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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:杨振生 编

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2004-3

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787312016516

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
• 数据组织
• 基础
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• 学习
• 考研

《算法之旅：探索计算思维的奥秘》 在这瞬息万变的数字时代，理解信息如何组织、存储和处理，是解锁强大计算能力的关键。然而，真正的力量并非仅仅在于掌握工具，更在于洞悉工具背后的智慧——算法。算法，是解决问题的蓝图，是指导机器高效运转的灵魂。本书《算法之旅：探索计算思维的奥秘》，将带你踏上一段引人入胜的探索之旅，深入揭示算法的本质、设计原则以及它们如何塑造我们所处的数字世界。 我们生活的方方面面，都与算法息息相关。从搜索引擎精准匹配你所需的信息，到社交媒体为你量身定制内容推荐；从导航软件规划最优路线，到金融交易系统捕捉稍纵即逝的盈利机会；从医疗诊断辅助，到科学研究模拟，算法无处不在，默默地驱动着现代文明的齿轮。然而，这些神奇功能的背后，究竟隐藏着怎样的逻辑？它们是如何被创造出来的？又如何能够如此高效地处理海量数据，解决复杂问题？ 《算法之旅》将从最基础的概念出发，为你构建坚实的算法认知体系。我们不会直接深入到枯燥的代码实现，而是将重点放在算法的思想和原理上。我们将一同理解“问题分解”的核心思想，学习如何将一个庞大而棘手的任务，拆解成一系列可以逐步解决的子问题。你将认识到“抽象”的力量，学会如何忽略不必要的细节，抓住问题的本质，从而设计出更通用、更优雅的解决方案。 本书将首先介绍一些基础的算法范式，它们是构建更复杂算法的基石。我们将探讨“穷举法”，理解其直观但往往效率低下的特点，并以此为出发点，引出更优化的解决方案。你会了解到“分治法”的强大威力，比如在著名的“归并排序”和“快速排序”中，它如何通过递归地将问题分解，然后在合并结果，实现令人惊叹的速度提升。我们会深入分析“动态规划”，这种看似“笨拙”的技巧，如何通过存储和重用子问题的解，避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，例如背包问题、最长公共子序列等经典难题。 除了这些通用的设计策略，我们还将审视算法的“效率”这一至关重要的维度。为什么有些算法能够在大数据面前游刃有余，而有些则会不堪重负？我们将引入“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，让你学会如何量化和评估算法的性能。你将理解“大O符号”的含义，它如何简洁而清晰地表达算法的增长趋势，让你在选择算法时，能够做出明智的决策。我们会详细讲解不同复杂度等级的算法，例如O(n)、O(n log n)、O(n^2)等，并通过生动的例子，让你体会它们在实际应用中的性能差异。 为了更好地理解算法的设计和分析，本书将引入一些经典的算法主题，并从计算思维的角度进行剖析。我们将探索“搜索算法”，从简单的线性搜索，到高效的二分搜索，再到在复杂数据结构中应用的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），让你掌握在海量数据中快速定位目标的能力。你将了解这些搜索算法如何在不同的场景下发挥作用，以及它们背后的权衡。 接着，我们将深入“图算法”的奇妙世界。图，作为一种强大的数据结构，能够描绘现实世界中各种复杂的关系，例如社交网络、城市交通、网络连接等等。我们将学习如何表示图（邻接矩阵、邻接表），然后探索图遍历算法（BFS、DFS）在图中的应用。你将了解“最短路径算法”，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，它们如何帮助我们找到网络中的最佳路径，解决诸如导航、通信路由等问题。我们还将接触到“最小生成树算法”，如Prim算法和Kruskal算法，它们在网络设计、电力输送等领域有着广泛的应用。 本书还会触及“贪心算法”的思想。贪心算法，顾名思义，是一种在每一步选择当前看起来最优的选项，寄希望于最终能够得到全局最优解的算法。我们将通过一些经典的例子，如霍夫曼编码、活动选择问题等，来理解贪心算法的设计思路，以及在哪些情况下它能够保证得到最优解。同时，我们也会探讨贪心算法的局限性，让你知道并非所有问题都适合用贪心来解决。 除了算法的设计思想和效率分析，我们还将探讨算法的“正确性”。一个算法无论多么高效，如果它不能给出正确的结果，那么它就是毫无价值的。我们将强调“证明”的重要性，虽然不进行严格的数学证明，但会引导你去思考算法的逻辑是否严谨，边界条件是否处理得当，以及是否存在反例。 《算法之旅》并非一本死板的教材，它旨在激发你的计算思维，培养你解决问题的能力。我们将通过大量的实例，将抽象的算法概念与实际应用场景相结合。你将看到，很多看似高深莫测的现代技术，其底层都离不开这些基础算法的支撑。理解了算法，你就拥有了洞察技术本质的钥匙。 本书的学习将是循序渐进的。我们从最核心的概念入手，逐步引入更高级的算法和技术。我们不会假设你具备深厚的计算机科学背景，而是从零开始，用清晰易懂的语言，配以形象的比喻和直观的图示，帮助你理解每一个概念。我们的目标是让你在轻松愉快的氛围中，掌握算法的核心思想，培养严谨的逻辑思维，并最终能够自信地运用算法来解决各种实际问题。 阅读《算法之旅》，你将获得： 深刻的计算思维： 学会如何将复杂问题分解、抽象，并设计出有效的解决方案。 扎实的算法基础： 掌握核心算法的设计思想、工作原理以及效率分析方法。 解决问题的能力： 能够识别问题中的算法需求，并选择或设计出合适的算法。 对数字世界的洞察： 理解驱动现代技术运行的底层逻辑，对信息时代有更深的认识。 持续学习的动力： 建立起面对新问题时，能够主动思考和探索算法解决方案的信心。 无论你是计算机科学领域的初学者，还是希望深化自身技术理解的开发者，亦或是对算法充满好奇的跨领域学习者，《算法之旅：探索计算思维的奥秘》都将是你不可或缺的伴侣。让我们一同踏上这段精彩纷呈的算法探索之旅，解锁计算思维的无限可能！

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我得承认，初读这本书时，有好几处地方我不得不停下来，反复咀嚼好几遍。它并不迎合初学者的“舒适区”，更像是一次对心智的严格训练。书中对“空间与时间权衡”的讨论，达到了近乎哲学思辨的高度。它没有简单地告诉你“快一点”或者“省一点内存”，而是深入探讨了在资源受限的真实世界中，决策的伦理性和必然性。有一段论述，将处理大规模数据比作在有限的土地上建立一个不断扩张的城市，资源（时间/空间）的分配决定了城市的形态和最终的命运。这种宏大的叙事视角，让原本单纯的技术问题，被提升到了一个关于资源最优配置的普适性法则层面。它成功地拓宽了我的视野，让我意识到，技术决策的背后，永远是对有限资源的精妙调度与取舍。这本书带来的知识是立体的、多维度的，它不仅仅是工具书，更像是一部关于限制与自由的辩证法指南。

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这本书最让我欣赏的一点，是它处理“异常”和“边界条件”时的细腻和全面。很多教材在讲解完美场景后便戛然而止，但真正的挑战往往隐藏在那些不规则、不完美的数据输入之中。这本书却把大部分篇幅用于剖析这些“灰色地带”。比如，在讨论链表的插入和删除操作时，作者用了整整一个章节来专门探讨“空指针”、“重复元素”以及“接近末尾”这几种看似微不足道的边缘情况可能引发的灾难性后果。他详尽地列举了每一种失败路径，并且给出了极其稳健的防御性编程策略。这种对鲁棒性的极致追求，体现出作者对工程实践的深刻理解。读完这部分，我感觉自己的代码思维被彻底“加固”了，不再满足于写出能跑起来的代码，而是追求那些在任何极端环境下都能保持稳定可靠的程序骨架。这才是真正区分“实现”与“精通”的关键所在。

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这本书的装帧和排版风格，给我的感觉是极其内敛而克制的，完全没有现代教材那种花哨的图示和五颜六色的高亮。它选择了最传统的黑白文字，但每一个图表，每一个结构示意图，都经过了深思熟虑的布局。这种设计哲学仿佛在告诉我：真正有价值的内容，不需要浮夸的外衣来修饰。在讲解树形结构时，我尤其有体会。作者没有使用那种标准的、略显僵硬的ASCII艺术图，而是用了一种更接近手绘草图的风格来描绘节点的层级关系。这种“不完美”反而带来了极强的代入感，让我仿佛置身于一个需要自己亲手绘制草图来梳理逻辑的早期研究阶段。这种引导式的视觉体验，迫使我的大脑必须主动参与到信息的重构过程中去，而不是被动接受预设的图形。对于那些习惯了碎片化阅读的读者来说，这本书可能需要你放慢速度，沉下心来，才能真正体会到这种“慢工出细活”的匠人精神。

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说实话，这本书的阅读体验像是一场高强度的智力马拉松，节奏把握得恰到好处，但对读者的基础要求也不低。它对算法复杂度的分析部分，简直是艺术品级别的展现。作者似乎深谙“大道至简”的精髓，用最少的数学符号，却能构建起一个无比严谨的分析框架。我特别欣赏它在推导过程中所展现出的那种毫不妥协的精确性。不像有些参考资料只是简单罗列公式，这本书会深入剖析每一步推导背后的直觉来源，以及为什么选择这条路径而非另一条。读到证明“最优解”的部分时，我甚至有些手心冒汗，感觉自己真的参与了一场逻辑的角力。更妙的是，作者穿插了许多历史背景和早期研究者的困境，这使得整个阅读过程充满了人文关怀，让人明白这些看似完美的结构，背后是无数次试错和智慧的结晶。读完这一章，我不敢说自己能立刻写出顶尖的优化代码，但至少，我知道如何从“为什么有效”的角度去审视任何一个效率问题。

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这本书的文字就像是把一壶陈年的老酒缓缓倒入一只精美的水晶杯中，需要你细细品味才能领会其中醇厚的滋味。我翻开它时，首先被那种严谨而又带着一丝哲学思辨的笔触所吸引。它不是那种堆砌概念的教科书，更像是一位经验丰富的大师，在你耳边轻声细语地阐述着事物背后的逻辑根基。例如，书中对“抽象”这个概念的阐述，简直是醍醐灌顶。它没有直接给出冰冷的定义，而是通过一系列巧妙的类比，从日常生活的组织方式过渡到计算机科学的核心思想。我记得有一段描述，将不同数据组织的底层结构比作不同文明的城市规划——有的追求效率最大化，有的则注重灵活性和可扩展性。这种叙事方式极大地降低了理解难度，让原本枯燥的理论变得鲜活起来。合上书本，我感觉自己对“信息”这个世界的构成单位有了全新的认识，仿佛剥开了一层又一层的表象，直抵事物的本质。它教会我的，不仅仅是如何“做”，更是如何“思考”这些“做”背后的原理。

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