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出版者:机械工业出版社

作者:黄斐

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787111148203

丛书系列:

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好的，这是一份针对“大学计算机基础”之外的，关于高级数据结构与算法设计的图书简介。 --- 书籍名称：《计算的精粹：高级数据结构与算法设计原理》 简介： 在信息时代的浪潮中，数据与计算能力已成为驱动科技进步的核心动力。本书《计算的精粹：高级数据结构与算法设计原理》并非一本面向初学者的入门读物，它聚焦于计算机科学领域中最核心、最精深的部分——那些决定系统性能上限的结构与方法论。它旨在为具备一定编程基础和离散数学知识的读者，构建一个坚实而广阔的理论框架，深入剖析复杂问题求解的底层逻辑与优化策略。 本书的编写理念是“理论与实践的深度融合，抽象思维与工程实现的完美统一”。我们坚信，真正的工程能力源于对基础原理的深刻理解。因此，全书的结构设计遵循从抽象概念到具体实现，再到性能分析与优化的递进路径。 第一部分：结构之美——复杂数据结构的深度剖析 本部分将带领读者超越基础的线性结构（如数组、链表），进入到处理大规模、非线性、高维度数据的领域。 1. 树形结构的进化与应用（Advanced Tree Structures）： 我们将详细探讨平衡二叉查找树（AVL树、红黑树RBTs）的旋转机制、维护不变式（Invariants）的精妙之处。随后，会深入研究B/B+树在磁盘存储和数据库索引中的关键作用，解析其“宽而浅”的结构如何有效减少I/O操作。更进一步，本书将介绍2-3树、2-3-4树，以及如何利用跳表（Skip List）在保持接近$O(log n)$查找效率的同时，简化插入和删除的复杂度，使其成为一种在并发环境下的有力竞争者。 2. 图论算法的工程实现（Graph Algorithms in Practice）： 图结构是建模现实世界关系（网络拓扑、社交关系、路径规划）的基础。本书不仅复习了Dijkstra和Floyd-Warshall等经典最短路径算法，更着重分析了它们在实际应用中的局限性，并引入了A搜索算法，详细讲解启发式函数的设计艺术及其对性能的决定性影响。针对大规模网络，我们将重点解析最小生成树（MST）的Kruskal和Prim算法的并行化潜力，以及最大流/最小割问题（Max-Flow Min-Cut）的Ford-Fulkerson方法及其高效的 Edmonds-Karp 和 Dinic 算法的实现细节。 3. 集合与映射的高效实现（Set and Map Efficiency）： 散列表（Hash Table）是计算机科学中最常用的数据结构之一。本书将超越简单的拉链法，深入探讨开放寻址法（Open Addressing）中的线性探测、二次探测和双重散列的性能权衡。关键在于，我们将详细分析一致性哈希（Consistent Hashing）的原理及其在分布式缓存系统（如Memcached, Redis集群）中如何最小化数据迁移，实现平滑的负载均衡。 第二部分：计算的艺术——算法设计范式与性能优化 算法设计是解决问题的“智慧之源”。本部分将聚焦于解决NP问题的策略，以及提升既有算法效率的数学工具。 1. 动态规划的深度挖掘（Mastering Dynamic Programming）： 动态规划（DP）是处理重叠子问题和最优子结构的关键。本书将从经典的背包问题、最长公共子序列出发，过渡到更复杂的区间DP、数位DP等高级技巧。我们着重分析如何使用DP状态的优化（如状态压缩DP、四边形不等式优化），将指数级或高多项式复杂度的解法降维到可接受的范围。 2. 贪心算法的正确应用与证明（The Rigor of Greedy Choices）： 贪心算法以其简洁性诱人，但其正确性依赖于特定的问题结构。本书将强调贪心选择性质和最优子结构证明的必要性。我们将通过Activity Selection、霍夫曼编码等经典案例，辅以反证法，明确界定哪些问题适合贪心，哪些问题会因局部最优陷阱而失败。 3. 分治策略的扩展与并行化（Divide and Conquer Extensions）： 快速傅里叶变换（FFT）是分治思想在信号处理和多项式乘法中取得的巨大成功。本书将详细介绍基于复数域的FFT算法，并讨论其在计算几何和快速卷积中的应用。同时，我们将探讨如何将分治思想映射到多核处理器上，设计具备内在并行性的算法。 4. 近似算法与随机化（Approximation and Randomized Algorithms）： 面对NP-Hard问题，求得精确解往往不切实际。本书将介绍近似算法的设计哲学，特别是概率度量和近似比（Approximation Ratio）的概念。我们还将引入随机化算法，如Karger的最小割算法，分析其在简化计算、提高平均性能方面的独特优势，并讨论如何通过重复试验来控制错误概率。 第三部分：计算复杂性理论的边界 理解算法的“不可能”与“可能”的边界，是优秀架构师必备的素养。 1. 可判定性与不可判定性（Decidability and Undecidability）： 本章将引入计算模型——图灵机，并基于此严格证明停机问题（Halting Problem）的不可判定性。理解这一理论极限，能帮助工程师避免在本质上无法解决的问题上浪费时间。 2. P、NP、NP-Complete的深度解析（The Complexity Landscape）： 本书将清晰界定P类和NP类的区别，并深入探讨NP-完全性（NP-Completeness）的归约过程（Reduction）。我们将选取至少三个不同领域的经典NP-C问题（如SAT、Traveling Salesperson Problem (TSP)），详细演示它们是如何通过多项式时间归约互相转化的，从而理解何时应放弃精确求解，转而寻求启发式或近似方案。 读者对象与学习目标： 本书面向对象是计算机科学、软件工程、人工智能及相关专业的高年级本科生、研究生，以及有志于深入底层优化和系统架构的专业软件工程师。 完成本书学习后，读者将能够： 1. 熟练分析和选择适用于特定场景（如内存受限、高并发、磁盘I/O密集型）的最优数据结构。 2. 独立设计和实现复杂问题的优化算法，并能从数学上证明其时间复杂度和空间复杂度。 3. 深入理解现代高性能计算系统（如数据库、分布式系统）中底层算法选型的理论依据。 4. 具备对算法性能瓶颈进行预判和量化的能力，并能区分“可以解决”与“高效解决”的本质区别。 本书的每一章节都配有经过精心设计的、覆盖理论核心的编程练习和案例分析，旨在将抽象的数学理论转化为可操作的工程实践。我们相信，掌握了这些精粹，便能站在计算科学的肩膀上，洞察未来技术的发展方向。

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我对这本书的整体印象是——信息密度非常高，但逻辑梳理得极为到位。初次翻阅时，我被其内容的广度稍微震慑了一下，毕竟“基础”二字，往往意味着面面俱到。然而，深入阅读后发现，作者显然花费了大量精力进行知识的层级划分。它并没有简单地堆砌知识点，而是建立了一套清晰的知识框架，让初学者可以循序渐进地构建起对整个计算机世界的认知地图。比如，它对二进制和逻辑运算的讲解，采用了类比和情景模拟的方式，使得原本晦涩的底层原理变得触手可及。唯一让我略感遗憾的是，在某些编程语言的入门章节，虽然覆盖了基础语法，但对于培养“编程思维”和解决实际问题的能力方面，略显不足，可能需要配合其他的实践项目来巩固。但作为一本系统性的基础读物，它的贡献是毋庸置疑的，它为后续更深入的学习打下了坚实的地基。

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这本书的实用价值远超我的预期，尤其是在网络基础和信息安全这一块的内容处理上，展现了作者深厚的功底。很多其他教材只是蜻蜓点水地提一下TCP/IP协议栈，但这本书却花了相当大的篇幅去剖析每一层的具体作用和数据包的封装过程，配图精细到足以让人理解数据如何在网络中穿梭。更值得称赞的是，它将理论学习与实际应用场景紧密结合，比如讲解了常见的网络攻击类型和基本的防范措施，这种知识的“落地”能力，对于我们这些即将接触实际工作的人来说，是非常宝贵的。唯一想提的改进点是，在软件工程的入门部分，如果能加入一些关于敏捷开发或版本控制工具（如Git）的简介，相信会更符合当前业界的主流需求，让这本书的“基础”定义更加完整和与时俱进。

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我对这本书的评价是非常高的，主要是基于它在构建学习路径上的智慧。它成功地做到了既有深度又有广度，而且最难能可贵的是，它在处理从宏观到微观的过渡时，处理得非常平滑。例如，从计算机系统的硬件架构讲到操作系统如何管理资源，中间的衔接过渡处理得逻辑缜密，不会让人产生“知识点跳跃”的困惑感。作者在讲解操作系统内存管理时，使用了经典的段页式管理模型进行深入阐述，这部分内容读起来酣畅淋漓，将抽象的内存分配问题具象化了。如果一定要挑出一点可以优化的地方，那就是在某些选修章节的习题设计上，可以增加一些开放性的思考题，鼓励学生跳出书本知识的框架去进行创新性的问题解决，而不是仅仅停留在对既有概念的复述和记忆上。总而言之，这是一本值得反复研读的计算机科学入门宝典。

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说实话，我拿到这本书的时候，最关注的是它的更新程度。毕竟计算机领域日新月异，一本过时的教材很快就会失去价值。庆幸的是，《大学计算机基础》在这方面做得相当出色，它在介绍经典理论的同时，也适当地融入了近些年的行业发展趋势，比如云计算的基本概念和物联网的初步架构，虽然篇幅不长，但起到了很好的引导作用。这本书的语言风格是那种非常严谨、不带感情色彩的学术叙事，这对于建立准确的专业术语理解非常有帮助。它要求读者必须集中注意力，因为它不会为了照顾理解而过度简化复杂的概念。这对于培养我们未来作为工程师的严谨态度至关重要。不过，对于完全没有接触过计算机的“小白”来说，第一遍阅读可能需要配合大量的查阅和思考，它更像是一本“字典”与“地图”的结合体，需要读者主动去探索和连接知识点。

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这本《大学计算机基础》的排版真是让人眼前一亮，厚实的手感透露着内容的扎实。我本来以为又是那种枯燥乏味的教科书，没想到它在视觉呈现上做得如此用心。从封面设计到内页的字体选择和图文排版，都透着一股现代感，读起来一点也不费劲。特别是那些复杂的概念，作者很巧妙地用了一些直观的图示和流程图来辅助说明，比起纯文字的解释要清晰太多了。比如讲到数据结构时，那些动态的图例简直是救星，一下子就把抽象的理论具象化了。当然，内容本身也是非常全面的，覆盖了从最基本的硬件组成到操作系统、网络协议等方方面面，结构清晰，逻辑性很强。不过，我个人觉得，在一些前沿技术的介绍上，比如人工智能和大数据这块的案例分析，如果能再多一些结合实际应用的深度剖析，那就更完美了。总的来说，这本书在保持学术严谨性的同时，兼顾了读者的阅读体验，是大学入门计算机科学的优秀教材。

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