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出版者:上海交通大学出版社,中国水利水电出版社,东南大学出版社

作者:黄保和

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2000-8

价格:13.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508404226

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
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• 考研

《算法的艺术与实践》图书简介 献给所有渴望驾驭计算思维的探索者 在这个信息爆炸、计算能力日益成为核心竞争力的时代，理解和掌握高效的算法设计与分析能力，不再是计算机科学专业学生的“特权”，而是所有技术从业者、数据科学家乃至对复杂系统感兴趣的思考者的“必需品”。《算法的艺术与实践》并非对既有知识的简单罗列，而是一次深入、系统、充满洞察力的旅程，旨在揭示算法背后的设计哲学、数学原理以及在真实世界应用中的精妙权衡。 本书的核心目标是培养读者从“会写代码”到“会设计高效方案”的思维跃迁。我们深知，一个功能完备的程序，如果其效率低下，在处理大规模数据时无异于空中楼阁。因此，本书将算法的学习置于一个更广阔的背景之下——效率、可行性与优雅性的统一。 --- 第一部分：算法思维的基石与度量（Foundations and Metrics） 本部分着重于为后续复杂的算法设计打下坚实的理论基础，并确立衡量算法优劣的客观标准。 1. 问题的抽象与建模： 算法设计的起点是精确地理解问题。我们将探讨如何将现实世界的复杂问题转化为可计算的数学模型，这是算法设计的首要艺术。我们会详细介绍不同的问题范式，例如决策问题、优化问题和搜索问题。 2. 性能分析的严谨性： 我们将彻底剖析渐近分析的精髓。不满足于简单的“快”或“慢”，本书将深入讲解大O、大Ω和Θ符号的精确含义，以及它们如何帮助我们在不同规模输入下预测算法的资源消耗。此外，我们还将引入空间复杂度和最坏情况、最好情况及平均情况分析的细微差别，确保读者对算法性能的理解是全面且严谨的。 3. 递归思维的展开： 递归是算法设计中一种强大而简洁的工具。本章将从斐波那契数列等基础示例入手，逐步过渡到更复杂的递归结构，如树的遍历和分治策略的初步概念。我们将重点探讨递归树方法和主定理（Master Theorem），这些数学工具是分析分治算法时间复杂度的利器。 --- 第二部分：经典范式与高效工具箱（Canonical Paradigms and The Efficient Toolbox） 本部分是本书的主体，系统地介绍并剖析了驱动现代计算的五大核心算法设计范式。 4. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心策略的魅力在于其局部最优选择导向全局最优解的简洁性。我们将通过区间调度、霍夫曼编码等经典案例，详细阐述如何判断一个问题是否具备“贪心选择性质”和“最优子结构”。对于贪心策略不适用的陷阱，也会进行深刻的剖析，以防误用。 5. 分治策略（Divide and Conquer）： 这种将大问题分解为相互独立的小问题，然后合并子问题的思想，是许多高效算法的灵魂。除了快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的精细实现与优化外，我们还将探讨如Strassen矩阵乘法等体现分治策略非凡效率的案例。 6. 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的终极武器。本章将聚焦于自底向上（Bottom-Up）和自顶向下带记忆化（Top-Down with Memoization）两种实现方式的对比与选择。我们将深入讲解最长公共子序列、矩阵链乘法、背包问题（0/1, 有界和无界）等经典DP问题，并强调状态转移方程的建立过程，这是DP设计的核心技巧。 7. 搜索与回溯（Search and Backtracking）： 在解决限制性或组合性问题时，系统地探索解空间至关重要。本书将详细区分广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在不同场景下的适用性。回溯法将作为求解NP-complete问题（如八皇后问题、数独求解）的一种系统性尝试方法被深入探讨，并展示如何通过剪枝技术有效提高搜索效率。 8. 线性时间排序的突破： 虽然基于比较的排序（如堆排序、快速排序）有$Omega(N log N)$的理论下限，但当输入数据具有特定性质时，我们可以设计出线性时间算法。本节将详细介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），并明确指出它们对输入数据分布的要求。 --- 第三部分：图论的宏伟结构（The Grand Architecture of Graphs） 图论是算法的“战场”之一，几乎所有网络、路径、依赖关系问题都可归结于图结构。 9. 图的表示与基础遍历： 我们将从邻接矩阵和邻接表两种主流表示法入手，分析它们在空间和时间上的权衡。随后，重点复习和深化BFS与DFS在图上的应用，包括连通性判断、拓扑排序（Topological Sorting）——这对于项目依赖管理至关重要。 10. 最短路径的探索： 从单源最短路径到所有对最短路径，本章提供了一套完整的工具箱。我们将细致对比Dijkstra算法（及其对优先队列的优化）、处理负权边的Bellman-Ford算法，以及基于动态规划思想的Floyd-Warshall算法，并讨论如何用它们来检测负权环。 11. 最小生成树（Minimum Spanning Trees）： 探索连接所有节点的最低成本网络。本书将对比Prim算法和Kruskal算法的设计思路，并从MST的唯一性、割边（Cut Property）和圈属性（Cycle Property）等定理层面，深刻理解其正确性。 12. 网络流与最大匹配： 将图论问题提升到更高维度，网络流是解决资源分配和匹配问题的强大模型。我们将介绍最大流最小割定理，并以Ford-Fulkerson算法及其基于增广路径的实现为核心，展示如何解决二分图匹配等实际问题。 --- 第四部分：高级主题与计算复杂性（Advanced Topics and Complexity） 本部分将拓宽读者的视野，使其接触到当前计算机科学研究的前沿领域，并理解计算的内在极限。 13. 摊还分析（Amortized Analysis）： 某些操作的成本虽然在瞬时可能很高，但如果其出现的频率很低，平均下来的成本就很低。我们将用动态数组（Dynamic Array）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）等案例，教授如何使用聚合分析法和势能法来精确评估这类操作序列的平均性能。 14. 概率算法与随机化： 在某些情况下，引入随机性可以大大简化算法或提高性能。我们将探讨Las Vegas算法（保证正确性，随机时间）和Monte Carlo算法（快速，但可能出错），并分析随机化在快速选择（QuickSelect）中的应用。 15. 计算复杂性的边界： 最后，我们将讨论算法设计的终极哲学问题——哪些问题是“易解”的，哪些是“难解”的。本章将系统地介绍P类和NP类问题，深入探讨NP-完全性（NP-Completeness）的概念，并解释归约（Reduction）的工作原理，使读者对当前计算理论的未解之谜有一个清晰的认识。 --- 适合读者： 系统学习过基础编程语言并希望提升代码效率的工程师。 正准备或正在进行算法竞赛（ACM/ICPC, LeetCode等）的选手。 希望深入理解操作系统、编译器、数据库和人工智能底层原理的研究人员。 本书的特色： 本书不侧重于某一特定语言的语法实现，而是聚焦于算法的设计思想、数学证明和性能权衡。每一章都配备了大量的数学推导和流程图，并辅以精心设计的编程实现思路（使用伪代码或通用结构描述），确保读者能够将理论知识无缝迁移到任何编程环境中。通过本书，你将获得驾驭“计算艺术”的钥匙。

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哇，这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的墨绿色配上烫金的书名，拿在手里就感觉分量十足，绝对是那种可以放在书架上镇得住场面的硬货。我特意去书店摸了好几遍，那种纸张的质感，细腻却又不失厚度，翻页的时候有一种很舒服的沙沙声，感觉作者和出版社对细节的把控真的非常到位。而且，我注意到它的排版布局也很有考究，行距和字号的搭配，使得即使是密密麻麻的代码块，看起来也不会让人感到压迫，阅读起来非常流畅，这一点对于长时间学习技术书籍来说，简直是救赎。我本来还担心内容会过于晦涩难懂，但光是这外在的呈现，就已经给了我极大的信心，它仿佛在无声地告诉我：“来吧，我准备好了，你也可以掌控这一切。” 这种专业感和艺术性的完美融合，真的很少见，让人忍不住想立刻翻开，探索它内部的奥秘。 只是，这本书的重量确实有点惊人，随身携带可能需要一个结实的背包，但我想，为了如此精良的制作和承载的知识，这点小小的负担是完全值得的。

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我是一个比较注重学习资源互补性的读者，通常会参考网络上的各种资源来佐证和深化理解。然而，这本书给我的感觉是，它本身就像是一个极其完善的知识生态系统，几乎不需要向外过多寻求补充。它对各种不同抽象层次的描述都考虑到了——从最底层的位操作到高层次的面向对象设计模式如何应用于数据结构的管理，面面俱到，逻辑严密到让人几乎挑不出刺。我注意到，它在讨论递归和迭代的转换时，给出的解释是如此清晰，甚至附带了详细的调用栈分析图，这对于许多人来说是理解递归陷阱的关键所在。而且，本书似乎对“错误预防”这一点有着极高的重视，它不仅展示了正确的做法，还系统性地列举了常见的错误实现方式以及为什么会出错，这种“反面教材”的价值，有时候比正面指导更具警示意义。阅读完其中的一个章节后，我感觉自己的编程思维都得到了一次整体的重塑和升级，它教会我的不是“怎么做”，而是“为什么应该这样做”，这种根本性的提升，才是衡量一本技术巨著是否成功的终极标准。

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这本书的叙事风格，真的非常独特且迷人。它摒弃了那种刻板的、充满术语的百科全书式的写作腔调，反而带有一种温和而坚定的引导性。作者的文字功底非常深厚，即便是描述那些枯燥的、纯粹的数学概念时，也能注入一种人文关怀，让读者感受到一种“我在和你一起探索未知”的伙伴关系。我尤其喜欢它对历史背景的穿插介绍，比如某个数据结构是如何在特定历史时期被发明出来，解决了当时怎样的核心难题。这种“知其然，更知其所以然”的叙述方式，极大地增强了学习的趣味性和记忆的持久性，让我不再是机械地记忆公式，而是理解了这些工具诞生的必然性。这种将技术与历史、哲学融合的笔触，让这本书超越了一本单纯的技术手册，更像是一部关于计算思维演变的史诗。我甚至在深夜阅读时，会产生一种与那些伟大计算机先驱对话的错觉，这种阅读体验是其他同类书籍无法比拟的。

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拿到手的第一感受是，这绝对不是那种敷衍了事的入门读物，从目录的设置就能看出编纂者的深厚功力。它不是那种简单地罗列概念，然后草草带过的教材，而是像一位经验丰富的大师，在为你构建一个完整、系统的知识殿堂的蓝图。我特别关注了它对某些经典算法的阐述方式，非常注重底层逻辑的剖析，那种层层递进的推导过程，清晰得如同庖丁解牛，让人茅塞顿开。书中那些精巧的图示和流程图，不再是生硬的几何图形堆砌，而是真正服务于理解复杂结构运行机制的视觉辅助，我甚至觉得，即使完全没有编程基础的人，光是看那些图，也能对抽象的逻辑关系有一个直观的把握。更让我惊喜的是，它似乎没有陷入某些技术书籍常见的“过度简化”陷阱，它既照顾到了初学者的困惑，又保留了足够的深度去挑战那些有一定基础的读者，这种平衡的拿捏，太难得了。我期待着跟随着它的引导，去挑战那些曾经让我头疼不已的复杂数据模型，相信这本书能成为我技术栈里一块坚实的基石。

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说实话，我最看重的是这类书籍的“实践指导性”，很多书光讲理论，读完后感觉自己像个理论巨人，一到实战就成了矮子。然而，这本书在每个章节的末尾，都设计了非常贴合工业界实际应用的案例分析，不是那种教科书式的、脱离现实的玩具代码。它会探讨在不同约束条件下，如何权衡时间复杂度和空间复杂度，甚至会涉及一些性能优化的“黑魔法”和工程上的取舍，这才是真正有价值的东西。我翻阅了其中关于高级排序算法的那一部分，它不仅仅展示了如何实现，更深入地剖析了其在大规模数据处理场景下的瓶颈与优化策略，这对于我们日常工作中处理海量数据时，提供了非常直接的思路。阅读过程中，我常常忍不住要停下来，对照自己目前手头正在做的项目，思考是否能用书中的某些高级技巧来提升效率。这种强烈的代入感和即时反馈的实用价值，是这本书最让我感到物超所值的地方。

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