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出版者:清华大学出版社

作者:赵端阳

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:2012-2

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302274131

丛书系列:

图书标签:

算法
编程
算法
分析
设计
计算机科学
数据结构
时间复杂度
递归
动态规划
贪心算法
图算法

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具体描述

《算法分析与设计:以大学生程序设计竞赛为例》主要介绍经典的算法设计技术，内容包括数据结构和标准模板库STL、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法和图的搜索算法。《算法分析与设计:以大学生程序设计竞赛为例》内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。《算法分析与设计:以大学生程序设计竞赛为例》通过大量的问题剖析实例，并在浙江大学在线题库中精选了部分题目，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解所使用的算法。还把在浙江大学在线题库中精选的题目作为每章后面的习题，供读者练习，以巩固所学的算法。

《算法分析与设计:以大学生程序设计竞赛为例》可作为计算机科学与技术系、软件学院、数学系等专业本科及研究生课程的教材，特别适合有志于参加大学生程序设计竞赛的学生学习和训练。

《代码的炼金术：高效编程的艺术与思维》在信息洪流奔涌不息的时代，代码已成为构建数字世界的基石。我们每天与各种软件、应用和系统交互，但可曾深究过它们背后流畅运行的秘密？《代码的炼金术》将带您穿越表象，深入探索代码的本质，揭示隐藏在简洁语句背后的高效运行之道。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于“如何让代码更聪明、更高效”的深度对话。它聚焦于那些能够显著提升软件性能、优化资源利用、并最终带来更优用户体验的关键原则和实践。在这里，“快”不仅仅是毫秒级的区别，更是思维模式的升级；“省”也不仅仅是内存占用，更是对计算资源的尊重与智慧的运用。您将在这本书中发现：计算思维的蜕变：告别“能跑就行”的编程窘境。《代码的炼金术》将引领您构建一种全新的计算思维。我们将从根本上理解计算机的工作原理，洞察数据在内存中的流转，识别出效率瓶颈的真正根源。通过一系列经典案例的剖析，您将学会如何用更精巧、更具洞察力的方式来解决问题，将平凡的代码升华为精妙的艺术品。数据的智慧编排：数据是代码的血液，而数据结构的优劣直接决定了程序的“脉搏”是否强健。本书将深入浅出地介绍各种核心数据结构，不仅仅是罗列它们的定义和操作，更重要的是阐述它们在不同场景下的适用性、优缺点对比，以及如何根据问题的特性选择最优的数据组织方式。您将理解为什么数组在某些情况下比链表更快，为什么哈希表能够实现近乎常数时间的查找，以及如何在海量数据中寻找到那条最便捷的路径。算法的精妙之舞：算法是解决问题的蓝图，而高效算法则是通往胜利的捷径。本书将带领您领略算法世界的奇妙。我们将不止步于理解算法的实现，更会深入探讨其内在的逻辑、时间复杂度和空间复杂度分析。通过对排序、查找、图遍历等基础算法的深度剖析，您将学会如何衡量算法的效率，如何选择最适合特定任务的算法，甚至如何在现有算法的基础上进行优化和创新。这不是对算法公式的死记硬背，而是对解决问题模式的深刻理解与灵活运用。设计模式的经验传承：优秀的代码并非一蹴而就，而是历经无数实践锤炼的结晶。《代码的炼金术》将为您揭示软件设计中那些经过时间检验的“设计模式”。这些模式是前人智慧的凝结，它们提供了解决常见设计问题的通用解决方案，帮助您构建出更具可读性、可维护性、可扩展性的代码。您将学会如何运用这些模式来组织类与对象，如何管理模块间的依赖，从而避免常见的“代码腐化”，让您的项目能够轻松应对未来的变化。性能优化的实战智慧：理论最终要回归实践。本书将提供大量来自真实世界的性能优化案例，从微观的指令集优化，到宏观的系统架构调整，涵盖了内存管理、缓存策略、并发处理等多个维度。您将学习如何运用性能分析工具，精准定位程序的瓶颈，并掌握多种行之有效的优化技巧，将性能提升的“炼金术”应用于您的实际开发工作中，让您的代码焕发新的生命力。代码的优雅与健壮：高效并非意味着牺牲代码的清晰度与稳定性。《代码的炼金术》同样强调编写易于理解、易于调试、并且能够抵御各种意外情况的健壮代码。您将了解如何通过良好的命名、清晰的逻辑、有效的错误处理来提升代码的质量，让您的程序不仅运行得快，而且运行得稳。《代码的炼金术》适合所有怀揣着对代码更深层理解的热情的开发者，无论您是初入编程的学徒，还是身经百战的资深工程师。它将帮助您打破思维定势，提升解决问题的能力，成为一名更具创造力和影响力的代码工匠。翻开这本书，您将踏上一段探索高效编程奥秘的非凡旅程，用智慧与技巧，将普通代码炼化成通往卓越的黄金。

作者简介

目录信息

第1章算法概述
1.1 引言
1.1.1 算法的描述
1.1.2 算法的设计
1.2 算法的复杂性
1.2.1 时间复杂性
1.2.2 空间复杂性
1.3 大学生程序设计竞赛概述
1.4 程序设计在线测试题库
第2章数据结构和标准模板库
2.1 栈
2.2 向量
2.3 映射
2.4 列表
2.5 集合
2.6 队列
2.7 优先队列
2.8 ZOJ1004AnagramsbyStack
2.9 ZOJ1094MatrixChainMultiplication
2.1 0ZOJ1011NTA
2.1 1ZOJ1062TreesMadetoOrder
2.1 2ZOJ1097CodetheTree
2.1 3ZOJ1156UnscramblingImages
2.1 4ZOJ1167TreesontheLevel
2.1 5ZOJ1016Parencodings
2.1 6ZOJ1944TreeRecovery
2.1 7ZOJ2104LettheBalloonRise
上机练习题
第3章递归与分治策略
3.1 递归算法
3.1.1 Fibonacci数列
3.1.2 集合的全排列问题
3.1.3 整数划分问题
3.2 分治策略
3.2.1 分治法的基本步骤
3.2.2 分治法的适用条件
3.2.3 二分搜索技术
3.2.4 循环赛日程表
3.2.5 棋盘覆盖问题
3.2.6 选择问题
3.2.7 输油管道问题
3.2.8 半数集问题
3.2.9 整数因子分解
3.2.1 0取余运算
3.3 BigString
上机练习题
第4章动态规划
4.1 矩阵连乘积问题
4.1.1 分析最优解的结构
4.1.2 建立递归关系
4.1.3 计算最优值
4.1.4 构造最优解
4.2 动态规划算法的基本要素
4.2.1 最优子结构
4.2.2 重叠子问题
4.2.3 备忘录方法
4.3 最长公共子序列
4.3.1 最长公共子序列的结构
4.3.2 子问题的递归结构
4.3.3 计算最优值
4.3.4 构造最长公共子序列
4.4 最大子段和
4.5　01背包问题
4.5.1 递归关系分析
4.5.2 算法实现
4.6 最长单调递增子序列
4.7 数字三角形问题
4.8 ZOJ1013GreatEquipment
4.9 ZOJ1027HumanGeneFunctions
4.1 0ZOJ1074TotheMax
4.1 1ZOJ1093MonkeyandBanana
4.1 2ZOJ1100MondriaansDream
4.1 3ZOJ1102PhylogeneticTreesInherited
4.1 4ZOJ1107FatMouseandCheese
4.1 5ZOJ1108FatMousesSpeed
4.1 6ZOJ1132Railroad
4.1 7ZOJ1147FormattingText
4.1 8ZOJ1149Dividing
4.1 9ZOJ1163TheStaircases
4.2 0ZOJ1183SchedulingLectures
4.2 1ZOJ1196FastFood
4.2 2ZOJ1206WintheBonus
4.2 3ZOJ1227FreeCandies
4.2 4ZOJ1234Chopsticks
上机练习题
第5章贪心算法
5.1 活动安排问题
5.2 贪心算法的理论基础
5.2.1 贪心选择性质
5.2.2 最优子结构性质
5.2.3 贪心算法的求解过程
5.3 背包问题
5.4 最优装载问题
5.5 单源最短路径
5.6 最小生成树
5.6.1 最小生成树的性质
5.6.2　Prim算法
5.6.3　Kruskal算法
5.7 删数问题
5.7.1 问题的贪心选择性质
5.7.2 问题的最优子结构性质
5.8 多处最优服务次序问题
5.8.1 问题的贪心选择性质
5.8.2 问题的最优子结构性质
5.9　ZOJ1012 Mainframe
5.10 ZOJ1025 WoodenSticks
5.11 ZOJ1029 MovingTables
5.12 ZOJ1076 GeneAssembly
5.13 ZOJ1161 GoneFishing
5.14 ZOJ1171 SortingthePhotos
5.15 ZOJ2109 FatMouse Trade
上机练习题
第6章回溯算法
6.1 回溯算法的理论基础
6.1.1 问题的解空间
6.1.2 回溯法的基本思想
6.1.3 子集树与排列树
6.2 装载问题
6.3　01背包问题
6.4 图的m着色问题
6.5 n皇后问题
6.6 旅行商问题
6.7 流水作业调度问题
6.8 子集和问题
6.9 ZOJ1145DreisamEquations
6.1 0ZOJ1157APlugforUNIX
6.1 1ZOJ1166AnagramChecker
6.1 2ZOJ1213LumberCutting
上机练习题
第7章分支限界算法
7.1 分支限界算法的基本理论
7.1.1 分支限界算法策略
7.1.2 分支结点的选择
7.1.3 提高分支限界算法的效率
7.1.4 限界函数
7.2 单源最短路径问题
7.3 装载问题
7.4　01背包问题
7.5 旅行商问题
7.6 ZOJ1136Multiple
7.7 回溯算法与分支限界算法的比较上机练习题
第8章图的搜索算法
8.1 图的深度优先搜索遍历
8.2　ZOJ1002 FireNet
8.3　ZOJ1008 GnomeTetravex
8.4　ZOJ1047 ImagePerimeters
8.5　ZOJ1084 ChannelAllocation
8.6　ZOJ1142 Maze
8.7　ZOJ1190 OptimalPrograms
8.8　ZOJ1191 TheDieIsCast
8.9 ZOJ1204 AdditiveEquations
8.1 0 ZOJ1245 Triangles
8.11　ZOJ2100 Seeding
8.12 图的广度优先搜索遍历
8.13 ZOJ1055 Oh,ThoseAchinFeet
8.14 ZOJ1079 RoboticJigsaw
8.15 ZOJ1085 AlienSecurity
8.16 ZOJ1103 HikeonaGraph
8.17 ZOJ1148 TheGame
8.18 ZOJ1217 Eight
8.19 ZOJ1091 KnightMoves
上机练习题
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初拿到《算法分析与设计》这本书，是带着一种“试试看”的心态。我是一名在校的学生，平时接触到的算法多是课本上的基础内容，对于更深入的分析和设计一直感到有些畏惧。但这本书真的让我刮目相看！它不像很多技术书籍那样，一开始就抛出一堆枯燥的数学公式，而是用一种非常“亲民”的方式，从最基础的排序算法开始，一步步引导读者理解其背后的逻辑。我特别喜欢书中对于“二分查找”的讲解，作者不仅给出了清晰的伪代码，还用动画的思路去解释其搜索过程，让我一下子就明白了为什么它的效率如此之高。更让我惊喜的是，书中还深入探讨了图论中的各种经典算法，比如 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，并详细分析了它们的适用场景和复杂度。我之前在项目中遇到过类似的问题，但一直不知道如何下手，读完这部分内容后，我感觉自己豁然开朗，仿佛打开了一扇新的大门。这本书不仅教会了我如何分析算法，更重要的是，它教会了我如何“设计”出更优的算法。我感觉自己的逻辑思维和解决问题的能力都有了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在业界摸爬滚打多年的程序员，我深知算法在软件开发中的核心地位。但随着项目越来越复杂，我开始意识到，仅仅掌握一些现成的算法是远远不够的，更需要理解算法的本质，并能够根据实际需求进行优化和创新。《算法分析与设计》这本书，可以说是我近几年来读到的最具有价值的一本技术书籍。它并没有停留在对某个具体算法的介绍，而是着重于算法的“分析”和“设计”这两个层面。我尤其欣赏书中对于“渐进记号”（大O、小o、Θ等）的深入讲解，这让我能够更精确地量化算法的性能，并在此基础上进行合理的取舍。书中还对递归和分治等思想进行了详细的阐述，并通过多个实际案例，展示了如何运用这些思想来解决复杂的计算问题。让我印象深刻的是，书中对 NP 完全性理论的介绍，虽然这部分内容比较抽象，但作者用通俗易懂的语言和形象的比喻，让我对这个概念有了基本的认识，也让我对算法的边界有了更深的理解。这本书让我不再满足于“会用”算法，而是开始思考“为什么”和“如何做得更好”，这对于我个人的技术成长有着里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！一直以来，我对算法的理解都停留在“能用就行”的层面，并没有深入思考其背后的原理和效率。拿到《算法分析与设计》后，我迫不及待地翻开，发现它并不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是以一种非常生动、循序渐进的方式，将我带入了算法的世界。书中对于各种经典算法的讲解，例如排序、搜索、图算法等，都做到了深入浅出。作者并没有简单地给出代码，而是花了大量的篇幅去分析算法的优劣，比如时间复杂度和空间复杂度，并且会用各种图示和例子来辅助理解。最让我惊喜的是，书中还涉及了一些高级的算法设计技巧，比如分治法、动态规划、贪心算法等等，这些之前我一直觉得难以捉摸的概念，在这本书里变得清晰明了。我尤其喜欢其中关于“最坏情况”、“平均情况”和“最好情况”的分析，这让我对算法的鲁棒性有了更深刻的认识。读完一部分，我感觉自己的编程思维得到了极大的提升，在面对实际问题时，能够更有针对性地选择和设计算法，而不是盲目地套用。这本书的价值远超我最初的预期，它不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够启发思维、提升能力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我是一位数据科学领域的初学者，经常被各种算法的理论和实现弄得头晕脑胀。《算法分析与设计》这本书，就像一盏指路明灯，为我拨开了迷雾。我非常喜欢书中将抽象的算法概念与具体的应用场景相结合的处理方式。例如，在讲解贪心算法时，作者引用了“旅行商问题”等经典例子，让我能够直观地理解贪心策略的优势和局限性。书中对于“近似算法”的介绍，也让我意识到，在很多实际问题中，找到最优解并不总是可行或必要的，学会权衡和选择合适的近似方案同样重要。我尤其赞赏书中对于“概率算法”和“随机化算法”的介绍，这对于我理解一些高级的机器学习算法，如蒙特卡洛方法等，提供了坚实的基础。这本书并没有回避算法的数学理论，但它总是能以一种易于理解的方式呈现，并且会提供大量的图示和伪代码，帮助读者巩固理解。读完这本书，我感觉自己对算法的理解不再是零散的知识点，而是一个有机的整体，这让我更有信心去探索更复杂的算法模型，并在实际的数据分析工作中，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究机器学习模型的性能优化，发现算法的效率是瓶颈之一。之前接触过一些算法方面的资料，但总是觉得零散，缺乏系统性。《算法分析与设计》这本书的出现，正好填补了我知识体系中的空白。它并没有局限于某个具体的编程语言，而是从更宏观的层面，探讨了算法的设计思想和分析方法。我特别欣赏书中对于算法“时间复杂度”和“空间复杂度”的细致剖析，这些概念在理论上我已经有所了解，但通过书中的图解和实例，我才真正领略到它们的重要性。例如，对于一个需要处理海量数据的场景，选择一个低时间复杂度的算法，能够显著缩短程序的运行时间，甚至决定了项目是否可行。书中对于动态规划的讲解更是让我茅塞顿开，之前一直觉得动态规划的递推关系很难找，但这本书通过拆解问题、寻找重叠子问题和最优子结构，提供了一种非常清晰的构建思路。此外，书中还对一些 NP 难题进行了介绍，并讨论了近似算法和启发式算法，这对于我们在无法找到最优解时，提供了一种实用的解决方案。总的来说，这本书为我提供了一个系统性的理论框架，让我能够更科学地评估和选择算法，从而有效地提升了我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆