算的数学模型。此外，我们还将介绍有限状态自动机和形式语言理论，这为理解编译原理、正则表达式匹配乃至初步的计算复杂性分析打下坚实的基础。本部分强调的是抽象化能力——将现实问题映射到精确的数学结构的能力。 第二部分：效率的量度——算法分析与复杂性 任何算法的价值，都必须在时间和空间两个维度上进行衡量。本章将系统阐述算法分析的严谨方法。从大O、Ω、Θ符号的精确定义，到最坏情况、最好情况和平均情况分析，读者将掌握如何客观评估算法的性能边界。我们详尽剖析了经典排序算法（快速排序、归并排序、堆排序）在不同场景下的性能差异。 更进一步，我们将探讨计算复杂性理论的核心概念。什么是P类问题？什么是NP问题？以及NP完全问题（NP-Complete）的深远意义。通过对可归约性的理解，读者将明白为何某些问题在计算上被认为是“困难”的，从而避免在不切实际的路径上投入过多资源。本部分旨在培养一种“计算资源敏感性”，确保我们在设计解决方案时，始终以效率为核心考量。 第三部分：优化与决策的艺术——经典优化算法 决策制定往往是一个在有限资源约束下寻求最优解的过程。本部分聚焦于解决优化问题的核心算法范式。 动态规划（Dynamic Programming）将作为一个强大的工具被深入探讨，它强调最优子结构和重叠子问题，通过自底向上的方式解决如背包问题、最长公共子序列等经典问题。我们将细致分析其状态转移方程的构建过程。 贪婪算法（Greedy Algorithms）作为一种直观且高效的局部最优选择策略，也将被研究其适用范围和局限性。通过对活动选择问题和霍夫曼编码的分析，读者将理解何时可以依赖局部最优来达成全局最优。 同时，线性规划（Linear Programming）作为优化领域的支柱，将通过Simplex方法和对偶理论进行介绍，它为大规模资源分配和调度问题提供了精确的数学框架。 第四部分：概率、不确定性与随机化计算 现实世界充满了不确定性。本部分将弥合确定性算法与概率性思维之间的鸿沟。我们将从基础的概率论回顾开始，重点介绍随机变量、期望值和方差的概念，这些是评估算法风险和回报的基础。 在算法设计层面，我们将探讨蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）如何利用随机抽样来估计复杂积分或验证复杂结构，以及如何构建出性能稳定且可预测的随机化算法。例如，在图论中，随机游走的应用；在搜索中，如何利用随机性跳出局部最优陷阱。 我们还将触及信息论的基础，理解香农熵如何量化信息的不确定性，这为后续学习信息压缩和编码理论提供了理论支撑。 第五部分：从理论到计算的桥梁——实现、性能与扩展 算法不仅存在于纸面上，更需要高效地在机器上运行。本章侧重于将抽象算法转化为可靠软件实践的工程考量。 我们将讨论数据结构的优劣选择，例如平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）如何保证搜索、插入和删除操作的对数时间复杂度，以及散列表（Hash Tables）在解决冲突和实现平均常数时间操作的关键技术。 此外，我们还将探讨高级主题，如数值稳定性问题在浮点运算中的重要性，以及如何设计容错算法以应对硬件或输入数据的随机错误。最后，本书将以对大规模数据处理的初步思考作结，展望分布式计算环境中算法设计所面临的新挑战。 本书特点与目标读者 本书的特色在于其逻辑的连贯性和概念的深入挖掘。我们避免了对特定商业软件或流行框架的过度依赖，而是聚焦于那些跨越技术代际、保持核心价值的通用算法思想。书中每一章都配有大量的数学推导、伪代码示例以及思想辨析，旨在培养读者“为什么这个算法能工作”的深刻理解。 本书的目标读者包括：计算机科学、数学、工程学及经济学等专业的高年级本科生和研究生；渴望系统梳理算法基础知识的初级软件工程师；以及任何希望提升自身问题解决能力，建立严谨计算思维的专业人士。阅读本书后，您将不再是算法的被动使用者，而是能洞察其内部机制，并根据具体需求设计或改进高效解决方案的“算法架构师”。
作者简介
詹姆斯·R·埃文斯(James R.Evans)，美国辛辛那提大学教授、卓越绩效中心主任。拥有佐治亚理工大学工业与系统工程博士学位。曾担任美国决策科学学会主席(1997-1998)，在美国鲍德里奇国家质量奖评审委员会任职11年。目前担任Quality Management Journal(美国质量协会出版)编委。2004年5月在美同质量协会年会上，埃义斯教授与其合作者林赛教授闪写作本书第6版被授予克劳斯比奖章(该奖章颁发给其著作对质量管理原理、方法和技术的忻学理念与应用的扩展有突出贡献的人)。
杜本峰，经济学博士，中国人民大学副教授。教学与研究领域包括：量化分析与管理决策、风险与健康保障管理、人口经济与金融等。
目录信息
第I篇 统计与数据分析 第1章 数据和商务决策 1.1 商务中的统计思想 1.2 商务数据 1.3 数据的来源和种类 1.4 总体、样本和统计量 1.5 Microsoft Excel的使用 1.6 Excel环境中的数据应用 第2章 数据的展示与描述 2.1 用图表来展示数据 2.2 描述统计：概念与应用 2.3 统计测度的展示 2.4 属性数据的描述统计 第3章 概率分布和应用 3.1 概率：概念和应用 3.2 概率分布 3.3 常用的概率分布 3.4 联合、边际和条件概率分布 3.5 统计中的蒙特卡罗方法 3.6 抽样分布和抽样误差 第4章 抽样与统计推断 4.1 统计抽样 4.2 估计 4.3 置信区间：概念与应用 4.4 置信区间在决策中的应用 4.5 置信区间和样本量 4.6 其他类型的置信区间 第5章 假设检验和统计推断 5.1 假设检验的基本概念 5.2 单样本假设检验 5.3 两样本假设检验 5.4 方差分析：多均值相等检验 5.5 独立卡方检验 第6章 回归分析 6.1 简单线性回归 6.2 回归分析结果的解释 6.3 回归分析的假设 6.4 多元线性回归 6.5 回归模型的构建 6.6 具有属性变量的回归问题 6.7 具有非线性项的回归模型 第7章 预测 7.1 定性判断方法 7.2 统计预测模型 7.3 平稳时间序列预测模型 7.4 具有趋势和季节性波动的时间序列预测模型 7.5 利用CB预测器对预测模型进行选择和优化 7.6 回归模型与预测 7.7 预测实践 第8章 统计质量控制 8.1 统计和数据分析在质量控制中的角色 8.2 统计过程控制 8.3 分析控制图 8.4 属性控制图 8.5 过程能力分析第II篇 决策模型与分析 第9章 决策模型的构建和应用 9.1 决策模型 9.2 模型分析 9.3 模型构建工具 9.4 模型构建案例 9.5 模型中的不确定性 9.6 模型假设、复杂性与现实性 第10章 风险分析与蒙特卡罗模拟 10.1 Crystai Ball的蒙特卡罗模拟 10.2 蒙特卡罗模拟的应用 第11章 决策、不确定性和风险 11.1 确定性决策 11.2 不确定性和风险决策 11.3 期望值决策 11.4 决策树 11.5 效用与决策 第12章 排队与过程仿真模型 12.1 排队和排队系统 12.2 扫队模型 12.3 过程仿真概念 12.4 SimQuick软件在过程仿真中的应用 12.5 连续仿真模型 第13章 线性优化模型 13.1 构建线性优化模型 13.2 运用电子表格求解线性优化模型 13.3 线性优化模型的求解 13.4 线性优化模型的应用 13.5 Solver的求解原理 第14章 整数和非线性优化模型 14.1 整数优化模型 14.2 二元取值变量的整数优化模型 14.3 混合整数优化模型 14.4 非线性优化模型 14.5 风险分析和优化 14.6 优化与仿真模拟的结合附录 附表A—1 累积标准正态分布表 附表A—2 t临界值 附表A—3 x2临界值 附表A—4 F临界值 附表A—5 t化极差Q临界值译后记
· · · · · · (收起)
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读后感
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用户评价
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一般吧，不挑的话可以看
评分教材，为了考试，翻了下
评分发现老师讲的东西有一些听不懂，答案应该就在这个里面
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