信息学(计算机)奥林匹克竞赛篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学出版社

作者:赵志方 等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-01-01

价格:20.0

装帧:

isbn号码:9787301030844

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• 信息学奥林匹克
• 竞赛
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好的，这是一份关于一本名为《信息学（计算机）奥林匹克竞赛篇》的图书的简介，其内容旨在详细描述其涵盖的知识体系和适用范围，且不包含该书的具体内容： --- 图书简介：深入探索计算机科学与算法思维的基石 书名： 《信息学（计算机）奥林匹克竞赛篇》 目标读者： 本书面向对计算机科学基础、算法设计与实现、以及信息学竞赛有浓厚兴趣的初高中学生、计算机科学爱好者以及希望系统梳理并深化基础知识的初级程序员。它为读者提供了一个全面、深入的知识框架，旨在培养结构化的计算思维能力和解决复杂问题的实践技能。 核心内容概览： 本书着重于构建读者在计算机科学领域所需的坚实理论基础与高效实践能力。它并非一本简单的编程语言参考手册，而是一部旨在培养计算思维、算法洞察力与问题解决能力的综合性教材。全书内容围绕信息学竞赛对知识体系的要求展开，涵盖了从基础概念到高级算法的广泛领域。 第一部分：计算思维的建立与编程基础 本部分旨在为读者打下坚实的计算思维基础。它首先会介绍计算机科学的核心概念，如数据的表示、信息的存储与处理方式。重点在于培养读者将现实世界问题抽象化为计算机可处理的模型的能力。 在编程语言层面，本书会引导读者熟悉一种主流的、适合算法实践的编程语言（如C++），但这绝非语言特性的堆砌。相反，它强调的是如何运用该语言的特性来高效地实现算法逻辑。这包括对基本数据结构（如数组、链表、栈、队列）的深刻理解，以及控制结构、函数、递归等基本编程范式的熟练掌握。本部分强调的重点是代码的清晰性、效率以及正确性，而非仅仅是语法层面的正确。 第二部分：数据结构——组织与效率的艺术 数据结构是算法实现效率的基石。本书将数据结构的学习置于核心地位，系统地讲解各种经典数据结构的原理、实现细节与应用场景。 读者将深入学习如何设计和实现高级抽象数据类型。例如，对树形结构（如二叉树、平衡二叉树、B树等）的剖析，不仅会涉及其遍历、查找等基本操作，还会探讨其在特定应用场景下的性能优势与局限性。图论作为数据结构的重要分支，其基础概念如图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、连通性分析、遍历算法（DFS、BFS）等将得到详尽的阐述。同时，堆（Heap）结构及其在优先队列实现中的作用，以及散列表（Hash Table）的冲突处理机制，都会被详细分析，旨在帮助读者理解时间复杂度和空间复杂度的权衡。 第三部分：算法设计与分析 本部分是本书的精髓所在，致力于传授解决问题的系统化方法论。算法设计不再是孤立的技巧，而是一种系统性的思维过程。 算法范式的深入探讨： 本书将详细介绍几种主要的算法设计范式： 1. 蛮力与回溯法（Backtracking）： 讲解如何系统地搜索解空间，以及在何时需要使用剪枝优化来提高效率。 2. 分治策略（Divide and Conquer）： 通过经典的排序算法（如快速排序、归并排序）来阐释如何将大问题分解为可管理的子问题。 3. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨在局部最优选择能导向全局最优解的特定问题中的应用，并分析其正确性证明的思路。 4. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是本书投入重点的领域之一。它不仅会介绍DP的基本思想（最优子结构、重叠子问题），还会细致分解状态定义、状态转移方程的建立过程，并演示如何通过自底向上或自顶向下（记忆化搜索）的方法求解复杂的优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。 算法的效率分析： 对算法的分析能力与算法本身同等重要。本书会详细介绍如何使用大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号来精确描述算法的渐近时间复杂度和空间复杂度。这包括对递归关系式（如主定理）的求解方法，以评估复杂算法的性能瓶颈。 第四部分：数论与组合数学在计算中的应用 信息学竞赛中，数学知识往往是突破难点的关键。本部分侧重于与计算紧密相关的数论和组合数学概念。 在数论方面，内容将涵盖基础的整数运算、模运算的性质、最大公约数与最小公倍数的计算（欧几里得算法）、素性测试、费马小定理、欧拉定理、以及中国剩余定理在特定问题中的应用。理解这些概念是解决涉及到大数运算和加密学基础问题的关键。 组合数学则侧重于计数原理，包括排列组合的基础法则、容斥原理等。这些工具对于处理涉及可能性和概率的离散问题至关重要。 第五部分：高级主题与专题深化 为满足更高阶的需求，本书的最后部分将引入一些在算法竞赛中频繁出现的高级或综合性主题： 搜索与图论的高级应用： 拓扑排序、最小生成树（Prim/Kruskal）、最短路径问题（Dijkstra、Floyd-Warshall、Bellman-Ford），以及网络流的基础概念（如最大流最小割定理的初步介绍）。 字符串处理基础： 涉及字符串匹配算法（如KMP算法）的基本思想与优化，以及对文本数据的有效处理方法。 本书的独特价值： 本书的编写风格注重于“为什么”和“如何做”，而非仅仅是“是什么”。它强调的是一种解决问题的方法论：如何审视问题，如何选择合适的数据结构和算法范式，如何进行复杂度分析，以及如何将理论知识转化为高效、正确的代码实现。通过大量的案例分析与思考路径的引导，本书旨在帮助读者建立起一套成熟的、可迁移的计算科学解决问题的工具箱，为未来在计算机科学领域的深入学习和实践打下坚实的基础。它提供的知识体系是通用的，超越了特定编程语言的限制，专注于算法与计算思维的本质。 ---

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上金属质感的字体，立刻让人联想到科技的精密与挑战的艰巨。然而，当我翻开扉页，期待能从中一窥算法世界的奥秘，或是领略数据结构的精妙时，却发现这本书的重点似乎完全偏离了我的预期。它更像是一本关于基础编程语言的历史沿革和语法规范的教科书，里面充斥着大量的“Hello World”级别的代码示例，以及对C++标准库早期版本的冗长描述。我原以为会看到动态规划的巧妙解法，或者图论在复杂网络中的应用实例，但取而代之的是对变量声明和内存分配的细致入微的探讨，仿佛回到了我学习编程的第一个月。对于一个已经具备一定竞赛基础的读者来说，这些内容显得过于基础和平淡，缺乏那种能激发思考、推动进步的“干货”。这本书更像是为那些刚刚接触编程的新手准备的入门读物，而非旨在征服奥赛高峰的“秘籍”。希望作者能在后续的版本中，加入更多面向竞赛的、更具挑战性的内容，否则，对于目标明确的读者而言，这本书的价值将大打折扣。

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阅读体验上，这本书的排版和插图设计，说实话，有一种强烈的上世纪九十年代技术手册的感觉。字体选择偏小且缺乏对比度，大量的长段落文字挤在一起，使得眼睛非常容易疲劳。更要命的是，书中关于算法流程的图示，大多是用非常基础的流程图软件绘制的，线条僵硬，逻辑分支的标记含糊不清，常常需要反复阅读旁边的文字才能勉强理解那个图到底想表达什么。在信息学竞赛中，一个清晰的、结构化的图示往往能胜过千言万语的描述，它能瞬间揭示问题的本质。然而，这本书提供的视觉辅助材料，非但没有起到这个作用，反而成了理解内容的障碍。当我试图通过图表快速建立起对某一数据结构（比如B树）的空间局部性概念时，不得不放弃，转而依赖自己脑海中已有的、更清晰的图示来辅助理解。如果这是一本面向严肃学术研究的专著或许可以接受，但对于追求效率和直观性的竞赛书籍来说，这种过时的视觉呈现方式是不可原谅的。

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这本书的章节组织结构，用“平铺直叙”来形容或许是最贴切的。它像是一本按部就班的词典，而非一本引导性的指南。每一章的论述都遵循着极其严格的、似乎是为初中生设计的逻辑顺序，几乎没有跳跃性的思维拓展或者对知识点之间深层联系的探讨。例如，在讲解排序算法时，它详尽地描述了冒泡排序的每一步迭代过程，甚至精确到某次比较后交换了哪两个内存地址的数值，但对于快速排序和归并排序的实际性能分析和复杂度对比，却一带而过，甚至引用了一些已经被淘汰的、不适用于现代计算机架构的性能评估数据。这种处理方式，让习惯了在竞赛中追求效率和巧妙构思的我感到十分困惑。我需要的是如何在有限的时间内，通过优化常数因子或选择更合适的算法结构来赢得比赛，而不是对一个基础算法的机械性复述。这本书的深度，就像一个浅水池，看起来水面平静，但你永远也找不到可以潜水探秘的深度。

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这本书在“竞赛应用”方面的论述，可以说是严重的名不副实。书名中带有“奥林匹克竞赛篇”的字样，无疑会吸引那些渴望在NOI、ACM等赛场上取得突破的读者。然而，通读全书，我几乎没有发现任何与真正竞赛难度接轨的题目类型或者解题技巧。它罗列的都是教科书上最标准的、可以直接套用模板解决的问题。例如，关于图的遍历，它仅仅停留在DFS和BFS的基础实现上，对于如何处理带有负权边的图、如何优化强连通分量的寻找过程、或者在特定时间限制内如何进行大规模图的查询优化等核心竞赛难点，完全没有涉及。这种内容设置，就像是教人如何用最简单的工具去修理一辆F1赛车，工具箱里只有扳手和螺丝刀，而没有诊断仪和专用扭力扳手。对于希望通过这本书提升实战能力、突破瓶颈的读者来说，这无疑是一种时间上的浪费和期望上的落空，它提供的知识只是竞赛的“前奏”，而非“正曲”。

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从作者的写作风格来看，似乎作者更热衷于对“为什么”进行哲学层面的探讨，而不是“怎么样”进行工程实践的优化。书中大量的篇幅被用来解释某些数据结构诞生的历史背景，以及设计者在提出某种解法时的理论考量。虽然了解历史背景有益于加深理解，但在竞赛训练这种与时间赛跑的领域，过多的理论铺垫反而会消耗宝贵的学习精力。例如，在讲解堆这种数据结构时，作者花了几乎三分之一的篇幅去追溯堆排序的早期变体，并分析了其在理论上的优劣势，却只用了一小段话简略地提到了如何通过“下滤”操作来保持堆的性质。这种详略失当的取舍，让我感到作者的视角更偏向于计算机科学史学家，而非竞赛教练。我期待的是一套可以直接拿来训练、可以快速吸收、能够立即转化为分数的操作手册，而不是一本需要深思熟虑才能理解的学术论文集。这本书的“理论重量”压倒了其实用价值，未能有效地服务于竞赛选手的训练需求。

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