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出版者:电子工业出版社

作者:李平

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:2000-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787505357143

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
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• 基础
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• 考研

《算法艺术：洞悉逻辑的智慧》 本书是一场关于算法的深度探索之旅，它不仅仅是枯燥的数学公式堆砌，更是对计算思维和解决问题艺术的全面展现。我们旨在揭示算法背后的逻辑之美，以及它们如何驱动现代科技的飞速发展。 第一篇：算法的基石——概念与思维 我们将从算法的最基本概念出发，剥离其神秘面纱。理解什么是算法，它为何重要，以及它们在计算机科学中的核心地位。我们将探讨“计算思维”这一关键概念，它是一种解决问题的方法论，强调将复杂问题分解、模式识别、抽象化以及算法设计。读者将学习如何像一位真正的算法工程师一样思考，将现实世界的问题转化为可计算的步骤。 算法的定义与特征： 严谨清晰地界定算法的五要素（有穷性、确定性、可行性、输入、输出），并阐释它们如何确保算法的有效性。 计算思维的培养： 通过一系列生动有趣的案例，引导读者掌握分解问题、识别规律、抽象化关键信息和设计步骤的方法。 问题解决的策略： 介绍不同的解决问题思路，如分而治之、贪心策略、动态规划等，为后续学习打下基础。 算法的复杂度分析入门： 初步接触时间复杂度和空间复杂度，理解它们如何衡量算法的效率，以及“大O”记法在其中的作用。 第二篇：搜索的智慧——效率与边界 搜索是计算机科学中最基础也最核心的操作之一。本篇将深入剖析各种搜索算法，从最直观的线性搜索到高效的二分搜索，再到广阔的图搜索技术，揭示它们在不同场景下的适用性和性能表现。我们将不仅仅展示代码，更会深入讲解算法的设计思路、优化技巧以及在实际应用中的价值，例如在数据库查询、游戏AI、网络路由等领域的应用。 线性搜索与二分搜索： 对比这两种基本搜索算法的原理、效率差异，并探讨二分搜索的前提条件。 树形搜索： 深入剖析二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的操作，理解其查找、插入、删除的复杂度和实现细节。 图搜索技术： 全面介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），阐释它们在迷宫求解、社交网络分析、最短路径查找等问题中的应用。 哈希表与散列搜索： 讲解哈希函数的设计原则，冲突解决策略，以及哈希表在快速查找中的巨大优势。 搜索的边界与权衡： 讨论在不同数据规模和数据分布下，选择哪种搜索算法更为合适，以及空间与时间的权衡。 第三篇：排序的艺术——秩序与效率 排序是将无序数据整理成有序状态的关键技术。本篇将带您领略各种经典排序算法的魅力，从简单的冒泡排序、选择排序，到高效的快速排序、归并排序，再到具有特定优势的堆排序、计数排序、基数排序。我们将深入分析它们的实现原理、时间/空间复杂度，以及在稳定性、原地排序等方面的特性，帮助读者选择最适合特定场景的排序方法。 基础排序算法： 深入解析冒泡排序、插入排序、选择排序的运作机制，并分析它们的渐进复杂度。 高效排序算法： 详细讲解快速排序的分治思想、枢轴选择策略，以及归并排序的合并过程，分析其优越性能。 堆排序的运用： 介绍堆（优先队列）的概念，以及如何利用堆进行排序，探讨其效率和应用。 非比较排序： 探索计数排序、桶排序、基数排序等，理解它们不依赖比较的排序原理，以及其在特定数据类型上的高效性。 排序的稳定性与原地性： 详细解释这两个重要的排序特性，并分析不同算法的满足情况。 实际应用中的排序选择： 结合实际场景，给出如何选择最有效的排序算法的指导。 第四篇：图论的疆域——连接与路径 图是一种强大的数据结构，能够用来表示现实世界中各种实体及其相互关系。本篇将带领读者穿越图论的广阔领域，从图的基本概念、表示方法（邻接矩阵、邻接表）出发，深入学习图的遍历（BFS、DFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。我们将展示图算法如何解决网络通信、交通规划、社交网络分析、知识图谱构建等一系列复杂问题。 图的基本概念与表示： 明确图的顶点、边、有向图、无向图、加权图等概念，并掌握邻接矩阵和邻接表的优缺点。 图的遍历： 再次回顾和深化BFS和DFS在图结构上的应用，理解其在连通性判断、拓扑排序等问题中的作用。 最短路径问题： 详细解析Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）的原理、实现和复杂度。 最小生成树： 学习Prim算法和Kruskal算法如何构建最小生成树，及其在网络设计、聚类分析等方面的应用。 图论在实际中的应用： 通过具体案例，展示图算法在社交网络分析、导航系统、推荐系统、资源分配等领域的强大能力。 第五篇：算法的优化与设计——效率的极致追求 在掌握了基础算法后，本篇将聚焦于算法的优化与设计艺术。我们将深入探讨动态规划的思想，学习如何将复杂问题分解为重叠子问题，并利用备忘录或自底向上的方式高效求解。读者将学习贪心算法的策略，理解如何在每一步做出局部最优选择，并推导出全局最优解。此外，我们还将触及回溯法、分支限界法等高级搜索技术，以及如何分析和改进算法的性能，使其在处理大规模数据时也能表现出色。 动态规划的哲学： 讲解动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题，并用经典问题（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）进行详细阐释。 贪心算法的魅力： 探讨贪心算法的设计思路，如活动选择问题、霍夫曼编码等，分析其适用条件和局限性。 回溯法与分支限界法： 介绍这些用于解决组合搜索问题的策略，包括其搜索空间剪枝技巧。 算法的性能调优： 探讨如何识别算法瓶颈，如何利用数据结构、缓存、并行计算等技术来提升算法效率。 算法设计的原则与权衡： 总结算法设计的通用原则，以及在效率、可读性、维护性之间的权衡。 本书特色： 理论与实践并重： 每一项算法都配有清晰的理论讲解和易于理解的伪代码示例，并辅以实际应用场景的分析。 循序渐进的教学法： 从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂和高级的算法，确保读者能够扎实掌握。 强调思维的培养： 不仅仅是知识的传授，更注重培养读者独立思考、分析问题和设计解决方案的能力。 丰富的案例分析： 通过大量来自不同领域的实际案例，展示算法的强大生命力和广泛应用。 适用的读者群体： 无论您是计算机科学专业的学生、软件开发工程师，还是对算法原理充满好奇的技术爱好者，本书都将是您宝贵的学习资源。 《算法艺术：洞悉逻辑的智慧》将帮助您构建扎实的算法基础，提升解决复杂问题的能力，让您在日新月异的科技浪潮中，掌握驱动一切的逻辑核心。

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我向所有正在学习编程或者希望提升编程技能的朋友们强烈推荐《数据结构》这本书。我之前在学习一些算法的时候，常常因为对底层数据组织方式的不理解而感到困惑，总觉得代码写出来就是这样，但不知道为什么这么写。这本书就像一座桥梁，彻底打通了我的认知障碍。作者的讲解方式非常实用，他不仅仅讲解了各种数据结构的概念，更重要的是，他详细地分析了每种数据结构在不同场景下的优缺点，以及如何根据实际需求来选择最合适的数据结构。他提供的代码实现也非常规范，而且解释到位，我跟着书里的代码敲一遍，再稍作修改，就能实现一些有趣的小功能，这种实践的乐趣是无与伦比的。我特别喜欢书里关于“权衡”的讨论，比如在速度和空间之间如何取舍，在实现一个功能时，需要考虑哪些因素才能让它更高效。这些都是我在其他地方很难学到的宝贵经验。读完这本书，我感觉自己的编程思维得到了极大的提升，能够从更宏观的角度去设计和优化我的代码，而不是仅仅停留在表面。这本书绝对是提升编程内功的必备之选。

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我必须说，《数据结构》这本书的编排方式太有创意了。它不像我以前读过的很多技术书籍那样，把所有内容一股脑地塞给你，而是非常有条理地构建了一个知识体系。从最基础的线性结构，比如数组和链表，然后逐步过渡到更复杂的非线性结构，像树和图，最后还讲解了哈希表等高效的数据组织方式。这种递进式的讲解让我感觉每一步都在稳步前进，没有迷失方向。我特别欣赏作者在介绍每一种数据结构时，都会先介绍它的核心思想，然后再深入到具体的实现细节，比如如何用代码来表示一个节点，如何进行插入和删除操作。而且，他给出的代码示例也非常简洁明了，直接贴在书里，方便我随时参考和验证。书里还穿插了一些关于算法分析的章节，比如时间复杂度和空间复杂度的概念，这些对于评估算法的优劣非常有帮助。我之前对这些概念总是模棱两可，读完这本书，才算真正弄明白了。另外，书的排版设计也很舒适，字体大小适中，段落清晰，阅读起来不费眼。总的来说，这本书给我提供了一个非常系统、完整的学习路径，让我能够全面地掌握数据结构这一重要领域。

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这本书是一本真正能够激发学习兴趣的著作。我一直以为像《数据结构》这样的书只能是那些计算机专业高材生的“圣经”，对于我这种自学的人来说，简直是天书。但是，这本书完全改变了我的看法。作者拥有非常强的教学功底，他能够把非常抽象的概念讲得生动有趣，让我感觉像是听一个精彩的故事。举个例子，他讲解图的遍历时，用到了“寻宝游戏”的比喻，让我瞬间理解了深度优先和广度优先的区别。而且，书中大量的插图和图示，简直是学习者的福音，每一个算法的执行过程都通过动画般的效果展示出来，让我能够直观地看到数据是如何流动的。更让我惊喜的是，作者在讲解完每种数据结构和算法后，都会附带一些实际应用场景的分析，比如在数据库索引、搜索引擎等方面，数据结构是如何发挥作用的。这让我看到了理论知识与实际应用的紧密联系，极大地增强了我的学习动力。我发现自己不再是被动地记忆，而是主动地去思考，去探索，去尝试解决书中的问题。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位耐心的引路人，指引我一步步走向编程的深处。

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这本书真的太棒了！我之前一直对编程有点畏手畏脚，总觉得那些抽象的概念离我太远，自己可能永远也掌握不了。但自从我翻开了《数据结构》这本书，我才发现，原来它们是可以如此清晰、如此生动地呈现在我眼前的。作者的叙述方式简直是一绝，他没有直接堆砌那些枯燥的定义和公式，而是巧妙地运用了一个又一个生活化的例子，比如描述链表的时候，他想象成一串珠子，每一颗珠子都知道下一颗在哪里，而数组就像一排整齐的储物格，每个格子都有自己的编号。这种比喻一下子就打通了我理解的任督二脉，让我瞬间明白了这些概念的本质。而且，书里的图解也做得非常精美，每一个算法的演示都配有详细的步骤和清晰的流程图，我甚至可以跟着图一步一步地在脑海里推演，感觉就像在亲手操作一样。最让我惊喜的是，作者在讲解完每个概念后，都会留一些精心设计的练习题，这些题目难度适中，既能巩固我刚学到的知识，又不至于让我望而却步。我发现自己真的能解决问题，这种成就感真是太难得了！现在，我对数据结构不再是模糊的认识，而是有了扎实的理解，这为我之后学习更复杂的算法和系统打下了坚实的基础，真的非常感谢这本书！

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这是一次令人意想不到的学习体验。我本来以为《数据结构》这种主题的书会非常枯燥，充斥着难以理解的术语和晦涩的数学推导，做好了啃硬骨头的心理准备。但这本书完全打破了我的预期。作者的文字风格非常幽默风趣，读起来就像和一位经验丰富的老师在轻松地聊天，一点也没有传统教科书的压抑感。他善于用一些出人意料的比喻来解释复杂的问题，比如讲到树结构的时候，他竟然联想到了家谱，父节点、子节点的关系一目了然。让我印象深刻的是，书里并没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了各种数据结构在实际应用中的优势和劣势，例如在处理大量数据时，选择哪种数据结构能够更有效地节省内存和提高查询速度，这些都给了我很多启发。他还介绍了一些经典算法的实现细节，并且分析了它们的复杂度，这一点对理解算法的性能至关重要。我特别喜欢他分析二分查找的章节，从最简单的线性查找讲到二分查找的优化，那种循序渐进的讲解方式让我能清楚地看到算法改进带来的巨大效益。这本书让我不仅仅是“学到”了数据结构，更是“理解”了它们，并且开始思考如何在实际编程中灵活运用它们，这才是真正的学习。

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